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

要技术特征，也给 了致力于成为暖通智控世界追梦者难得的机遇。 暖通智控是BA的主要部分，它的发展方向之一是与AI的融合和应用：包括但不限于空调负荷建模与预测（目的是实现HVAC能 量的供需平衡）、HVAC系统的动态优化控制、电力负荷预测与需求响应、建筑设备的故障检测与诊断AFDD等等。暖通智控的产 品商应更多地关注和实施软节能。这一过程的前提是数据资产库的建立和维护，包括用于AFDD的有标志故障数据库的建立。 e Air Volume）变风量末端、风机盘管等）的精准控制。 研究与实践表明，引入基于先进传感器与智能算法的智控系统，可实现��%至��%的综合节能率，同时有效延长 设备寿命，实现从被动运维向预测性运维的转变[�]。 暖通智控通常采用分层架构： ●感知层：传感器与采集设备，实时获取环境与设备工况数据； ●通信层：基于 BACnet（Building Automation and Control 等标准协议构建互联网络，并参照ISO�����（BACnet标准）及国内相关通信规范，保证互操作性； ●控制与决策层：由DDC（Direct Digital Controller）控制器与控制平台构成，基于专家经验或算法（如预测控制、 机器学习）生成设备调控策略； ●执行层：通过执行器、变频器等装置对设备运行进行精确调节； ●优化与交互层：通过可视化平台、BIM与数字孪生，支持运维人员的决策与系统持续优化。 如果设备是楼宇建筑中的

供配电设备集成化、模块化要求持续提升，技术迭代仍有较大空间 算力芯片功耗提升带动机架功率密度持续提升，2023年全球数据中心单机柜平均功率为20.5kW，英伟达GB200 NVL72机柜功率已超120kW；根据维谛预测，2030年前后用于智算中心的GPU机柜峰值功率有望达到MW级。机柜功率 密度的快速提升对供配电设备效率、占地等方面提出空前要求，过去五年全球主要企业纷纷推出集成化与模块化产品，大幅节省占地面积、提 图3：全球算力市场规模及预测（单位：EFLOPS） 资料来源：中国信通院，IDC，Gartner，TOP500，国信证券经 济研究所整理 注：FP32精度口径 人工智能迎来应用拐点，全球算力规模进入高增 Ø 算力是数字经济时代的核心生产力，是继热力、电力之后重要的新生产力。2020年以来随着AI大模型技术的持续突破，人工智能应用拐点有望逐步到来，根据IDC预测，未来十年AI将在交 通、 通、金融、制造、医疗、电信、能源、科研等诸多产业和领域发挥重要作用。 Ø 根据PrecedenceResearch预测，2023-2030年全球人工智能市场有望实现超过35%的复合增长率。2030年全球AI市场规模有望突破11万亿人民币。 Ø 根据中国信通院、IDC数据，2023年全球计算设备算力总规模达到1397EFops（FP32精度口径），其中智能算力规模为875EFlops，占比为63%；

新能源 电力电子设备 系统规模巨大 安全机理复杂 能为新 海量数据分析 系统发 新能源功率支撑 支持 优化决策时效要求高 海量新能源接入电力系统 新能源的个体容量小、数量多、预测难度大 新能源和电力电子、储能的关系密切 , , 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 展提供 人工智 型电力 9 可以“无条件”接受新能源 新能源接入、虚拟电厂、柔性电网 口数字孪生：透明电网运行数字数据关键技术 口发电预测 口负荷预测与辨识 口电网状态数字数据 透明电网运行 电力系统优化目标 控制 信息 电力系统智能计算及自动导航 控制 信息 电力智能调度 ( 人工智能 + 大数据 ) 负荷预测等 控制 信息 全景控制 全景信息 口结合国家“双碳”目标、新型电力系统建设以及能源数字化转型需求，电力行业正积极探索大模型 技术在发电、输电、配电、用电等全环节的深度融合。 口 我国电力大模型研发已从理论探索进入规模化应用初期，在设备巡检、新能源预测等领域成效显著 , 但仍需突破数据共享、实时计算、安全可信等技术瓶颈。未来随着政策支持和跨领域合作深化，电 力大模型有望成为新型电力系统的“智能中枢” , 助力实现“双碳”目标与能源革命。

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