到5000万千⽡。 技术层⾯ 虚拟电⼚运营需具备聚合调控、交易执⾏和 实时控制等核⼼能⼒，并建⽴安全可靠的技 术平台。 市场⽅⾯ 虚拟电⼚作为独⽴主体进⼊电⼒现货、辅助 服务和需求响应市场，盈利模式涵盖市场交 易收益和政策补贴等。 虚拟电⼚作为新型电⼒系统的重要组成，正在中国迎来快速发展。本⽂对我国虚拟电⼚的发展现状、政策环境、核⼼技术能⼒、市场机制、典型案例及未 来趋势进 102次 精准需求响应 ⾃2023年以来累计启动次数 560万 调节电量 单位：千⽡时 1.5亿 经济效益 单位：⼈⺠币元 近年来我国虚拟电⼚建设起步于各地的需求侧响应和新能源消纳实践。⼀些经济发达地区率先开展虚拟电⼚试点：如 ⼴州在2021年制定实施细则，将虚拟电⼚作为⽤电管理的重要⼿段，引导⽤⼾参与削峰填⾕，并安排三年共3000万 元财政补贴激励响应；深圳依托南⽅电⽹聚合 ⼯业负荷和园区储能资源，⾃2023年以来累计启动精准需求响应102 次、调节电量超560万千⽡时，创造经济效益约1.5亿元，最⼤调节能⼒达85万千⽡，相当于约28万⼾居⺠⽤电负 荷。 截⾄2023年底，全国多省市已开展虚拟电⼚⽰范项⽬，虚拟电⼚聚合资源涵盖可中断负荷、分布式光伏、⼯商业储 能、电动⻋充电桩等，呈现出以需求响应为主要形式、区域试点纷纷起步的局⾯。同时也应看到，当前虚拟电⼚的调

网闸 外网应用 内网应用 终端响应 边界防护 边 界 防 护 INTERNET 网站 Web 服务 0Day 漏 洞 暴 力 破 解 钓 鱼 邮 风险、威胁 保护资产对象 …… 外部威胁 威胁 高级威胁 业务异常 数字化转型下的安全建设应对思路 升级安全架构 进化安全能力 优化安全模式 从传统以被动防御为主的架构升级到主动检测、 积极响应的动态防御架构。 利用新的技术手段在攻击工具持续升级的趋势 下提供新的对抗手段。 从安全建设模式以堆砌硬件盒子设备到安全能 力级构建的模式。 解决思路 - 安全体系如何匹配数字转型 交付模型转变 企业安全战略规划 端点检测响应系统（ EDR Endpoint Detection & Response） VMware 安全加固 数据安全 应用安全 主机安全 DLP 、完整性保护、生命周期保护 Web 安全防护、防篡改、漏洞扫描 OS 安全加固、基线核查、端点杀毒 安全运营体系： 事前：威胁预防 事中：积极防御 事后：检测响应 服务流程 咨询规划

✗ 缺攻防经验，负责人以项目经理为主 ✗ 缺乏磨合，临时组建无实战配合 ✗ 已有安全厂商设备，IP封堵为主 ✗ 设备能力层次不齐 ✗ 价低者中标 ✗ 部分单位租借或友情支持 ✗ 情报滞后，响应较晚 ✗ 虚假情报满天飞，干扰分析精力 ü 战场主动权，随意选择攻击目标 ü 技术精湛，各单位优秀渗透人员 ü 团队作战，各人才分工明确高效 ü 专业攻防协作平台及工具集 ü 更多攻防数据挖掘平台（社工、云等） 误配置 （产品/系统/应用不当配置） 暴力破解 （暴力破解成功） 木马事件 （木马/病毒/webshell等） 反弹shell （命令执行、远程提权） 漏洞扫描任务 配置检查任务 入侵响应事件 报告 A 报告 B 事件 C 邮件报告 发送报告 发送工单系统 工单催办告警 IM 提醒 复扫 秘钥泄露事件 阿里云RDS数据库暴露路径 合规挑战：移动应用、供应链科技风险成监管关注的重点方向 金办发[99]号，是仅次于“金发”的二级发文，属于高标准要求；可见总局对此方向的重视程度。 金融监督管理总局99号文响应策略 覆盖范围 责任边界 兼容性 网络安全 数据安全 再次强调 问责机制 深度解读 1 1. 覆盖范围广，涵盖了之前发文没有涉及的更多金融机构 不仅涵盖了传统的政策性银行、国有大

新能源 汽车与电网 (V2G) 能量互动等各类资源聚合的虚拟电厂示范。 国家发改委 国家能源局 《关于完善能源绿色低碳转型体制 机制和政策措施的意见》 拓宽电力需求响应实施范围，通过多种方式挖掘各类需求侧资源并组织其参与 需求响应，支持用户侧储能、电动汽车充电设施、分布式发电等用户侧可调节 资源，以及负荷聚合商、虚拟电厂运营商等参与电力市场交易和系统运行调节。 国家发改委 国家能源局 《关于加快建设全国统一电力市场 系统调节。 国家发改委 等六部门 《电力需求侧管理办法（2023年 版）》 支持各类电力需求侧管理服务机构整合优化可调节负荷、分布式电源、新型储 能等需求侧资源，以负荷聚合商或虚拟电厂等形式参与需求响应。 Ø 虚拟电厂含义 • 虚拟电厂，是依托负荷聚合商、售电公司等机 构，通过新一代信息通信、系统集成等技术， 实现需求侧资源的聚合、协调、优化，形成规 模化调节能力支撑电力系统安全运行。 过填谷需求响应或参与电力市场来促进可再生 能源消纳和优化配置。 Ø 深圳、冀北、上海、山西、宁夏等地结合区域特点均已开展了虚拟电厂的试点应用。 • 深圳:系统推进虚拟电厂建设 • 实践-深圳虚拟电厂:平台接入资源数量超过3万个，规模超过265万千瓦，预计实时最大可调节负荷能力约56万 千瓦，是国内数据采集密度、接入负荷类型、直控资源、应用场景丰富和全面的虚拟电厂调控管理平台。 响应总量：3万kW

深度剖析业务交互数据，快速 定位问题根因 快速锁定故障业务操作人员，时效性 由原来2小时缩短至5分钟 优化代码质量，提高应用性能 有针对性的优化代码执行效率，协助 开发人员将SCM生产管理系统的响应 时间降低46.2% 降低运维难度，提高运维效率 帮助运维人员快速发现、定位问题， 由数小时缩短至16分钟 3 中国铁塔通过部署博睿数据一体化智能可观测平台，实现覆盖43套核心业务系统的 时间内定位问题，精准还原领导在审批流程系统的操作路径与 故障现场；结合Web应用核心指标分析（请求数/响应时间）及系统级代码分析，快速定位前端操作类问题。 2 2 3 4 ｜ 让IT运营更智能 5 全链路性能追踪与深度分析 服务追踪：涵盖Web服务状态监测（响应时间/错误率/吞吐率/告警数）、外部服务性能分析及调用链检索，支持长调用链的快速过滤定 位； 基础设 基础设施监控：实现关系型数据库SQL追踪（含最慢SQL分析）、NoSQL性能监测（Redis/MongoDB、Hbase等数据库）、消息队列全 链路分析（生产-消费关联/吞吐量/响应分位值）； 异常诊断：实时追踪应用在当前时间段内的错误和异常信息，包括包括请求错误率和错误数变化趋势等；内存溢出等严重异常时，具备 内存溢出时的线程剖析和dump记录能力。 3 ｜ 让IT运营更智能 6 ｜

造。 在项目初期，我们将重点分析企业当前的数字化水平和业务痛 点，明确 AI 大模型的应用场景和预期目标。例如，在客户服务领 域，AI 大模型可以通过自然语言处理技术实现智能客服，大幅提升 响应速度和服务质量；在生产制造领域，AI 大模型能够通过预测性 维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 域任务上表现出色。该模型的训练将基于大规模、高质量的数据 集，确保其在各类业务场景中的泛化能力和准确性。项目完成后， 预计该模型在关键业务指标上的准确率将达到 95%以上，推理速度 将优化至毫秒级，能够满足企业对实时响应的需求。 其次，项目将实现模型的自动化和智能化部署，支持企业在云 平台和边缘设备上的无缝集成。通过引入自动化部署工具和容器化 技术，企业可以在不同类型的硬件资源上进行快速部署和扩展。预 计部 完全满足市场需求，尤其在数据驱动决策、智能化运营和个性化服 务等方面存在明显短板。企业现有的 IT 系统架构较为分散，信息 孤岛现象严重，数据集成度低，导致业务部门之间协同效率低下， 难以快速响应市场变化。尽管企业已经引入了部分数字化工具，但 其功能相对单一，无法形成整体解决方案，且不同系统之间的数据 交互与整合能力较弱，导致数据分析的深度和广度受限。 从技术角度来看，企业现有的基础设施主要以传统服务器和本

国家对安全、环保、应急管理的要求不断提高 智慧化工园区 借助信息技术，提升园区的综合水平 一、背景 本标准规定了智慧化工园区的 建设总则、基础设施、数据资 源、安全体系、环境生态、应 急响应、能源管理、封闭园区、 公共服务、园区办公、智慧决 策、运维服务和保障体系。 本标准适用于化工园区内新建、 扩建和改建的各类业务应用系 统的建设、管理、维护和使用。 二、范围 数据集成、数据模型、数据治理 视频云 IOT 大数据 ICP GIS SSO LBS 智慧服务 应急响应 环境生态 资产管理 园区安监 智慧办公 云数据中心 模块化机房 智能设备集 成 数据交换平台 通用数据支撑 安全生产检测数据 安全指标与预警 环保指标与预警 企业预处理排口 建设应急演练管理体系，实现典 型事故场景的常态化虚拟演练和 过程考核自动化，支持演练计划、 演练脚本灵活编辑和实施，支持 演练全过程跟踪管理和考评。 应急响应总结 对应急响应全部过程的整体评估 与智能化总结，宜能对事件的发 生、发展，综合研判和处置等信 息进行汇总和自动生成总结报告， 满足总结报告制作、存档、上报 和分发等要求，可实现对各类事

ICS）安全运营与工业互联网平台安全运营中 心（II-SOC）协同建设理念。前者聚焦生产现场控制层，通过实时监测与应急处置保障工控系统 稳定；后者面向“云-边-端”全域，实现跨企业安全监测与协同响应。二者层级互补、技术联动， 共同提升工业互联网安全防护效能。 (5) IT 技术为 OT 设备防护、控制优化提供支撑。IT 与 OT 必须融合贯穿安全建设全程，从而实现网 络协同防御、数据统一 工业互联网概念示例 某大型家电制造企业搭建工业互联网平台，将分布在全球的生产线、仓储物流系统、销售终端与客户服务平台连 接，通过数据分析实现订单智能排产、设备预测性维护，显著提升生产效率与客户响应速度。 (2) 工业安全 工业安全则致力于确保工业生产活动的顺利开展，避免人员伤亡、财产损失以及环境破坏。其范畴不 仅包含生产过程中的物理安全，如机械防护、防火防爆、电气安全等传统工业安全领域，还延伸至工业信 形成生产运行安全的闭环管理 工业设备安全是生产安全的基础，其固件更新、接口管控（如等保 2.0 要求关闭非必要 USB 接口）直 接影响设备稳定性与生产连续性。工业功能安全通过安全仪表系统（SIS）实现异常响应，保障设备与人 员安全，与工业生产安全、工序安全形成联动。例如，天然气输送站的 SIS 系统在压力超标时自动切断阀 门，既防止设备损坏（工业设备安全），又避免爆炸事故（工业生产安全），同时保障化学反应工序的安

动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法： 。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 72%的企业已开始利用 机器学习针对大数据进行分类和分析，以提升信息处理的效率。这 一趋势表明，AI 技术在企业级应用中的需求正在逐步上升，越来越 的优势。针对流水分类系统的设计，通过引入 AI 大模型，旨在构 建一个高效、精确且可自我优化的分类系统，以满足行业对数据处 理的高要求。此外，随着信息量的激增，传统的数据分类方式越来 越显示出其局限性，无法满足快速响应与高准确率的需求。因此， 推动基于 AI 大模型的流水分类系统的实施，具有重要的现实意 义。 首先，该系统可以显著提升分类的准确性。凭借深度学习和丰 富的训练数据，大模型能够捕捉复杂的数据特征，并进行更为精准

。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 低，响应市场需求能力弱。  自动化阶段：随着自动化技术的引入，生产线开始实现机械 化，但信息孤岛问题依然存在，各个环节之间缺乏有效的数据 共享。  智能化阶段：大数据、云计算、人工智能等新兴技术的广泛应 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。  供应链管理：利用模型进行需求预测和库存优化，提升供应链 的响应速度和灵活性。 这些应用不仅能够直接提升企业的生产效率，还能够为决策层 提供更为精准的数据支持，使生产过程更加智能和灵活。随着 AI 技术的不断成熟，未来 AI 大模型将在智慧工厂的各个层面发挥着 传统的生产模式已难以满足市场对灵活性、效率和个性化的要求。 因此，构建智能化的制造体系，尤其是实现大规模个性化定制的能 力，已成为提升企业竞争力的关键。而 MDC（Manufacturing Data Cloud）项目正是响应这一时代需求的重要举措。 MDC 项目的必要性体现在以下几个方面：  效率提升：通过数据驱动的智能决策，MDC 能够优化生产调 度、减少设备停机时间，实现生产过程的高度自动化和智能 化，从而显著提升生产效率。