...... 8 （二）我国能源化工行业向高端化、智能化、绿色化演进 ... 8 三、工业互联网赋能体系架构 ...........................10 （一）设备边缘层提供物联设备接入和边缘计算能力 ...... 10 （二）资源层提供底层基础设施支撑能力 .................12 （三）平台层提供基于数据模型贯通的技术服务能力 ...... 14 （四）应用层提供场景化解决方案服务能力 集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供 给、高效配置的工业云平台”。其通用体系架构如下所示： 图 1 工业互联网通用体系架构 5 边缘层通过各类通信手段实现对各类设备、传感器、PLC、 控制系统等的海量数据采集，依托协议转换实现多源异构数据 的标准化，利用边缘计算实现底层数据的汇聚处理。基础设施 层以公有云、私有云、混合云等云资源的方式提供可弹性调度 的计算、存储和网络资源，并对云资源进行统一编排，智能监 工业互联网赋能能源化工行业转型体系架构的关键是以平 台为核心，在通用体系架构的边缘层、资源层、平台层、应用 层四层体系基础上，结合能源化工行业特征和业务需求，开展 各功能模块的优化与创新，推动能源化工行业智能化、协同化、 个性化、服务化等行业新生态，如图 2 所示。 图 2 工业互联网赋能能源化工行业数字化转型体系架构 （一）设备边缘层提供物联设备接入和边缘计算能力 设备边缘层为工业互联网提供数据基础，通过部署于生产

6：智能综合管控平台 应用层（云平台）：包含智能模型训练、数据计算引擎、协同管 24 理、生产管理、安全管理、能效管理、经营管理、决策分析、应用门 户等业务应用，为用户提供高效、便捷的应用。 使能平台（边缘侧）：使能平台包括业务使能（综合智能管控平 台及智能化应用服务）、数据使能（煤矿工业大数据平台）及集成使 能（煤矿生产协同执行控制平台）。业务使能主要负责对接上层业 务，为上层业务提供接口及应用支撑；数据使能负责数据存储及分 智能园区数字平台：包括 AI 智能分析、智能边缘子平台、物联网 子平台、地理信息系统子平台、位置服务子平台、数据集成子平台、 26 业务子平台和数据服务等子系统，实现数据接入、数据分析存储、业 务逻辑服务和开发服务；建设智能园区云平台，提供高可靠的云服 务，部署数字平台和应用系统。 ICT（信息与通信技术）基础设施：包括智能园区专用网络、通 信网络和边缘节点；建立智能园区办公网、视频网、运营商通信网 商通信网 络、WiFi 等网络基础设施；根据园区实际应用状况，部署边缘节点的 物联网关、边缘视频管理和智能分析。 （12）经营管理系统 建立统一的智能化经营管理平台，支持煤矿各业务应用的全 面一体化集成，打通管理孤岛、数据孤岛；构建“人财物一体、产 运销一体、业务全面互联互通”的智能化经营管理平台，覆盖煤矿 的管理决策、财务、生产、人力、物资、机电、计划预算、安环、 调度、项目管理

系统各要素的关键枢纽。从“源、网、荷、储、碳”五大物理 要素到系统的整体优化，数智技术贯穿了每个环节，发挥着不 可或缺的作用。面对新型电力系统中多元化能源结构与复杂运 行环境的协调挑战，智能物联技术、人工智能、边缘计算等新 一代数智化技术，通过全面感知、高效协同、自主学习和数据 追溯的能力，成为应对这些挑战的核心工具。 在未来电力系统的运行中，电力AI大模型、电力智能物联 （AIoT）技术等数字化智能技术不仅能提升清洁能源的发电效 电力生产营销一体化智能管控平台”，覆盖风光发电容量 16GW。该平台实现了： • 风机、逆变器、升压站、AGC/AVC、箱变、功率预测、 电能量计量、视频等场站全量数据的采集和接入； • 边缘侧“一采多发”，满足集团、总部、区域集控等不 同用户的数据需求依托平台部署和运行生产相关业务、 数字化应用，并与企业ERP等系统相关联； • 基于远景智能EnOSTM新能源套件，上线了设备实时监 的速度与精度。 虚拟电厂模式在欧洲和美国已有较成熟的运作案例，但以往的 虚拟电厂更侧重于通过对用户负荷、电力生产计划等进行分 析，从而设计调控方案，而非对可用资源的实时聚合与调度。 未来随着边缘计算技术的发展，虚拟电厂有望在云边协同的框 架下完成资源动态聚类，信息实时交互，达到设备级的精细化 调控以及毫秒级的响应速度。远景智能的虚拟电厂解决方案， 可提供云边一体化管理能力，实现灵活的多层级、多时序调度

系统各要素的关键枢纽。从“源、网、荷、储、碳”五大物理 要素到系统的整体优化，数智技术贯穿了每个环节，发挥着不 可或缺的作用。面对新型电力系统中多元化能源结构与复杂运 行环境的协调挑战，智能物联技术、人工智能、边缘计算等新 一代数智化技术，通过全面感知、高效协同、自主学习和数据 追溯的能力，成为应对这些挑战的核心工具。 在未来电力系统的运行中，电力AI大模型、电力智能物联 （AIoT）技术等数字化智能技术不仅能提升清洁能源的发电效 电力生产营销一体化智能管控平台”，覆盖风光发电容量 16GW。该平台实现了： • 风机、逆变器、升压站、AGC/AVC、箱变、功率预测、 电能量计量、视频等场站全量数据的采集和接入； • 边缘侧“一采多发”，满足集团、总部、区域集控等不 同用户的数据需求依托平台部署和运行生产相关业务、 数字化应用，并与企业ERP等系统相关联； • 基于远景智能EnOSTM新能源套件，上线了设备实时监 的速度与精度。 虚拟电厂模式在欧洲和美国已有较成熟的运作案例，但以往的 虚拟电厂更侧重于通过对用户负荷、电力生产计划等进行分 析，从而设计调控方案，而非对可用资源的实时聚合与调度。 未来随着边缘计算技术的发展，虚拟电厂有望在云边协同的框 架下完成资源动态聚类，信息实时交互，达到设备级的精细化 调控以及毫秒级的响应速度。远景智能的虚拟电厂解决方案， 可提供云边一体化管理能力，实现灵活的多层级、多时序调度

置采用的是低温超导磁体（临界温度<25K），其稳定运行最高磁场强度在 15T 左右，而高 温超导磁体（临界温度≥25K）能够提供更高的磁场强度，其稳定运行最高磁场强度可达到 45T。在托卡马克中，边缘安全因子 qψ=BΦa/BθR，表示磁力线绕等离子体小环一圈，其对 应需要绕大环的圈数，用于衡量等离子体平衡的稳定性。由于 qψ与环向磁场强度 BΦ成正比， 因此高温超导磁体应用于环向场线圈，能够增强等离子体对不稳定性的抵抗能力，提高等 场反位形（Field Reversed Configuration, FRC）是一种轴对称紧凑环型的等离子体位形， 对等离子体具有良好的约束性能。FRC 等离子体内部具有闭合的磁力线，其磁场方向在等 离子体的中心与边缘相反，对等离子体约束性能好。θ箍缩是 FRC 等离子体形成的主要方 式，其形成过程分为预电离、磁场反向、磁场重联和收缩平衡 4 步。首先在真空腔室中通 入氘氚气体，外部θ线圈对气体进行周期性放电使气体完全被电离，初始磁场被冻结在等 输运为湍流输运。在等离子体边缘处 湍流较强，会损失大量能量，导致等离子体处于较低的约束水平，称为低约束运行模式（L 模）。1982 年，德国物理学家 F.Wagner 在 ASDEX 托卡马克上发现，在 L 模的基础上提高 加热功率并超过一定阈值后，低约束模式（L 模）会自动转变为高约束运行模式（H 模）。 在 H 模式下，等离子体边缘会自发形成输运垒，使得等离子体边缘的湍流输运大幅降低， 能量约束性能相较于

跨界合作不断深入，IT、通信、互联网、军工、航天、机器人、 汽车、安防、新能源等行业、产业加入矿山智能化建设，一批新技术、 新装备落地应用，跨界创新的叠加、倍增作用持续显现，惯性导航、 人工智能、边缘计算、北斗导航等技术，盾构掘进、新能源汽车、永 磁驱动、无人机、井下作业机器人等在矿山领域成功应用，煤炭行业 “政产学研用”协同创新生态初步形成。 23 第三章 我国煤矿智能化发展面临的问题与挑战 大力推进通风装备本安化。研发本安型矿井风流多级协同智能 调控成套装备，支持通风设施本安动力驱动下无极调控等颠覆式技术 34 创新，推进大流量高风压通风动力变频调速等成熟技术迭代升级，提 升通风装备故障自诊断能力，结合边缘计算、人工智能技术，实现单 体设备故障自诊断和设备集群区域协同联控。建设通防灾害严重矿井 智能通风示范工程，推动高瓦斯突出、自然发火等通防灾害严重矿井 的智能通风建设进程，促进通防灾害严重矿井智能通风“减人、增安、 灾害前兆信息的捕捉能力。研发高可靠、自适应性的灾害防控装备， 满足瓦斯突出、冲击地压、突水等复杂灾害类型的灾害防控需求。 2.攻克井下就地风险识别及智能联动控制技术，研发井下多类型 灾害数据采集和高算力边缘计算装备，形成稳定可靠的数据一站式汇 聚、异常数据清洗的传输模式。研究灾害风险防控策略动态调整机制， 构建适用于井下风险就地判识的轻量化预警指标模型库，实现煤矿灾 害风险的就地判识和快速联动控制，提升井下减灾防灾能力。

）工艺过程装备标准 主要包括炼油、乙烯等成套装备的数据接口、通信协议等通 用技术标准。主要用于解决石化工艺过程装备相关的数据采集、 集成等问题。 2. 赋能技术标准 主要包括工业软件、工业大数据、人工智能、边缘计算、工 业云、数字孪生、区块链七个部分，如图 5 所示。主要用于指 导新技术在石化行业的融合应用，构建石化行业智能制造信息技 术生态体系，提升石化行业数字化、网络化、智能化水平。赋能 技术 船上、甚至盥洗室里舒舒服服地阅读 LHJ+FHX 。 学习解读《石化行业智能制造标准体系建设指南（ 2022 版）》 《 指 南 （ 2 0 2 2 版 ） 》 的 全 文 学 习 （ 4 ）边缘计算标准 主要包括国家相关基础通用标准在石化行业的实施指南或具体应用的技术要求标准。主要用于在敏捷 连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。 （ 5 ）工业云标准 学习解读《石化行业智能制造标准体系建设指南（ 2022 版）》 《 指 南 （ 2 0 2 2 版 ） 》 的 全 文 学 习 （ 7 ）区块链标准 主要包括石化供应链、网络协调、物流管理的可信数字身份、可信 数据连接、可信边缘计算、工业分布式账本、可信事件提取、智能合约 等标准，以及架构与技术要求、接口标准、性能评估等通用标准。主要 用于解决石化行业电子签约、物流计费等场景的互信和共享等问题。 3. 工业网络标准

充放电时序，实现峰谷套利收益最大化；大模型整合复杂变量，生成全局最优策略，平衡电网调频需 求与电池损耗等目标。从技术价值来看，大模型利用预训练的海量历史数据，可快速适应不同区域和 政策环境下的优化需求；并能结合边缘计算和轻量化模型部署，实现毫秒级响应。 2. 全天候体检医生：储能设备健康管理与故障预测（高价值） 储能设备健康管理与故障预测通过AI实现电池寿命预测、故障原因分析及多模态数据融合，提升 检测 台和云平台的高度集成。融合 型AI在这种技术融合中扮演着关键角色。数据平台负责数据集成、清洗和预处理，为AI提供高质量输 入数据；AI平台提供算力和模型训练支持，可根据储能行业需求定制；云平台与边缘计算确保AI算法 的实时性和灵活性，满足电网调度和负荷管理等实时响应场景需求。通过技术融合，AI实现跨领域智 能决策，为储能系统增值。同时，储能行业的智能化是持续演进过程。随着系统运行，AI模型需不断 平台和应用 模块： 1.云边端协同的基础设施层：云端平台依托弹性计算与存储资源池，支持大规模仿真训练和实时 数据分析，并通过微服务架构将BMS优化、预测性维护等功能封装为API，便于快速集成。边缘计算 节点部署轻量化AI模型，实现毫秒级实时控制，支持Modbus、IEC 61850等工业协议，兼容不同厂商 设备。终端设备配备高精度传感器和嵌入式AI芯片，实现本地异常检测与故障预警，提升响应速度。

厂区供电，也可以为 整个宝光园区进行电力供应，实现新能源的自消纳，降低新能源对电网的影响。 主要 主要 建设 建设 内容 内容 屋顶部署光伏约 800kWp 100kWh 储能 T300 边缘控制器 EMA 微电网能源顾问 该项目微电网的前期投入主要包括屋顶加固，微电网系统的架构和光伏及储能的建 设。其中屋顶加固费用由宝光园区支出，约 20 万元；微电网系统和光伏及储能的建设由 SSBEA

水务集团 解决方案提供商 电气 自控 水表 类等 传感 器类 工业设备系统 集成商 底层技术提供 商 聚光科技、先河环保、 雪迪龙等 三川智慧、新天科技 华为，提供芯片搭建生态，例如边缘 计算物联网解决方案（ EC-IOT ） 窄带蜂窝物联网技术（ NB-IOT ）等 北控、首创、碧水源等 云服务 通讯 服务 阿里云 ET 环境大脑，提供平台搭建 生态 工程 总包 施耐德、西门子等