电力市场化改革全景图 ----寻找系统成本最优解 吴 杰（公用事业首席分析师） SAC S0850515120001 傅逸帆（公用事业高级分析师） SAC S0850519100001 阎 石（公用事业联系人） 胡鸿程（公用事业联系人） 2024年7月10日 证券研究报告 （优于大市，维持） 下载日志已记录，仅供内部参考，股票报告网 下载日志已记录，仅供内部参考，股票报告网 本篇报告中，我们将着力回答以下几个问题 （1）从能源保供过渡到新型电力系统发展下的成本最优，140万亿的碳中和投资 怎么投 （2）现货市场为什么重要：电力现货市场如何运行，现货对不同省份、不同电源 的影响几何，现货如何指导电力投资 （3）改革对火水核风光的影响及投资建议 章节目录 1. 电力产业链全景图 2. 电改核心政策和当前使命 现；绿电的减排价值也将随着碳市场的完善而进一步明晰。 （3）效率优化：电价机制的理顺有助于实现源网荷储协同发展，通过电源侧存量挖潜&适度 新增、电网侧互联互通&余缺互济、需求侧削峰填谷等方式，在保障供应安全的前提下实现 系统成本最优；改革红利有望带来需求侧管理、综合能源服务及碳足迹产业链等新领域、新 业态从零到一的投资机会。 个股建议关注： 火电：皖能电力、华电国际、华能国际、浙能电力、内蒙华电、大唐发电 火电转型：华润电力、中国电力

合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 和解码阶段对算力和显存的需求量不同，传统大模型推理过程算力显存阶段互为瓶颈，造成 低水平资源利用率，需要解决异构算力协同调度问题使其匹配到最优计算任务。 8 第二章 算力协同体系架构 为了打破异构算力生态壁垒，实现不同类型智算异构算力高效协同工作，南向屏蔽底层 ASIC、GPGPU 不同路线算力差异，北向承载多场景、多行业、多模态大模型，构建异构算 化技术实现自适应的即时编译优化；各异构算力厂商间算子各异，需要构建跨架构的统一算 子接口，提炼通用算子的统一数学描述，解耦硬件实现细节，形成能够在厂商间源码共享的 算子库，省去重复开发成本且保障一致的算子实现，能够发挥硬件的最优性能，打造融合算 力底座。 （2）统一通信：构建低延迟高吞吐的智算高速公路 统一通信是异构算力协同的必要功能，旨在解决打破异构硬件间协议壁垒导致的“数据 孤岛”困境，构建跨厂商、跨架构的确定 Direct Memory Access）等关键技术实现算力间显存高效 互通，实现不同芯片间的超低时延传输。 （3）统一调度：实现全局最优的资源编排中枢 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分

传输层协议在智算场景下面临三大核心挑战： 1. 多路径设计难题与乱序处理优化挑战 光电协同网络同时存在高速光链路、低速电链路以及暂时不可用 的链路。传统基于哈希的多路径分配易导致流量落入非最优路径，而 大规模维护链路状态信息又会引入显著开销。面向智算场景的传输协 议需构建轻量级路径状态抽象，并支持快速、低成本的状态更新，以 实现高效精确的负载均衡。光电协同网络在多路并发传输中容易出现 近年来部分智算中心使用软件定义网络（SDN），以提供集中化、 可编程的网络控制能力，但将传统 SDN 架构直接应用于光电协同网 络时，面临显著的扩展性与时延瓶颈。集中式控制节点需要实时感知 全网拓扑状态、计算最优拓扑配置，并将新的路由结果下发至各个网 络设备。即便采用流水线化的计算与推送机制，整个流程的耗时依然 可能达到秒级，远无法满足光链路数十微秒至百纳秒级的拓扑更新需 求。随着网络规模的不断扩大，单一控制节点还会成为性能瓶颈，进 所面临的软件协议栈技术挑战进行了系统分析，涵盖了应用层、传输 层、网络层、链路层及物理层等多个层面。针对上述挑战，本章将提 出一些具有代表性的技术方案和解决方向，旨在为相关研究提供思路 启发。需要说明的是，这些方案并非唯一或最优解决方案，而是从多 种可能的技术路径中选取的典型方案，以期抛砖引玉，促进该领域的 进一步探索与创新。本章的整体结构如图 3-1 所示。 图 3-1 智算中心光电协同协议栈技术 3.1 应用层：面向光电网络的集合通信重构协议

系统导航条、小艺 APP、小艺搜索、小艺建议等。 ◎ 统一的应用智能体协同交互体验：全局体验一致，降低用户认知成本。 ◎ 跨应用智能体协同，闭环服务链：系统智能体负责协同各应用智能体帮助用户最优路径完 成任务。 ◎ 1+8 全场景设备协同：满足用户在不同场景、设备下的智能体体验，未来可支持手机、平 板等形态，PC、手表等。 鸿蒙系统中构建应用智能体的核心优势 - 15 - Agent 智能体，实现随时可达的智能化服务。 小艺系统智能体入口 小艺是鸿蒙系统中的超级智能体，通过便捷的系统级交互（复制、拖拽、圈选等），小艺 能基于屏幕内容和用户意图，深度理解用户需求，通过规划拆解任务，协同多个智能体最优路 径完成用户任务，提供更加高效、个性化的智慧体验。 应用内入口 通过统一的服务标识和能感知上下文的轻量入口，将智能体从需要用户主动发现和调用的 独立功能，转变为与应用核心体验无缝融合、 系统智能体与鸿蒙智能体交互，整体遵循“数据最小化”与“任务最优化”两个基本原则。 1）数据最小化 系统智能体与应用智能体之间的交互数据，系统智能体会根据用户原始请求进行一定 的改写，必要的增删必要信息，在满足用户隐私的基础上召唤应用智能体完成任务闭环。 2）任务最优化 小艺系统智能体对用户的使用场景和需求理解最深，通过召唤满足独立闭环任务的鸿 蒙智能体，采用最优的协同方式，协同多个智能体帮助用户完成任务。

• 效率和效益的平衡 • 贯穿客户全生命周期的价 值链条 • 多维价值体系 • 单个业务软件化，烟囱状 • 单体应用 • 以传统 IT 技术为主 • 追求局部价值最优 • 业务部门价值链条断点不连 续 • 以完成功能为主 l 企业数字化转型发展是一个复杂而长期的过程，数字化是大的信息化发展历史中的全新阶段。现阶段我们之所以强调数字 化，是因为云计算、大数据、 六大价值为效果验证 400 余条能力指标梳理、定位自身数字化转型发展阶段， 对下一步发展方向和路径给出详细指引 业务 创新 效益 提升 风控 最优 智能 敏捷 客户 满意 质量 保障 13 • 与传统基础设施相比，企业 IT 数字化在基础架构、平台、数据、运营、管理和安全风险方面展现出不同的能力特征，其 核心是建设以客户为中心的综合能力体系。 六大价值，给企业和客户带来数字化业务运营效能 验证 智能敏捷 • 工具模块化平台化自动化处 置 故障，降低硬件要求 • 智能化运维 • 弹性削峰填谷 • 研运一体化、敏捷化 风控最优 • 风险系数匹配业务需求 • 业务问题改进、运行情况、 性能分析、问题主动感知 客户满意 户 满 意 • 开发部门 • 业务部门 • 财务等部门满意

聚焦 AI 推理与训练加速，DPU 则提供数据面 的协议处理卸载与转发加速能力。各类算力单元协同工作，可显著提升复杂计算任务的执行效率和 能效比。 通过统一接入与智能调度，异构资源可按需分配至最优计算单元，既满足 5G-A 核心网高吞吐、低时 延的数据处理要求，也为 AI 应用提供充沛算力支撑，全面提升边缘智能核心网的业务承载能力和能 源利用效率。平台针对不同芯片架构提供抽象适配，屏蔽 ARM、x86 意图化用网在意图理解阶段，可调动基于 LLM，解析业务对于时延敏感度、优先级以及带宽要求等 关键需求，并将其转化为可执行的网络策略；在动态路径规划阶段，可依据实时网络状态（包括带宽、 拥塞、负载等）与业务需求，动态生成最优传输路径。 系统还具备持续优化能力，通过历史调度数据与业务反馈进行自我学习，不断调整路径策略，适应 网络变化与新兴业务需求，形成感知 - 决策 - 优化的闭环管理，为企业关键业务提供高可靠、高效率 服务体验，提供深度的软硬协同优化能力。 通过统一的异构计算框架，帮助企业实现对多样化算力资源的高效管理与智能调度。其服务框架应 该能识别业务负载特征，并将 AI 推理、数据转发等计算任务智能分配至最优硬件单元，显著提升整 体计算效率与能效比。 构建的边云协同推理工作流支持企业根据业务需求灵活分配计算任务。时延敏感型实时推理在边缘 侧完成，确保业务响应的实时性；而模型更新、再训练等复杂任务则可无缝调度至云端算力集群。

智慧文印管理解决方案：寻求效率和可靠的最优解 医院在推进智慧文印管理过程中，面临着诸多挑战与诉求。传统文印模式下，打印设备分 散、管理混乱等问题，严重制约着医院的文印效率与安全可靠性。因此，一套能够满足医院 复杂业务场景需求，实现效率与可靠平衡的智慧文印管理解决方案至关重要。只有从部署、 设备、性能及安全等多个维度综合考量，多个要素相互配合，才能真正实现智慧文印管理的 最优解，针对性地解决医院文印管理难题。 率。同时，支持多介质打印、 自定义尺寸打印以及褶皱纸打印等功能，能够适应医院多样化的打印任务，提升场 景适应性，从而实现多场景打印可靠性的提升。例如，在打印检验报告时，可能需 寻求效率与可靠的最优解 效率 可靠 平衡部署、全面管理、可扩展性：提升运维 与管理效率 打印性能强劲-打印速度快：提升打印输出 效率 打印设备可靠：确保设备质量与打印质量， 提升稳定性 打印性能强劲-多介质多尺寸打印：提升适

6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 率的最优化。端侧 AI 不再是云端 AI 的简化版本，而是形成了各具特色、相互补充的 智能计算生态，共同推动 AIoT 产业向更加智能、高效、普惠的方向发展。 洞察 2 多模态智能原生：感知数据即资产 试验网中，卫星不再是地面网络的简单补充，而是与地面基站、高空平台、海上浮台 等共同组成立体化的网络架构。更重要的是，6G 网络原生支持 AI 能力，可以根据业 务需求、网络状态、用户位置等因素，智能地选择最优的接入方式和传输路径。 产业生态的完善是星地融合快速发展的重要推动力。2026 年，卫星制造、发射服务、 地面设备、运营服务、应用开发等各个环节都将涌现出大量的创新企业。同时，国际 合作也将持 模组产品体系。针对不同应用场景， 公司推出了 ML307 系列的多个产品线：ML307A 系列面向 OpenCPU 需求较高的场 景，具有强大内核性能和丰富接口；ML307R 系列针对价格敏感场景，实现功能与成 本的最优平衡；ML307X 系列集成 CAN 2.0 控制器，满足共享单车、BMS 系统等特 定行业需求；ML307M/N 系列采用全栈自研的 RISC-V 架构，在小尺寸和低功耗方面 表现卓越。特别值得一提的是，ML307H

拓矿山绿电新路径。《智能微网解决方案技术白皮书（矿 山场景）》，以充分的市场洞察和业界先进的技术能力 直击行业痛点—— 供电不稳、成本激增、碳排难降。我 们深谙矿企之需：稳定可靠的电力保障、可预测的最优 度电成本、可量化的 ESG 价值。博雷顿作为零碳矿山 的实践引领者，结合华为一体化解决方案，让矿山从能 源消耗者蜕变为清洁能源生产者。这场变革不仅是技术 升级，更是重塑矿业未来的战略支点。 C 状态及柴发出力计划。 实时修正策略：根据超短期风、光预测偏差与负荷波动，在线调整储能功率分配，确保实时功率平衡的 同时逼近日前经济性目标。 （3）源荷深度互动提升效益 实现矿山微电网经济最优运行的核心，是解决新能源发电波动与生产用电需求之间的动态平衡问题。如下 图所示，光伏和风电的功率输出具有显著的随机性和波动性，理想情况下，负荷功率曲线完全匹配风光出力曲 线，则无需额外储能或弃电 式能源（如光伏、储能、柴油发电机）的容量配置，以满足负 荷需求并实现高效经济运行。其核心是在矿山等复杂场景中， 通过结合生产技术优化负荷，在满足电力电量平衡条件下，以 最优 LCOE 或 IRR 等经济指标为目标，得到最优的光储配置 方案。华为 SmartDesign 工具匹配自研光储设备的运行逻辑， 并支持 N 年 *8760h 的负荷数据导入，可更加精准完成规划定 容及经济性分析，做到设计阶段优化

与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 这个过程曾被认为是人类管理艺术的专属领域，直到大模型展现出比人类更强大的系统建模能力——它能同 时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 效率 提升 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展到组织设计、战略规划、文化塑造等更宏观的领域， 会发现每个管理命题都是特定约束条件下的最优解方程：人才盘点本质是能力图谱与业务战略的傅里叶变换， 组织变革实质是科层结构与网络效应的拓扑转换，甚至企业文化建设也可解构为价值信号与行为模式的卷积神 经网络。这些曾经被视为 " 不可量化 " 当 AI 能 比人类更精准地捕捉组织运行的暗物质，当算法比经验更可靠地预测战略选择的蝴蝶效应，管理的终极价值将 向何处演进？答案或许就藏在接下来的内容中——在这里，每个管理命题都将获得智能时代的最优解，每家企 业都能找到专属的决策 π 型曲线。 易路人力资源科技董事长 2025 年 1 月，于上海 当管理科学遇见人工智能——开启企业决策新纪元 序言 1 3 AI 在企业人力资源中的应用白皮书