源效率、资源利用效率提升与资源回收等方法实现运营范围的温室 气体排放量下降。 3.4 未来减排情景预测 • 避免排放。主要指从源头避免影响的系列措施，包括使用替代性低碳或零碳能源、增强对甲烷泄露的检测精 细度、避免不必要开采等 • 减少用量。通常可考虑节约用量以及增加利用效率两种途径，包括在不明显影响作业条件和产出质量的前提 下管理能源使用时间及用量、改善工艺流程、调整产品设计；以及开展能源和物料回收再利用等 说明 额外性 所采用的碳信用项目本身不属于“基线”情景，即如果没有此项目，排放量的减少或清除不会发生。 永久性 碳信用项目对应的减排量或清除量是永久的，不会因为未来某时刻的活动而返回大气层。 无碳泄露风险 项目不存在因改变别的产品 / 服务的可得性或者数量而导致其他地方温室气体排放量发生变化的风险。 无双重计算风险 碳信用所代表的减排量或清除量在实现气候指标或目标时只计算一次。 22 鼎力基

高 温下具有更好的稳定性和机械性能。2）能量密度天花板更高：固态电 解质具有更宽广的电化学窗口，减少了与电极材料的副反应，拓宽了可 用电极材料的范围。3）循环寿命更久：固态电解质不易挥发且不存在 泄露问题。由于省去了液态电解质和隔膜，固态电池在重量上也有所减 轻。 固态电池性能优势显著，但实用性和产业化任重道远，目前仍面 临一些技术挑战。1）离子运输问题：固态电解质离子导电率低，限制 充放

网络攻击为系统安全运营带来的风险与日俱增。一方面，新 能源电站、储能电站等投资成本较高，一旦关键设施的控制 系统遭受攻击，可能引发安全事故，造成不可估量的损失， 另一方面，电力相关数据中存在大量敏感、隐私数据，数据 泄露可能危及用户核心利益。因此，在加快新兴数智化技术 应用的同时，强化风险识别与防护，保障系统与数据的安全 任重道远。 • 数据开放共享：电力系统运行中沉淀的海量数据不仅能用于 驱动电力系统的运转，在其他领域同样蕴含巨大价值。如用 数字安全是电力数字化不可或缺的一环。随着电 力系统数字化进程的加快，数据安全和隐私保护 变得尤为重要。需要通过先进的加密技术和网络 安全措施来确保数据在采集、传输、存储和处理 过程中的安全性，防止数据泄露和非法访问，确 保电力系统的稳定运行。 数字人才的培养是实现电力数字化的关键。需要培 养和引进一批既懂电力系统又懂数字化技术的复合 型人才。这些人才将成为推动电力行业数字化转型 的重要力量，通过他们的创新和实践，电力系统将

网络攻击为系统安全运营带来的风险与日俱增。一方面，新 能源电站、储能电站等投资成本较高，一旦关键设施的控制 系统遭受攻击，可能引发安全事故，造成不可估量的损失， 另一方面，电力相关数据中存在大量敏感、隐私数据，数据 泄露可能危及用户核心利益。因此，在加快新兴数智化技术 应用的同时，强化风险识别与防护，保障系统与数据的安全 任重道远。 • 数据开放共享：电力系统运行中沉淀的海量数据不仅能用于 驱动电力系统的运转，在其他领域同样蕴含巨大价值。如用 数字安全是电力数字化不可或缺的一环。随着电 力系统数字化进程的加快，数据安全和隐私保护 变得尤为重要。需要通过先进的加密技术和网络 安全措施来确保数据在采集、传输、存储和处理 过程中的安全性，防止数据泄露和非法访问，确 保电力系统的稳定运行。 数字人才的培养是实现电力数字化的关键。需要培 养和引进一批既懂电力系统又懂数字化技术的复合 型人才。这些人才将成为推动电力行业数字化转型 的重要力量，通过他们的创新和实践，电力系统将

合展示、生产过程仿真监控、工艺参数优化设计、多级配料优化、产品质量管理、设备智能运维、智能安 全管理等功能。数字孪生技术在钢铁制造领域的发展趋势主要表现在以下方面：① 数据安全，确保数据在 采集传输、存储等阶段中保持稳定且不被泄露；② 模型开发，通过结合机理、数据、知识进行建模，提高 模型精度；③ 标准设立，不断完善数字孪生的标准体系，帮助数字孪生规范有序发展。 （6）高性能多元合金材料的高效定制制备技术 高性能多元 大模型的可解释性与鲁棒性问题。大模型内核为 基于超大规模神经网络的数据统计规律挖掘，难以对其产生决策的过程进行解释，且难以保证少数特殊情 形下模型的可靠性，这与电力系统极高的安全性要求存在矛盾。③ 数据安全隐私问题。大模型存在泄露电 力系统隐私信息的风险，需要对其进行针对性地防范。 （7）玻璃固化等核废物处置原理模拟和试验 高放废液处理技术是核燃料循环后处理后端的关键技术，也是我国核能可持续发展中的挑战之一。玻 璃固 术集合。其核心目标是在不泄露敏感信息的情况 下实现数据的有效利用。目前的主流隐私计算方法与系统可以概括为以密码学为核心的多方安全计算技术、 融合隐私保护和联合机器学习建模的联邦学习技术，以及依托可信硬件的可信执行环境技术。虽然各种隐 私计算技术蓬勃发展，但目前的主流方法仍存在异构场景和海量设备下学习与通信效率低、隐私保护资源 开销高、隐私计算系统易受攻击导致隐私泄露等问题。例如，联邦学习技术适用于对性能和规模要求较高

着更为复杂的应用场景和失效模式。目前储能电芯的失效模式主要分为5类，一是电芯内部激源，包 括金属异物混入、极片制造缺陷和电芯一致性差；二是面临系统电气冲击，包括电气元件、直流侧短 路、冷却液泄露和电连接松动；三是机械冲击，包括运输、安装和维护中电芯跌过和碰撞；四是环境 管理不当，包括高湿、多粉尘、高盐雾和可燃性气体环境；五是管理系统异常，包括监测误差、管控 滞后和管理系统运行配合度差。

密码技术的部署。银行和金融机构采用基于格密码、编码密码 等抗量子密码算法，保护客户账户信息、交易数据和金融资产 安全。在跨境支付和电子银行交易中，抗量子密码技术防止量 子计算机破解传统加密算法导致的资金损失和信息泄露。 政务与军事领域对量子安全技术的应用也在加速推进。 军事指挥系统与政务数据中心率先实现QRNG设备全覆盖，军 事领域率先实现从单点防护到全域加密体系的升级。政府部门 在政务通信和数据存储中广泛应用抗量子密码技术，保障国家