勘探人员“从太空俯瞰大地”，通过 分析多光谱、高光谱和雷达影像，即可大范围、快速地识别矿化蚀变带、构造控矿 规律等找矿标志，精准圈定找矿靶区，从而大幅减少了地面勘探的盲目性和对地表 环境的物理扰动。在矿山运营阶段，卫星持续监测着矿区的地表形变、植被覆盖、 水体污染等情况，为环境合规性监管与生态修复效果评估提供客观数据，驱动企业 采取更环保的开采工艺与管理措施。通过基于卫星数据的科学规划，可以优化矿区 为救援力量提供明确的目标指引，大幅提升搜救效率，缩短响应时间，增强矿山企 业对突发事件的处置能力。 （3）安全评估及监管体系构建 依托多源卫星数据，可对矿区开展系统性的安全状态评估，综合地形坡度、地 质构造、地表形变、开采扰动等多维信息，构建矿山安全风险评价模型，实现对不 同区域风险等级的量化划分。评估结果可用于指导企业识别高危险区域，制定差异 化的防控措施与应急预案。此外，卫星遥感技术也为安全监管部门提供了独立、客 的影像数据，可以精准监测和量化采矿活动的动态变化，包括采掘面的推进范围、 排土场的堆高与扩展、尾矿库库容变化以及地表植被的退化与恢复状况。这种自动 化的变化检测能力，为监控矿山开采合规性、评估工程活动对地表环境的扰动程度 提供了客观、可量化的监管依据，有效支撑了矿区的可持续发展管理。 （2）模型构建与优化 卫星遥感数据与地面地球物理勘探、钻探等实测数据进行融合，是构建和优化 矿区高精度地质模型与资源

可基于各 AP 上报的历史终端数据，生成时 间相关的网络潮汐序列，并通过校验潮汐序列平稳性，判断当前网络潮汐是否规律。若不规律，则不推 荐节能时间窗口；若规律，则进一步通过异常检测算法去除序列扰动，通过时序预测算法预测未来潮汐 序列，根据潮汐低谷可作为节能窗口的条件筛选出推荐的节能时间窗口。 注意事项： 1. 节能时间窗口推荐仅反映当前区域潮汐规律性，重保场景，VIP 场景请结合实际情况谨慎使用。

的高低电压穿越能力，是保障矿区电力持续稳定运行的关键。 作为微电网的核心电压源，构网型储能系统必须具备完整的故障穿越能力，包括低电压穿越、高电 压穿越及连续故障穿越功能，以确保矿山微电网在各类扰动中保持稳定。相较于并网系统只需实现简单的限流 保护，100% 新能源构成的孤岛微网在故障穿越方面面临更大挑战：系统不仅需提供足够的短路电流以支撑保 护装置正确动作，还要维持相角稳定，并在故障清除后快速重建电压、恢复供电。 包级电芯短木板效应，实现真正的满充满放 图 2-16：离网高光储比运行原理 图 2-17：理想场景下发电曲线与负荷用电曲线 （2）宽 SOC 构网范围技术 构网型储能在运行中需具备抗负荷扰动能力，以维持微电网功率平衡。当光伏发电功率较高而负荷突降时， 储能需快速由放电转为充电；反之，当负荷较高而光伏骤降时，储能需迅速由充电转为放电。为确保构网能力， 储能系统在任何时刻都必须保留足够

的可 靠性和运行效率。 处理时效性低 (实时监控与分析需求) 随着电力行业对实时数据和智能分析需求的日益增长，预测性维护技术的需求也相应上升。 然而，面对源荷剧烈波动以及多要素、强随机性、大扰动等特点，传统技术在实现精确预测 方面显得力不从心。这种预测精确性的不足不仅影响了设备维护的效率，也增加了电网运行 的风险。 预测精确性差 (预测性维护的迫切性) 针对数据管理难题，电力行业需

核心，构建多层级电气安全防护体系，实现故障的 源头遏制与隔离；强化短路故障快速响应能力，任意位置发生短路时，快速熔断切断故障源，阻断故障扩散路径； 提升系统抗电网冲击韧性，抵御电网高压等外部电气扰动，保障极端电网工况下的运行安全； 场站选址防护：立足风险前置规避原则，从选址、布局、环境适配三方面，全面排查安全隐患，规避先天安全风险， 夯实系统安全基础。 09 数字化与 AI 技术的深度

在大模型训练 和推理过程中，算力负载波动快速且不可预测，供配电系统 需具备更迅捷的响应能力。 一些常见运行问题——如设备老化、负载波动、短路、谐波 污染干扰等可能引发电气设备故障，或受到如自然灾害、电 网扰动等外部环境的干扰。 因此，冗余设计成为数据中心电气架构的基础标准，以确保 关键负载不断电运行。同时，备用电源作为关键支撑设备， 需具备高转换效率、快速响应能力和智能诊断功能，以保障 主电源异常时实现无缝切换。

科学的建设规划是保障项目进度与成本控制的基础。区别于前期的宏观策划， 这一阶段的规划聚焦于将既定方案转化为具体的作业序列与资源分配。传统方法 高度依赖项目经理的经验，难以应对多任务并行、资源约束与现场扰动等动态挑 战。人工智能正在重塑执行决策的逻辑，它能够综合历史项目数据、实时状态信 息与外部变量（如供应链、天气），生成最优的作业序列与资源分配方案[27]。例 如，强化学习算法可用于模拟不同执行策略下的工期与成本表现，实现对装配路 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 56 程环境中任务变更、资源波动、突发故障等情况频发，协同系统需具备在扰动下 快速重组、自适应调整的能力，同时保证决策的可靠性。​ 面向工程领域的多人多智能体协同机制的实现涵盖了三个重要的技术层面： （1）协同框架构建 借鉴现有工程协作平台的任务分解与流程管理技术，融入面向工程的约束机

提供强大的前馈控制功能 ProU NoTime 控制器的前馈控制功能基于 CNC 算法库。通过设定轴的动力学参数、用户选择的运动学模型以及英特尔® 处 理器的强大算力，获得精确的运动预测模型补偿扰动对轴的影响，通过 EtherCAT 总线将计算结果传递给伺服的电流环和速 度环偏移接口，达到最佳的运动控制效果。 测试数据显示，在打开前馈控制功能之后，平均路径偏差从 0.033mm 下降到 0

1600mm，重复定位精度可高达 ±0.03mm，确保在上下料、装配、码垛等任务中的高精度操作，适用于复杂工况下的多样化 作业需求。 技术趋势与方向： ✓ 动态精度稳定性突破：强化多源扰动抑制能力，融合实时动力学补偿与环境传感网 络。开发振动主动抑制算法，有效应对高速运动下的机械谐振问题；通过系统级协 同控制，确保大范围运动中的精度一致性。研究先进运动控制算法，实现轨迹动态 补 3、抗交叉载荷、高刚性、高寿命关节扭矩传感技术 为了解决关节扭矩传感器的交叉载荷对输出信号影响的痛点，公司开发了独特的交叉载 荷自补偿技术，将交叉载荷带来的串扰误差控制在 0.5%以下，大幅降低了外界载荷对扭矩 信号的扰动，确保了测量结果的高精度与可靠性。 与此同时，针对人形机器人在高动态运动场景（如跳跃、快速奔跑以及意外碰撞）中， 因瞬时强冲击导致关节扭矩传感器出现过载、零点漂移等现象，以及传统电阻应变式传感器