将会产生巨大的经济效益。 本文 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 C# 和 SQL Server 数据库的交互通过 ADO.NET 实 现。 （2）能源消耗预测。 在能耗统计基础上可以进行能源 消耗预测， 能源消耗预测是基于历年各个产品的产量和 当年的能源消耗量来进行的， 给定预测年份各个产品的 产量， 采用最小二乘法， 即可得到该预测年份的能源消 耗预测值。 矩阵 A 为 6×5 维度的由 a11～a65 组成， 即为往年各个 产品数量矩阵， 矩阵 天然气/ 煤气使用累积量 （EnergyConsume） x1～x5 为产品一到产品五在预测年份（如 2013 年）的产品 单耗， 通过矩阵计算求出矩阵 X， 得到 x1～x5 的值。 矩 阵 P 为 1×5 维度的由 p1～p5 组成， p1 到 p5 为产品一到产 品五在预测年份的产品数量， 预测年份的总能耗为 E： E=p1x1+p2x2+p3x3+p4x4+p5x5。 矩阵计算如下：

数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 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 其有效运营。长久以来，数字化工具主要作为能源管理的辅助 工具，但随着能源系统的规模扩大和复杂性提升，以人工智能 为代表的数字化智能化技术成为能源体系运转的核心引擎。例 如，人工智能技术用于能源预测、能耗优化、智能电网管理或 储能系统管理，以其快速响应、精准预测、情景优化的能力， 显著降低运营成本，并增强系统安全性和稳定性，助力打破能 源清洁、经济、安全的“不可能三角”。据全球移动通信系统 协会（GSMA）估算，到2050年，仅通过构建智慧化能源体 气行业绿色低碳发展以及构建数字能源生态系统中的关键作 用。这一规划的发布标志着中国能源战略正向智能化和自动 化的深层次发展迈进，旨在通过新一代信息技术，如人工智 能、云计算、区块链、物联网和大数据，实现能源系统的高 效预测、预警、联合调度和远程控制。2024年7月，随着《加 快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》的发布， 新型电力系统的建设目标被进一步细化。该方案围绕“清洁 低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能”的总体

数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 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 其有效运营。长久以来，数字化工具主要作为能源管理的辅助 工具，但随着能源系统的规模扩大和复杂性提升，以人工智能 为代表的数字化智能化技术成为能源体系运转的核心引擎。例 如，人工智能技术用于能源预测、能耗优化、智能电网管理或 储能系统管理，以其快速响应、精准预测、情景优化的能力， 显著降低运营成本，并增强系统安全性和稳定性，助力打破能 源清洁、经济、安全的“不可能三角”。据全球移动通信系统 协会（GSMA）估算，到2050年，仅通过构建智慧化能源体 气行业绿色低碳发展以及构建数字能源生态系统中的关键作 用。这一规划的发布标志着中国能源战略正向智能化和自动 化的深层次发展迈进，旨在通过新一代信息技术，如人工智 能、云计算、区块链、物联网和大数据，实现能源系统的高 效预测、预警、联合调度和远程控制。2024年7月，随着《加 快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》的发布， 新型电力系统的建设目标被进一步细化。该方案围绕“清洁 低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能”的总体

响应能力，减少信息孤岛，增强生产过程整体协调性和灵活性。 智能分析。利用大数据、人工智能等新兴技术对收集到的 大量数据进行深入挖掘和建模。通过对海量数据的处理和分析， 揭示出生产过程中的模式和趋势，根据历史数据预测未来的生 产情况，减少设备故障和停机时间，优化生产工艺，提高资源 利用率，推动生产过程的整体智能化升级。 知识复用。利用工业互联网实现对生产运行中的数据、机 理、专家经验、工业模型等工业知识的沉淀和重构，提高工业 置，提升能源化工行业生产效率和资源利用率。依托一体化协 同平台，生产计划能够根据实时数据动态优化调整，确保精准 按需生产并减少浪费。智能传感器与自动化控制系统借助人工 智能技术在工艺参数优化中降低设备负载压力，同时开展预测 性维护，保障设备高可用性，两者协同减少人工干预，使生产 效率、资源利用率与设备综合效能同步提升。生产系统通过深 度学习技术持续自我优化，提升生产效率，在降低能耗的同时 保持高效稳定的运行。数字孪生技术的引入，助力设备的精细 强的智慧决策支撑。一是强化数据共享和综合分析，应用人工 智能技术对企业内部的生产数据、市场趋势、供应链状况等进 行实时监控和深度分析，提供动态感知、预测预警和快速响应 的能力，根据历史数据和当前环境自动调整优化策略，持续改 19 进预测模型的准确性。二是助力企业更精准地识别潜在风险和 机会，实现跨部门协同优化和策略自动调整，在复杂的商业环 境中保持灵活性和竞争优势，打破传统管理模式中信息孤岛的

化选煤厂。 二、煤矿智能化总体设计 智能化煤矿将人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机 器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面 感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的 智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安 全保障、经营管理等全过程的智能化运行。新建煤矿及生产煤矿 应根据矿井建设基础，制定科学合理的煤矿智能化建设与升级改 造 补液、自动反冲洗、自动喷雾降尘功能，实现自动移架、推溜，鼓励 利用高度检测、姿态感知、上窜下滑控制、工作面直线度调直、压力 超前预警、群组协同控制、自动超前跟机支护、顶板状态实时感知、 煤壁片帮预测、伸缩梁（护帮板）防碰撞、智能供液等技术手段，实 现液压支架的智能控制。放顶煤液压支架采用割煤智能化结合自动放 煤或人工辅助干预进行放煤控制。端头支架具有就地控制与遥控控制 16 功能，与工 系统以及人员和车辆定位系统进行集成，实现自然分风解算、通风网 络实时解算及灾变状态下风流模拟仿真，能够进行通风系统优化、风 速传感器和调节设施的优化布置以及可控性评价，实现通风系统状态 识别和故障诊断、用风点需风量预测及灾变状态下的调风、控风的智 能控制。在授权状态下，正常状态矿井风流、风量按照安全高效原则 远程调节，灾变时期按照控制灾变及有利救援原则智能控风、调风， 并实现三维动态可视化。 （8）智能供电与供排水系统

用。借助数字孪生跨时空的特性，船舶数字孪生系统可以更快、更全、更优地监控、分析、预测、优化、 控制物理船舶。船舶数字孪生系统相关技术包括船舶全要素感知技术、虚拟船舶模型构建与迭代技术、船 舶孪生数据处理与管理技术、智能化船舶应用开发与服务技术、虚实船舶通信交互技术等。围绕船舶全生 命周期，目前相关研究主要集中在数字孪生驱动的船舶设计、建造、故障预测与健康管理、运营管理等。 未来具体的技术发展趋势包括基于数字 失效或感知偏差导致的，利用先进的感知技术降 低感知偏差、减少感知失效，对于提高自动驾驶系统决策的准确性、减少自动驾驶事故等方面具有重要意义。 在众多感知技术中，场景解析技术凭借其对整个场景的稠密预测，成为最常用的自动驾驶感知方法之一。 由于深度相机兼具成本低和信息量大的优点，基于深度图像的场景解析技术成为最具发展潜力的场景解析 技术之一。自 2013 年首次提出使用深度图像进行场景解析以来，随着深度相机、图形处理单元等硬件设 跨模态信息融合技术 构建大型弱监督RGB-D场景解析数据集， 进一步提升弱监督方法的表现 感知能力是自动驾驶和机器人技术的重要基础能力，通过先进的基于深度图像的场景 解析技术，实现对场景的准确稠密预测 研究适合基于深度图像的场景解析技术的 轻量化网络结构 提高基于深度图像的场景解析技术对 复杂环境的鲁棒性 促进场景解析技术由单张图像解析向 视频解析发展 提高跨域场景的泛化性，以降低长尾场

⼀、当前中国虚拟电⼚发展现状与政策背景 ⼆、核⼼能⼒要求与技术平台构建 三、市场准⼊机制与运营模式 四、国内典型企业与平台案例分析 五、国外先进案例对⽐与启⽰ 六、⼴东省的政策实践与典型项⽬ 七、未来趋势预测 结论 参考⽂献 摘要 政策层⾯ 国家发改委、能源局于2025年发布指导意 ⻅，明确了虚拟电⼚定义和⽬标，到2027年 全国调节能⼒达到2000万千⽡、2030年达 到5000万千⽡。 调节能⼒，即对聚合资源进⾏精准控制以响应电⽹指令和市场信号的能⼒。这要求虚拟电⼚运 营商建⽴完善的技术⽀持系统，具备监测、预测、指令分解执⾏等信息交互功能，在接到电⽹调度或负荷管理系统指令后，能够及时优化控制各⼦资源。其中预测能⼒包括对 可再⽣能源出⼒和负荷变化的短期预测，以提前制定优化调度计划；监测和控制能⼒则要求对成千上万分布式资源的运⾏状态做到可视、可测、可控。 为此，虚拟电⼚的平台软 令接收与分解下达、以及结算对账等全流程功能，以便虚拟电⼚ 代表聚合资源参与电⼒市场交易时能够顺利执⾏和清算。 灵活调节能⼒ 对聚合资源进⾏精准控制以响应电⽹指令和市场信号的能⼒ 监测能⼒ 预测能⼒ 指令分解执⾏ 数据管理能⼒ 海量数据采集与管理功能 设备档案管理 实时数据采集 数据校验存储 市场交易能⼒ 市场交易与结算⽀持 ⽤⼾合同管理 交易申报 结算对账 安全可靠能⼒

Minus 污泥脱水减量化解决方案 ……………………………………………………… 63 27. 竹能全产业链解决方案 ………………………………………………………………… 65 28. 高精度可信新能源功率预测系统解决方案 …………………………………………… 67 29. 晶科能源 BIPV 建筑光伏一体化解决方案 …………………………………………… 69 30. 零碳物流新能源重卡全产业链一体化协同共建项目 亿吨，核定年生产能力为 1800 万吨。 项目概述 以内蒙古霍林河南露天煤矿为落地示范区，引入云、大、物、移、智、5G、VR 技术等新兴技术， 打造具备全面感知、实时互联、分析决策、自助学习、动态预测、协同控制的智慧矿山生产管 控平台，为矿山生产与经营两大业务线提供智慧赋能。建设碳能监管全生命周期碳排放管理平 台，建立了从能耗监测、减排计算、碳能分析、能源规划全过程的碳管理服务，与矿山生产过 台。智慧能源管理系统将分布式光伏、储能系统、电动 汽车充电设施 V2G 及园区负荷深度集成，形成一体化的能量管理系统，实现多种能源的多能互 补及有序调度，利用大数据、人工智能等技术进行光伏发电、负荷需求预测，指导储能系统的 充放电策略，是全球领先的能源管理技术。 项目效益概况 项目总投资：光伏 2264 万元，储能 1100 万元，V2G 投资 22 万，合计总投资 3386 万元。 峰谷套利：利用场站用电峰平谷价差，进行电量

023 年，中国在能源转型方面的投资，达到6800亿美元。截止2023年底，中国并网风电和太阳能发 电合计装机容量已达到10.5亿千瓦，占全国总装机容量比重为36%。根据中国电力企业联合会 的预测，到2024年底，我国新能源发电累计装机规模将达到13万亿千瓦左右，占总装机容量比 重上升至40%左右。 随着中国风电和光伏发电的装机容量迅猛增长，电网的消纳能力瓶颈愈显突出。因为风电和 光伏 关注虽不及前两者，但受政策端 的收紧影响，预计未来来自这方面的挑战也将逐渐显现： y 用电安全可靠（81%）：由于风能、太阳能等可再生能源的间歇性、随机性，其发电功 率受天气等因素影响较大且预测难度大，当天气发生变化时发电功率骤变会直接影响用能企业供 电可靠性，造成系统频率、电压不稳定，影响用能企业用电设备正常工作。此外，由于分布式光 伏、储能等设备需通过逆变器等电力电子设备接入配电网系统，大量电力电子设备的使用易造成 不同场景和需求进行动态切换。如在并网模式下，微电网可以与主电网实现能量互补和协同优 化；在孤岛模式下，微电网能够独立运行，确保关键负载的供电可靠性； y 综合的能源管理：微电网通过集成用量用费管理、设备状态监视、运行预测调度等功 能，实现了能源管理的智能化和精细化。如用量用费管理帮助企业实时监控能源使用情况，合理 控制成本； y 灵活的市场参与：随着电力市场的逐步开放和多元化发展，微电网能够灵活参与电力中

： [6] 租赁价格参照政策指导价或当地容量租赁中标价设定；租赁比例据不同省份市场供需情况存在差异；2024年不同地区租赁市 场价格存在差异，已做相应调整；收益模型系理想化情况下的盈利预测，仅作学习交流，不构成任何投资建议。 6 据EESA测算 ，在2小时储能系统EPC单价为1.2元/Wh，储能系统单价0.6元/Wh，电池单价0.35元 /Wh，初始容量80%租赁（每三年降低5% ，随着新能源的全面入市，未来现货 市场峰谷价差或将进一步扩大，独立储能商业模式或将重构，以容量租赁收入为主的商业模式将成为 “过去式”，预期电能量交易和辅助服务调节价值将愈发凸显。 （4）市场预测 电源侧储能方面，尽管2025年初“强制配储”政策取消，但前期政策推动的存量项目仍在释放；另 外，碳中和背景下，预计我国新能源装机占比还将大幅提升，仍需配套储能解决波动性问题，因此电 源侧储能 的收官之年，风光大基 地建设有望加速推进，叠加老旧储能电站改造拉动源网侧储能需求同步上涨，因此乐观场景下预计可 达到160.2GWh，同比增长62%。 图15 2025年中国源网侧储能新增装机预测（GWh） 数据来源：EESA数据库 用户侧储能是指用户关口表后（如家庭、工厂、商场等）安装的储能系统，通过储存低谷时段的 电能并在高峰时段释放，帮助用户优化用电成本、保障供电稳定性。其核心功能包括峰谷电价套利、