人力、物力及时间，同时非特定高度的数据不可直接获取， 要通过风切变指数进行测算。如果研究对象的地理尺度较 大，风能风速数据可以通过实验数据检验法（Ongaki et al.， 2021）、气象与卫星数据结合法（Wei et al.，2019）、风能数 据库引用法（Feng et al.，2020；Siyal et al.，2015；Mentis et al.，2015；Bandoc ，2021 Ongaki et al.，2021 ) ) 从气象部门获得长期数据后，用实 验数据检验长期数据是否真实且 准确地反映该地点的风速轮廓线， 并用于短期特征的确定 优势：实验数据核实过的长期数据能够真实且较为准确 地反映该地点的风速轮廓线 劣势：获取实验数据的过程中可能会受到干扰，导致数 据不准确 气象与卫星数据结合法 气象与卫星数据结合法 ( ( Wei et al.，2019 ，2019 Wei et al.，2019 ) ) 利用气象站观测的风速等气象数 据，结合通过卫星获取的矢量风数 据，在经过卫星风能数据可用性验 证与数据校正后，形成相对比较完 整的风速数据集 优势：卫星数据弥补了气象数据成本高和经常出现缺失 或无效数据的缺点，同时气象数据也可以核实卫星数据 的可用性；高时空分辨率的卫星数据将大大提高风速数 据的精度 劣势：该方法仅适用于小尺度的研究，同时对卫星数据 要求较高

）数据孤岛：头部企业信息化程度通 常较高，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤岛；2）数 据浪费：在生产制造过程中生产数据、管理数据、检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 不能得到有效利用。打通企业各设备、系统、层级、部门之间的信息流是当前应用的焦点。 在数据融合应用方面，普遍存在多元数据采集难、系统异构、数据融合难等问题，在生产 制造过程中生产数据、管理数据、检验数据、安全监控数据、环保监测数据、气象环境数 据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等如何进行有效地加工和应用也是目前工 业企业面临的共性问题。 表 1：工厂数字化转型主要困难与原因 主要困难 原因分析 数据孤岛

制定《苏州工业园区园区适应气候变化韧性规划》，提出 了应急响应与快速恢复能力保障建议，为有效应对气候变 化的长远发展规划提供了科学依据。 完善防灾减灾救灾体系建设：园区印发了《苏州工业园区 进一步加强极端气象灾害“叫应”避险工作的通知》《园 区市政隧道、下穿立交、道路积水点防汛排涝应应急处置 机制》《园区强降雨期间防汛排涝应对工作要求》等文件， 对极端天气应急措施提出规范性指导意见，打造多层次风 险灾害救助体系。

衢州国家高新技术 产业开发区 智能化监管系统，智能安检环保系统等。 东营港经济开发区 危险源数据无线化实时采集，重大危险源智能监 控，智慧园区数据一体化平台，集安监、环保、应 9 急、物流、气象等业务数据为一体。 济宁新材料产业园 区 安全生产智慧监控平台。 第五批-2021年 烟台化学工业园 智慧化工园区基础框架和顶层设计，建成了应急一 体化智慧平台；目前正在以指挥中心、建立物联感

统的相关任务。为了说明如何在实践中应用，这些方面 被结合在一个虚拟的案例中，展示了德国一个虚拟商业 园区的情景。 在本研究中，对能源需求、本地能源、整个系统以及经 济和生态评估的建模进行了简化和假设。天气数据来自 德国气象局对德国亚琛市2015年的数据。这些结果并 不代表明确的规划或详细的模拟，而是为了说明不同能 源系统方案的影响。该园区是虚拟不存在的。 园区及其系统边界的定义 本文提供了一个具有不同用途的商业园区作为案例。使