采集方式  采集时间  采集地点  ……  存储格式  存储方式  存储安全  数据结构  …… 农 业 基 准 数 据 库  数据增值的关键在于整合，但整合的前提是数据标准的统 一。 3. 农业大数据分析处理技术 建模技术：  农作物生长与产量形成机理建模；  农产品消费行为与消费量变化动态建模；  基于多代理系统进行农业智能仿真模拟；

耦合系 统，完美解实现了清洁供暖，将光伏绿电供应热泵系统，打造出系统内首个绿色热能的零碳园区。 作为绿电“搬运工”的储能系统，白天将光伏余电储存，夜晚向外输送，实现零碳园区的 电力自循环的技术关键在于构网型储能电站。通过改进 pcs 性能和功率输出爬坡能力，使得储 能电站具备并离网不间断投切的功能，打造以储能作为构网支撑的源网荷储并离网运行协同控 制技术，提升了零碳园区光储微网系统的稳定性和可靠性。

碳园区作为新建工程项目的聚集地，适宜成为低碳建材应用的集中示 范区。降低园区隐含碳首先应该将低碳指标纳入园区建设的绿色采购体系，实现园区内基础设施与建筑广泛应用 低碳建材。园区纳入隐含碳考虑的关键在于及时将对碳排放的约束指标纳入建设工程的评价指标中。通过建材的 产品碳核算和碳标签体系建设、碳排放数据库和采购平台，在园区建设项目中纳入对隐含碳的规定，积极扩大低 碳材料的使用力度。 绿电 绿氢

言模型（LLM）。取而代之的是融合型 AI——一种能够整合多源数据、跨越多个领域、实现实时决策与优化的创新解决方案。 （1）明确方向：“AI+储能”赋能企业稳定增收 衡量AI赋能储能的效果，关键在于其能否通过降低成本、提升运营效率，实现规模化效益，从而 推动公司收入的增长。首先，AI能够通过数据分析和优化算法提升储能系统的管理效率，降低能耗损 失，优化电池寿命，进而推动成本的降低和资源的

义、控制逻辑模板化等方面 形成标准化框架，推动工程经验从“项目化”向“产品化”转变。 （�）物模型标准与接入规范不足 在数据驱动的智能控制时代，单纯解决通信层面的互联已不足以支撑跨系统优化。关键在于缺乏统一的物模型标 准。当前，对于冷水机组、空气处理机组（AHU）、循环水泵、末端设备等主要暖通设备的运行参数、工况状态和语义 定义缺少行业规范。这直接导致数据入库（如采样频率、存储格式）和接

Darveau- Garneau）为董事会成员。9 Andrew Swart，德勤加拿大能源、资源及工业行业主管合伙人 “这种转变并非要重塑领导力，而是旨在现有基础上进行改进和完善。 要培育创新文化，关键在于有能力排除干扰，为真正的领导力发挥作 用创造空间，即在面对问题时赋予团队勇气、清晰思路和迅速决断的 能力。这样，领导者才能与员工建立联系，与技术团队紧密合作，并 与同行展开有效协作。” 引言 趋势

业界的高度关注，日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）、美国能源部联合储能研究中心（JCESR/ DOE）、欧盟“地平线 2020”计划、中国科技部都明确布局发展全固态电池技术。 全固态电池技术的关键在于固态电解质材料的发展，其要求固态电解质不仅具备较高的离子电导率， 还必须在化学 / 电化学方面与电极材料具有良好的稳定性，从而减少界面阻抗并防止副反应的发生。虽然 全固态电池的研究可以追溯到 20