以重型装备制造企业的节能减排为需求， 介绍了重型装 备制造企业能源管理系统的设计与实现。 该能源管理系 统主要对能源介质、 能耗设备、 计量设备、 计量数据、 能耗统计、 能源消耗预测进行管理。 1 系统设计 1.1 系统设计思想 （1）能源消耗统计。 本系统以能耗设备为统计单位， 对能耗设备基础数据进行统计分析， 可以实现车间、 能 源介质、 设备等统计对象在任意（年、季、月、日）时间单 位内的能耗统计， 重型装备制造企业能源管理系统的设计与实现 李小萌， 王 坚， 戴毅茹 （同济大学 CIMS 研究中心， 上海 201804） 摘 要： 为了更好地实现对重型装备制造企业能源管理， 论文提出了基于 C# 和 SQL 的能源管理系统的设 计方案。 为此， 首先介绍了能源管理系统， 其次对能源管理系统进行了架构设计和网络拓扑结构设 计， 介绍了能源管理系统的功能， 最后提出了基于.NET 平台的功能实现。 关键词： 同时显示历史数据和预测值。 3 系统实现 重型装备制造企业能源综合管理系统采用客户端/ 服务器端（C/S）模式， 在.NET 框架内， 运用 Visual Studio 2010 开 发 环 境 ， 使 用 C# 语 言 开 发 。 数 据 库 使 用 Mi- crosoft 的 SQL Server 2008 数据库。 C# 程序与数据库连 接部分采用 ADO.NET 技术实现。 3.1 数据库设计

的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，深入落实 “四个革命，一个合作”能源安全新战略，坚持新发展理念，加快新 一代信息技术与煤炭产业深度融合，推进煤炭产业高端化、智能 化、绿色化转型升级，实现煤炭开采利用方式的变革，提升煤矿 智能化和安全水平，促进煤炭行业高质量发展。 （二）基本原则 ——分类建设，分级达标。针对我国煤矿智能化建设基础与 生产条件复杂多样、发展不平衡不充分等现状，坚持分类建设和 进工作面减人提 效和远程控制、智能安全生产水平，井下水泵房、变电所等固定 2 岗位全部实现无人值守作业，形成基于综合管控平台的智能一体 化管控；对于中东部矿区等建设基础较薄弱的生产煤矿，重点进 行基础信息系统、机械化+智能化的采掘系统、重大安全隐患的智 能预警系统、智能安全监测系统等建设，实现减人、增安、提效； 对于云贵基地的煤矿，应尽快实施智能化改造，重点进行危险、 繁重岗位机器 备、机器人等建设，重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远 程运维系统、综合管控系统等，实现开采环境数字化、剥采装备 智能化、生产过程遥控化、信息传输网络化和经营管理信息化。 新建露天矿应高起点建设信息基础设施，构建露天矿信息传输、 处理、存储平台和集中管控体系，开采过程实现远程智能控制， 建设露天煤矿智能化综合管控平台，实现基于大数据分析、云计 算、数字孪生为基础的智能开采。 3.选煤厂智能化建设目标

第三条 开展煤矿智能化建设，坚持示范引领、分步建设、 统筹推进，以智能平台建设为先导，以网络基础设施建设为支撑， 加快提升煤矿各生产系统智能化作业能力，提高建设速度和质量， 通过减人、降耗、提效，实现煤炭生产安全高效。 第四条 煤矿智能化项目验收评估执行《内蒙古自治区煤矿 智能化建设基本要求及评分方法（试行）》（以下简称《评分 方法》）。 第五条 煤矿智能化项目分为智能化井工煤矿、智能化掘进 障联动报警、信息引导发布等功能。能够实现各自动化、智能 化子系统集中操作、集中监控和统一调度，为安全生产、动态 监控、经营决策等提供多维数据支持。 按表 3-1 评分，总分为 100 分。按照检查存在不符合要求的 项目进行扣分，各小项分数扣完为止。 本部分设加分两项：（1）运算平台主设备，包括 CPU、内 存、硬盘、桥芯片组云等硬件以及主要的软件系统实现国产化； （2）本级已完成或已接入上级云端数据平台、大数据中心，实 （2）本级已完成或已接入上级云端数据平台、大数据中心，实 现本级矿用数据和决策应用数字化，具备异地灾备配置。计算 方法：实现一项应用或功能得分加 10 分。 表 3-1 煤矿智能运算平台建设考核评分表 项目 名称 基本要求 标准 分值 评分方法 得 分 算力中心 ① 具有标准化机柜系统、封闭通道系统、供配电系 统、空调系统、动环监控系统。设置温度、湿度、烟 感等传感器，采用环形总线组网供电。 10 查现场和资料。不符合

感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、 高效传输、精准分析和智能反馈，形成覆盖全产业链、全价值 2 链的新型工业网络协同制造与服务体系，推动传统产业加快转 型升级、新兴产业加速发展壮大。 近年来，工业互联网在实体经济数字化转型中扮演着愈发 有的密集活跃期，人工智能技术的崛起，特别是大模型的广泛 应用为传统工业发展带来全新范式。汇聚了算力、数据、算法 及知识的工业互联网，已经成为人工智能技术落地的重要载体。 通过工业知识注入，实现工业机理与通用人工智能大模型的有 机结合，一系列具备工业文本生成、知识问答、理解计算、代 码生成及多模态处理等核心能力的工业大模型不断涌现，进一 步助力实体经济的数字化转型。 （二）全球工业互联网的发展 化发展关键的综合信息基础设施”。工业互联网是以机器、原 材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础， 通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处 理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。 放眼全球，各工业大国均出台了工业互联网领域的顶层战 略，加快推动工业数字化转型与智能化发展，强化工业核心竞 争力，抢占竞争制高点，夺取发展主动权。美国高度重视发展

编写单位：国家矿山安全监察局矿山智能化建设专家委员会 2025 年 4 月 1 前 言 推进煤矿智能化是贯彻落实习近平总书记关于发展新质生产力、 人工智能及安全生产重要论述的具体举措，是实现煤炭行业高质量发 展的必由之路。2020 年 2 月，国家发展改革委、国家能源局、国家煤 矿安全监察局等八部门联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意 见》，全面吹响了我国煤矿智能化建设的号角。此后，有关部门相继 （二）进一步优化政策供给，加强整体规划 ................ 41 （三）协同攻关重大科技难题，突破关键技术 .............. 41 （四）推动人工智能技术赋能，实现融合发展 .............. 42 （五）加快标准研究与评价体系建设，完善法规标准 ........ 42 （六）深化示范带动与分类推进，构建协同格局 ............ 43 中发挥着不可替代 的作用。煤矿安全生产事关人民群众生命财产安全，事关经济发展和 社会稳定大局，是安全生产的重中之重。煤矿智能化代表着煤矿先进 生产力，建设智能化煤矿是推动煤矿提升本质安全水平、实现安全发 展的重要举措。当前，党和国家出台了一系列煤矿智能化发展支撑政 策，全行业全社会形成了广泛共识，为加快推进煤矿智能化发展提供 了良好的政策环境。 （一）党和国家高度重视推进煤矿智能化建设

署和未来规划。全球超过 70%的受访聚变公司认为在 2031-2040 年能实现 聚变商业化应用。中国聚变实验堆 EAST 的后续项目 BEST 托卡马克（夸父 启明）近期密集招标，据央视新闻联播报道，BEST 预计将于 2027 年建成， 并将首次演示聚变能发电。在众多的技术路线中，我们认为技术成熟的托卡 马克设备有望率先实现商业化落地。随着 BEST 等聚变项目的持续落地，磁 体系统/第一壁/真空 2031-2040 年可实现聚变商业化，BEST 项目已开始总装 美中欧日等国家在聚变领域均制定了战略部署，如美国 Helion 项目计划在 2028 年实现 50 兆瓦的聚变发电。根据 Fusion Industry Association，截至 2024Q4，全球商业核聚变公司共有 46 家。在预计可控核聚变用于商业化时 间的调查中，超过 70%的受访聚变公司认为在 2031-2040 年能够实现商业 化应 装置预计将在 2027 年建成，近期已开始密集招标，并已于 2025 年 5 月提前开始总装，将首次演示聚变能发电，为中国聚变能的发展做出前瞻性 和开创性贡献。 托卡马克磁约束技术成熟，有望率先实现商业化落地 核聚变本质是将原子核压缩到强相互作用力的作用范围而发生聚合从而释 放能量的过程，为了克服库仑力使原子核进入强相互作用力的范围而发生聚 变需满足温度、密度和约束时间三个条件。托卡马克装置通过环向场线圈、

在数字化变革与能源变革的交汇点上， 我们正见证当下世界的深刻变迁。在国 家“加快规划建设新型能源体系”的目 标下，新一代数字化智能化技术以其全 面感知、高效协同和精准预测能力，正 在助力清洁能源实现“安全、清洁、经 济”的平衡，并逐步成为能源体系中的 主导力量。纷繁复杂的能源体系也为数 字化智能化技术提供了广阔的应用场 景，促进其在不断的探索与验证中完成 技术创新与迭代。特别是新型电力系 1.1 新型能源体系形态高度复杂 建设新型能源体系是应对气候变化的必经之路，也是保障能源 安全的必然选择。在全球迈向绿色低碳发展的趋势中，构建以 高比例新能源接入为核心的新型能源体系至关重要。要实现碳 达峰、碳中和目标，传统能源生产和消费模式的转型势在必 行。与此同时，随着人工智能、物联网等新兴技术的快速应 用，以及数据中心、智算中心等新型算力基础设施的兴起，能 源体系面临前所未有的高效化、多样化与低碳化需求，能源的 互动的高度复 杂形态。在新型能源体系下，能源供给由煤炭为主的能源系统 转向煤、油、气、核、新能源、可再生能源多轮驱动的能源供 应体系，电、氢、热、气等多种能源网络的高效灵活转换、互 济互通将实现多种能源的灵活配置，极大优化能源综合利用效 率。另一方面，伴随能源系统的演进而涌现的新兴技术和新兴 市场机制将重新定义用能模式，能源网络与交通网络、算力网 络等跨行业的融合，将催生车网互动、虚拟电厂、零碳算力中

在数字化变革与能源变革的交汇点上， 我们正见证当下世界的深刻变迁。在国 家“加快规划建设新型能源体系”的目 标下，新一代数字化智能化技术以其全 面感知、高效协同和精准预测能力，正 在助力清洁能源实现“安全、清洁、经 济”的平衡，并逐步成为能源体系中的 主导力量。纷繁复杂的能源体系也为数 字化智能化技术提供了广阔的应用场 景，促进其在不断的探索与验证中完成 技术创新与迭代。特别是新型电力系 1.1 新型能源体系形态高度复杂 建设新型能源体系是应对气候变化的必经之路，也是保障能源 安全的必然选择。在全球迈向绿色低碳发展的趋势中，构建以 高比例新能源接入为核心的新型能源体系至关重要。要实现碳 达峰、碳中和目标，传统能源生产和消费模式的转型势在必 行。与此同时，随着人工智能、物联网等新兴技术的快速应 用，以及数据中心、智算中心等新型算力基础设施的兴起，能 源体系面临前所未有的高效化、多样化与低碳化需求，能源的 互动的高度复 杂形态。在新型能源体系下，能源供给由煤炭为主的能源系统 转向煤、油、气、核、新能源、可再生能源多轮驱动的能源供 应体系，电、氢、热、气等多种能源网络的高效灵活转换、互 济互通将实现多种能源的灵活配置，极大优化能源综合利用效 率。另一方面，伴随能源系统的演进而涌现的新兴技术和新兴 市场机制将重新定义用能模式，能源网络与交通网络、算力网 络等跨行业的融合，将催生车网互动、虚拟电厂、零碳算力中

………………………… 83 1 碳中和·零碳中国 2 零碳案例篇 Ⅰ . 零碳案例篇 一、零碳工厂 零碳工厂是指综合利用节能、减排、固碳、碳汇、碳交易等多种手段，使得评价期内工厂 内部基本实现碳排放总量与吸收自我平衡，且能源资源高效利用，生产现场布局合理，运行管 理智能高效的工厂。 引自《“零碳工厂”评价标准》T\AIAC003-2023 3 碳中和·零碳中国 4 零碳案例篇 能和全钒液流电 池储能项目被评定为浙江省“十四五”新型储能示范项目。 项目效益概况 屋顶光伏发电，解决企业绿电供给，同时储能实现低谷时段储电，高峰时段放电以替代部 分厂用负荷，能有效降低园区用电负荷；削峰填谷需量控制，响应较快，并参与电网需求侧响应； 可实现年减排二氧化碳约 5725 吨。 锂电池储能电站 全钒液流电池储能电站 锂电储能站内设备柜 5 碳中和·零碳中国 6 项目概述 通过综合能源耦合、创新性技术、绿色化创建、智慧化管理，实现了洁净化运行，首次添加“光 储直柔”技术到综合能源领域，打造了一个 冷热电三联供的零碳厂区。 项目亮点： （1）创新性技术耦合：“多能互补”、“光 储直柔”。 （2）绿色化创建：“用能电气化 + 电力 清洁化”。 （3）智慧化管理：利用智慧化站控系统 软件实现综合能源的智慧化管理。 （4）洁净化运营：满足自身绿能供应，

动化行业变革提速。麦肯锡从自动化延 展性、自我组织、数据分析、数字化技术 栈、数字化工人、生态融合和商业模式 七个维度分析智能制造行业发展情况。 我们认为，到2030年，中国、日韩和西欧 等先进制造市场有望率先实现自动化革 命。这些市场中的领先企业，将通过多 种颠覆性技术、新业务模式、云的广泛 使用以及具备集中性和高适应性平台的 半开放生态系统，打造由高阶数据分析 和软件驱动、AI高度赋能的生产环境。 届时，高价值且可延展的自动化技术将 全面应用于端到端业务流程，智能工厂 具备完全集成的IT/OT技术栈，无处不 在的高阶数据分析成为新常态，基于标 准化解决方案的半开放式平台生态应用 普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合 运营模式全面实现，大幅提升制造行业 生产效率。 中国高度重视智能制造和工业自动化 发展。国务院、工信部、发改委、科技 部等有关部门陆续出台了一系列政策鼓 励和支持行业发展。《“十四五”智能制 造发展规划》提出推进智能制造的总 等载体，构建虚实融合、知识驱动、动 态优化、安全高效、绿色低碳的智能制 造系统，推动制造业实现数字化转型、 网络化协同、智能化变革。到2025年， 规模以上制造业企业大部分实现数字 化网络化，重点行业骨干企业初步应用 智能化。到2035年，规模以上制造业企 业全面普及数字化网络化，重点行业骨 干企业基本实现智能化。近两年，国产 生成式AI大模型的全面突破，更是为行 业加速发展提供了新契机。 同时，全球制造业及其供应链也面临前