智能微电网分布式电源 的综合控制策略 智能微电网分布式电源的综合控制策略 典型的智能微电网结构： 组成：微电源、储能装置、控制器、负荷 馈线 A 、 C ：重要负荷、敏感负荷 馈线 B ：相对不重要负荷 能量管理系统：实现对整个微电网系统的 综合分析与控制 潮流控制器：对微电源的就地控制 主从站控制方式： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 孤岛状态时：一个微电源以主 孤岛状态时：一个微电源以主 站的方式提供参考电压和频率，其他 微电源以从站的方式运行在恒功率模 式提供恒定出力 离网状态时：具有恒压恒频控 制的微电源作为主站模式提供电压和 频率支持。 控制目的： 1. 保证微电网平稳运行，保证能源利用效率和电能质量 具有恒功率控制的微电源作为从站模式能最大效率的保证能源利用率， 通过控制微电源出力，使微电源按照最大功率出力，保证了能源的利用效率， 率， 从而使微电网具有经济性和环保性。 2. 保证控制可靠性 现在智能微电网控制策略发展的趋势是无需数据通信环节的各类型分布 式电源间的主从控制的微电网控制策略，大幅度提高了不确定性能源的利用 效率。 3. 保证并 / 离网切换的平稳运行 智能微电网分布式电源的综合控制策略 微电网联网预同步控制器： 比例积分环节环作为同步补偿 器，负责微电源输出的电压幅值和 相角以及频率的预同步过程

............................................................................. 23 广告：AI 算法优化推送机制，生成式 AI 实现自动化广告制作 ........................................................................... 23 搜索：引入大模型后，Bing 模型通常具备图像理解、图像生成 能力。部分最前沿的闭源大模型，例如 GPT-4o、谷歌 Gemini，支持的模态更加多元，能 够理解文本、图像、音频、视频（帧），并生成文本、图像、音频。2022 年 9 月，红杉资 本预计还需要近十年的时间，大模型才能实现实习生级别的代码生成、好莱坞质量的视频 和区别于机械声的人类质量语音，但是实际进展远超当时预期，Sora 已经能够生成 60s 的 高质量视频，GPT-4o 的作用不断深化，生成式 AI 新的应用不断被解 锁。通过对 AI 在搜索、电商零售、办公、金融法律、影视游戏，医药、教育、汽车等行业 应用前景的分析，我们认为，AI 应用的落地节奏或与行业数字化程度成正比，我们看到 AI 大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone 时刻”。其中最 值得关注的应用包括：1）文本生成在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和 图像生成在办公、

1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。 l DeepSeek-V3 模型生成速度提升至 3 倍。通过算法和工程上的创新， DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20TPS 大幅提高至 60TPS ，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提 升，能够 为用户带来更加迅速流畅的使用体验。 l DeepSeek-V3 ：在传统的注意力机制中，推理期间的键值 (Key- Value ，即 KV) 缓存往往占用大量资源。而 MLA 则另辟蹊径，通过低秩联 合压 缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间。在 生成过 程中，仅需缓存压缩后的潜在向量，这一举措显著降低了内存需求， 但在 性能上与标准多头注意力 (Multi-head Attention ， MHA) 相比毫不逊 色，有 力地保障了模型运行的流畅性。 性。 2 ）面向推理的强化学习。和 DeepSeek-R1-Zero 方式相同，但引入了语 言一致性 奖励，对推理密集型任务进行特别优化。 3 ）拒绝采样与监督式微调。使用已训练的 RL 模型来生成新的训练数据，通过构建推理数据和非推理数据提升模型的通用能力。 4 ）全场景 强化学习。为了同时平衡推理能力和通用能力，将不同类型的奖励机制有机结合，再次进行强化学习。 DeepSeek-R1(-Zero)

............................................................................ 7 图 7： Teams Premium 生成任务 ................................................................................................ ............. 13 图 25： AI 生成 3D 模型 ...................................................................................................................... 14 图 26： AI 自动生成动态的 3D 人脸模型 ................ 迭代更新，人工智能掀起科技潮 GPT 升级至四代，模型能力高速提升。ChatGPT 是由 OpenAI 开发的自然语言生成 模型，采用 Transformer 神经网络架构（又称 GPT-3.5 架构），基于大量的语料库使用指 示学习和人工反馈的强化学习（RLHF）来指导模型训练。模型可理解并生成对各种主 题的类似人类的响应，是 AIGC 技术进展的成果。2023 年 3 月 15 日，OpenAI 正式官宣

S0980522090001 l GPU 是人工智能时代下满足深度学习大量计算需求的核心 AI 芯片。 过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从 2018 年起， OpenAI 开始发布生成式预训练语言模型 GPT 以来， GPT 更新换代持续提升模型 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的聊天机器人模型 ChatGPT ，参数量达到 1750 速计算平台，并且完善针对 AI 加速计算及数据中心的 GPU 、 CPU 、 DPU 三种芯片产品结构。 AI 布局方面，早在生成式 AI 变革初期就已参与并与 OpenAI 、微 软合作。 2023 年 3 月，英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 资料来源： AI 有道，国信证券经济研究所整理 lChatGPT 引领全球人工智能浪潮，人工智能发展需要 AI 芯片作为算力支撑。从 2018 年起， OpenAI 开 始 发 布 生 成 式 预 训 练 语 言 模 型 GPT 以 来 ， GPT 更 新 换 代 持 续 提 升 模 型 及 参 数 规 模 ， 当时 GPT-1 参数量只有 1.17 亿个。 l2020 年， OpenAI

型在边缘端落地，有望推动新一轮换机潮。 以大语言模型为核心，以语言为接口，控制多 AI 模型系统，构建“贾维斯” 式智能管家。我们认为大语言模型不仅可以实现对话、创意，未来也有望作 为众多复杂 AI 模型的控制中心，同时也是接受用户指令的交互窗口，实现 《钢铁侠》电影中“贾维斯”式综合智能管家。23 年 5 月，Google 推出 PaLM 2 轻量版 Gecko，其可在最新的旗舰机型上离线运行。同月，OpenAI .............11 缩减优化模型，部署终端设备 ...........................................................12 “贾维斯”式智能管家，引领全新换机需求 ....................................... 16 大语言模型有望成为复杂 AI 系统的控制中心和交互入口 .............. Transformer。Transformer 不再基 于对每个单词的单独理解进行处理，而是将句子和段落作为一个整体进行处理， 使 LLM 能够从自然语言中深入理解人类的意图，并让一系列应用成为可能：从描 述中生成艺术创作、将大量非结构化数据提炼成简洁的摘要、更准确的翻译、回 答复杂的查询等。 以模型中的参数数量衡量，大型语言模型的参数在过去五年中以指数级增长。模 型的性能非常依赖于模型的规模，具体包括：参数数量、数据集大小和计算量，

技科普等方面利用高科技手段来提升旅游项目品质。 三是旅游服务业务量的不断增加需要智慧旅游服务平台的支撑。 XX 实施“万人游马祖”奖励政策，建设两马旅游合作示范区，建成两 马旅游服务中心，设立了赴马祖一站式审批报务中心，增加跨境电 子商务园区的台湾商品体验馆、O2O 线上线下体验馆等新兴旅游购 物体验，跨境电商的蓬勃发展，做旺了 XX 旅游人气，旅游信息化服 务量快速提升，需要智慧旅游平台服务支撑。 区、琅岐打造国家级旅游度假区、XX 安建设 XX 台乡村旅游示范基 地等，旅游景点得到快速发展。 2016 年全年接待境内外游客 240.24 万人次，增长 13.7%。设立“两马”旅游合作示范区，开辟“两 马”旅游“一站式审批服务中心”窗口，首家台资合资旅行社注册成立。 截至 2015 年末，全区共有国家 4A 级旅游景区 1 个，首批全国工业 旅游示范点 1 个，国家级历史文化名村 1 个，全国重点文物保护单 位 区旅游基础设施不断完善，拥有名城豪生、卧龙山庄、海上 31 明珠、新聚福园、港城等酒店宾馆数十家，完全能满足不同层次游 客的需要。建成两马旅游服务中心，在建 XX 安游客服务中心，设 立赴马祖一站式审批报务中心，拥有船政旅行社、XX 省旅游公司门 市部、航空售票点等旅游服务网点。 拥有温福铁路、沈海高速、机场高速、三环快速、“两马”客运码 头等得天独厚的交通优势。2015 年末全区公路总里程

推动因素： 移动互联网技术的 成熟带动电商平台 崛起，支付技术的革 新推动线上交易便 捷化，物流网络快速 发展，逐步完善 消费需求： 消费者对即时配送 的依赖性增强，疫 情加速了该渗透率 推动因素： 分布式电商的兴起 与本地零售的深化 带动商超资源整合， 年轻一代对效率与 便利的追求加速了 这一进程的发展 消费需求： 无缝切换线上线下 零售场景，如线上 下单后要求线下自 提 推动因素： AI、物联网等技术 、物流、技术授权和操作 支持。 按零售商的类别可将零售行业分为实体零售和非实体零售。实体零售主要包括超 市、便利店、加油站便利店、百货商场、零售专卖店等。非实体零售主要包括中心化 电商和分布式电商。按销售渠道可将零售行业分为线上零售和线下零售。 �� 市集零售 ����年代 百货零售 ����年代 新零售 当 前 即时零售 ����年代 电商零售 ����年代 资料来源：弗若斯特沙利文 Digital Age �� �.� 亚洲零售行业的驱动因素 零售商纷纷进行数字化转型。在数字经济日益成为推动经济增长和社会进步的核 心驱动力下，传统零售行业面临着发展模式的根本性转变⸺市场重心从粗放式 规模扩张的增量市场转向精细化的存量运营。这种结构性变革需要企业突破传统 经营思维，通过构建全流程数字化能力实现对前端消费场景的智能感知、中台数 据的深度挖掘应用以及后端供应链的敏捷响应协同。对于实体零售商而言，其需

经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 工现场环保整治等的在线监测，对园区环境质量进行综合评价和预 警分析。 5、智慧安全应急管理 通过应急值守实现事故接报，根据综合研判进行事故态势分析， 辅助决策匹配预案、生成应急方案，如逃生路线图；通过应急救援 调用应急力量进行应急处置；通过总结评估，进行事后复盘，提升 应急救援能力。 6、智慧党建系统 “智慧党建”系统包括党建综合管理平台、党建门户、手机 APP 行机器外必须有一个数据库德份和通用格式文件备份，每日发生的 数据变更必须在运行机器外至少保存有数据库的增量备份和通用格 式文件备份。 （三）应用性能指标 （1）数据库内核指标 分布式文件系统要求：每个 Data Node 节点写数据性能不低于 160MB/S，读数据性能不低于 320MB/S； 分布式存储数据库要求：NoSQL 存储系统 100%随机读性能， 平均每节点吞吐量不低于 1.5 万条/S，单条记录平均响应时间不超 4、智慧园区是运用信息和通信技术手段感测、分析园区企业运 行核心系统的各项关键信息，从而对包括企业经济运行管理、应急 指挥、综合服务在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进 的信息技术，实现园区智慧式管理和运行的必要设施平台。 5、项目的建设是大力发展“互联网+”的需要。国家到地方陆续 出台的一系列重大政策与文件，明确要求各地推进智慧园区建设， 统筹园区发展的物质资源、信息资源和智力资源利用，大力推动“互

图：全球成衣发展历程 （资料来源：民生证券《针织制造全球领航者，卓越品质铸就行业标杆》） 在数字经济与消费代际更迭的双重驱动下，中国服装产业正经一场历史性的范式转移。当Z世代购物车中70%的商品由AI推荐 生成，当脑电波数据开始指导运动服饰设计，当跨境电商遭遇地缘政治与宗教文化的双重挑战时，头部品牌唯有通过技术重构 效率、以文化重塑价值、以神经科学重构体验，才能在这场产业革命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： Chapter.02 BAISON THINK-TANK 服饰时尚行业在数据管理方面面临诸多痛点，这些痛点直接制约了企业的运营效率和决策能力。以下是主要痛点的详细分析： 1）烟囱式系统建设和数据孤岛 服饰时尚行企业普遍存在着烟囱式系统建设的现象，即各个业务部门或业务线独立采用不同的系统进行数据处理，导致数据 孤岛的形成。这使得不同系统之间缺乏有效的数据集成和共享机制，阻碍了信息的流通和共享，限制了企业对全局数据的综合 交换和转换的复杂性，且增加了系统集成的成本和风险。系统之间的信息交互受限，导致数据无法实时、准确地在不同系统间 流动，进一步影响了数据管理的效率和一体化视角的实现。 3）数据一致性问题 由于存在烟囱式系统建设和数据孤岛，不同系统之间的数据可能出现不一致的情况。例如，库存系统和订单系统之间的数据同 步问题可能导致库存数量错误或订单超卖的问题。数据一致性问题直接影响了企业对库存管理和订单处理等关键业务的准确