场机制体制、价 格政策等方面提出如下建议：一、明确西北地区在我国构建新型电力系统中的战略定位， 将跨区域输电通道建设纳入国家和地方规划层面；二、为减少送受端省份电力曲线不匹配 矛盾，建议严格落实跨省跨区特高压直流规划电力曲线；三、为解决送受端省份关于配套 调节电源容量电价分摊矛盾问题，建议建立跨省跨区调节资源交易市场；四、加快完善中 东部受端省份用户侧响应机制，逐步推动受端用户参与电力跨区交易；五、在全国统一电 跨省跨区中长期送电价格协商困难 目前，跨省跨区中长期交易价格多以政府间合作框架协议形式明确，一般以受端省省 内市场交易平均价或燃煤基准价扣减输电价格协商确定。但是，受供需情况、经济发展、 市场水平、电力曲线等多种因素的影响，存在市场价格协调形成困难的问题。同时，送受 端省份协商中长期送电价格通常参考受端燃煤发电基准价，由于煤电容量电价机制的建立 导致燃煤基准价有所调整，跨省跨区中长期交易电价格需要考虑此类因素，配套电源的调 疏导，可能造成收 | 14 | 提升区域电力互济能力 促进新能源高比例发展 益空间小甚至经营亏损，影响发电主体投资积极性。 3.2.2 送受端电力曲线匹配存在困难 东部地区等受端省区用电需求曲线与青海、甘肃等西北地区新能源发电能力曲线匹配 存在困难。如浙江、江苏等受端省份午间电力需求低、晚高峰需求大，新能源小发期间电 力供应不足和大发期间消纳困难的问题频繁交替出现，面临午间“不要”与晚间“缺电”

速特性可能引发电压和频率波动； 系统经济性：传统单电压源微电网需预留大量容量裕度应对负载突变，导致资源利用率低下。 ① ② ③ ④ 图 2-13：刚果金马本德矿山微电网项目光储柴协同工作曲线对比 （6）光储柴协同技术 在传统以柴油发电机和光伏为主力电源的微电网系统中，由于柴油发电机组的调频能力有限，光伏 系统往往需要降载运行以保证系统稳定，这不仅降低了光伏 秒完成调频，期间频率偏差可 达 ±0.5Hz 以上。 无光储柴协同算法 有光储柴协同算法 图 2-14：刚果金马本德矿山微电网项目有功快速响应 图 2-15：刚果金马本德矿山微电网项目 300KW 球磨机突投曲线 增强抗冲击能力：构网型储能与柴发联合构网，能有效应对大功率设备频繁启停的冲击。该系统通过智能 功率分配，快速平抑电流突变，确保电压稳定，特别适合供电不稳的矿区使用。 挑战 解决方案 20 基于华为自研芯片的 3% 高 SOC 精度 主动均衡、被动均衡双重均衡技术保驾护航，规避电池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

年广东创新建立全国首 个现货环境下多周期、标准化、高频次的电力中长期市场，覆盖“年 + 月（多月）+ 多日（周）”多时间尺度，提供双边协商、集中竞争、挂 牌等丰富多样的交易形式，构建了场内场外互补、标准化与自定义曲线 兼容的中长期交易体系，发挥压舱石作用。现货市场通过全电量统一出 清，实时反映短期能源价格变化和供求关系，形成连续精准的价格信号， 促进市场主体调整生产经营行为。通过“三部制”结算，实现中长期与 广东电力市场建设蓝皮书 日前市场：采用安全约束机组组合（SCUC） 计算运行日机组开机组合。 根据辅助服务市场预出清结果，修改机组上下限出力， 采用安全约束经济调度（SCED）计算运行日机组出力 曲线和分时节点电价，实现日前市场出清。 实时市场：实时开机组合。 根据辅助服务市场出清结果，修改机组上下限出力， 采用安全约束经济调度（SCED）计算发电机组实时 出力计划，实现实时市场出清。 体多用、分时复用”的商业模式，参加“中长期 + 现货 + 辅助服务”市 场交易，充放电行为与系统调节需求精准对接，实现储能收益最大化。 2024 年 10 月，抽水蓄能进入广东电力现货市场，通过市场竞争，形成 抽放计划曲线及市场价格，开辟了新型电力系统下抽水蓄能市场化经营 的新路径。 22 广东电力市场建设发展情况 2024 年 11 月，广东印发《广东省虚拟电厂参与电力市场交易实施 方案》，依托负荷聚合商、售电公司等机构，通过新一代信息通信、系

实现高能效和高功率处理能力。英飞凌正在开发一款额定功率为 1 千瓦、固定 8:1 转换比的电源模块，用于将现有 的 48 V/50 V 电压域转换至 6 V 的中间总线。图 10 显示了该模块及其实测效率曲线。 12 二、AI 服务器机架的供电 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 在针对拥有万亿级参数的超大规模AI模型进行训练时，需要将数千颗GPU集成在同一台机器中，并以同步模式运行。 这些数据中心安全运行的重大挑战。要应对这些挑战，必须在多级功率转换环节上，实施瞬态负载的主动缓冲。 此外，在设施层面部署大型电池储能系统（BESS）也将成为必需措施，以确保整个数据中心保持近乎恒定的负载 曲线。 英飞凌致力于沿着整个功率转换链路，支持超大规模数据中心运营商及系统供应商，共同实现可持续、高效且具 经济可行性的电力解决方案。功率半导体正是这些工作的核心所在，其目标包括： 17 •

水库的安全运行与防洪调度都需要水库和附近地区的基础信息数据，以及水库的 库容曲线，如图： 对无人机获得的雷达数据与摄影测量数据进行解算。利用摄影测量数据获取数字正射 影像（DOM），雷达数据获取点云数据。对点云数据进行分类，分为地面点与非地面点， 地面点与无人船解算的数据合并为水上下一体数据，用于建立数字高程模型（DEM）及后 续的库容曲线计算。获取库容曲线后结合防洪测点的实时动态数据，可以预测不同降雨量 下 力网格与倾斜摄影的地形贴合，实现与真实场景相结合。  动态着色 采用数据归一化的方法，将水深数据归一化到 0-1 的范围内，便于后续使用归一化的 值进行颜色映射不需要再额外进行颜色的数值计算。 结合曲线拟合技术，通过编写的曲线函数，将归一化后的数据映射至 RGB 三个颜色 通道，实现水深数据的动态着色，反映流域内的变化。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 42  分屏渲染

器、光模块）等。需根据业务需求建立设备台账，标注性能参数、部署位置及 使用状态。 （2）. 生命周期管理：建立从采购、部署、运行、升级到退役的全生命周期管理 体系，结合硬件老化模型（如 GPU 算力衰减曲线）制定迭代计划。 （3）. 异构算力兼容性：在混合架构（CPU+GPU+专用芯片）中，需解决驱动适配、 资源调度冲突等问题，确保多类型算力设备协同运行。 2.2.2 虚拟化与容器化支持 （1） 界面快速定位故障设备，及时介入 处理，有效规避断电风险。 （2）. 预测性维护技术 基于海量历史运行数据，运用大数据分析与机器学习算法构建设备健康度评估模 型。通过深度挖掘设备振动频率、温度曲线、负载变化等多维数据，预测潜在故障的 发生时间与类型，实现从被动维修向主动运维的转变。以柴油发电机为例，系统可根 据部件振动值与温度波动趋势，精准判断轴承磨损、油路堵塞等故障隐患，提前制定 维 室外温湿度适宜时， 优先启用自然冷却模式，最大限度降低机械制冷能耗。 （3）. 故障诊断技术 利用人工智能故障诊断算法，对制冷设备运行数据与故障特征进行关联分析。通 过解析精密空调压缩机压力曲线、风机转速波动、冷媒流量异常等数据，快速定位压 缩机故障、风道堵塞、冷媒泄漏等问题，并生成包含故障原因、影响范围及维修步骤 的解决方案，大幅缩短故障处理时间。 3.4.1.3 场地环境运维技术

稳定性等方面的需求。 40 图：ProU NoTime 控制器将运动控制程序和机器视觉等软件整合在同一硬件中 图：不同运动控制器方案交互延时数据测试（越低越好） 7 图：NoTime/Windows 速度曲线对比 在测试中，ProU 运动控制器通过循环调用读写轴位置信息的指令 20000 次，记录每次周期时间。测试数据表示，PCI 通讯的 控制卡平均读写时间为 71.74 微秒，而 ProU 使用共享内存交互方式平均仅需 控制器集成了 Hyper space computing 与 ABS 样条路径等先进的平滑工具。其中，Hyper space computing 借助英特尔® 处理器强大的算力，可进行最多 10,000 条曲线的前瞻速度和路径规划，并能够基于用户设定的允许误差进行 路径规划，设定较柔软的动力学参数以减少机械振动。 ABS 样条路径是特殊的平滑工具，借助英特尔® 处理器强大的算力，通过控制点直接生成 Akima

互补和风储一体化统筹发展阶段，如利用 大型综合能源基地风能、太阳能、水能、 煤炭、天然气等资源组合优势，推进“风 光 水 火 储 ” 多 能 互 补 和 联 合 外 送 ； 通 过 “风电 + 储能”模式协助平滑电力输出曲线， 辅助风电场调峰、减少弃风电量，实现 电 网负荷平衡和能源供应稳定。 与此同时，风电制氢也取得了一定进展。 氢能被视为下一代能源，利用风力发电直 接驱动电解过程产生绿色氢能，以分散式 风电场搭配制氢、储氢、加氢设施，打造

政企和自动驾驶等垂直行业大客户销售GPU 裸算力，构筑稳固且体量庞大的营收基本盘。在此基础上，中层聚焦于PaaS和AI产品 层的高价值增长，以MaaS、AI开发平台等服务，在IaaS之上构建新的增长曲线，这不 仅能创造独立营收，更能深化客户绑定、拉动底层资源消耗。最外层则是通过行业生 态和间接市场机会实现价值扩张，利用政府补贴回租、算力二级租赁等多元化模式， 最大化市场覆盖和资源利用效率，实现快速的资金回流。

景，提升客户购买转化率、复购率。 · 复购预测：通过客户的偏好与习惯信息，以及最近的行为信息，预测客户未来一段时 间将可能购买某种商品，并通过多种方式呈现在客户面前以刺激客户购买，提升复购率； · 流失预警：基于客户生命周期曲线，与客户历史行为数据，综合判断，发现即将流失 的客户，以便通过各种营销手段，挽回客户； · 后续还会陆续推出更多专家模型应用。 17 · 看板管理：看板订阅可满足用户个性化的数据监测需求，下载功能便于数据的离