virtual power plant, CHP-VPP)聚合了各类电热出 力单元，可兼顾风光出力不确定性、动态电价、用户热舒适度等影响，实现整体出力的优化调度。 提出了两阶段分布鲁棒优化调度方法，第一阶段考虑计划调度，旨在保证CHP-VPP的收益最大； 第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度 HOMIE 模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对 CHP-VPP 内部各单元实时出力的优化调整。针 参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的 影响，结果表明：所提出的两阶段调度方法能够有效进行电热调度，实现系统的收益最大化和波 动最小化。 关键词 关键词：热电联产虚拟电厂；优化调度；矩不确定性；分布鲁棒优化；热舒适度 中图分类号：TP391.9 文献标志码：A 文章编号：1004-731X(2023)05-1046-13 DOI: 10.16182/j.issn1004731x 聚合了多种电热资源，通过优化调 度可助力高比例可再生能源消纳。与此同时，可 再生能源、电价等带来的不确定性 [6-7]也成为CHP- VPP 优化调度研究中的重点关注问题。其中，由 风光出力引起的不确定性 [8]是 CHP-VPP 优化求解 的关键，对这类不确定性的建模处理已有大量研 究 [9-11]。在已有文献中，针对不确定性的常用方法 主要有：随机规划(stochastic programming, SP)

动学习市场规律，并生成更为复杂的预测模型。 为了确保量化交易策略的可行性和稳定性，通常需要进行以下 几个步骤：  数据收集与清洗：获取高质量的市场数据，并对数据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。  模型构建与优化：根据交易目标选择合适的模型，并通过历史 数据进行回测和优化，以确保模型的有效性和稳定性。  风险管理：设计合理的风险控制机制，包括止损、止盈、仓位 管理等，以降低交易过程中的风险。 交易结果，以及时调整和优化策略。 在实际应用中，量化交易还面临着市场的复杂性和不确定性。 例如，市场数据可能存在噪音和异常值，模型的预测结果也可能受 到市场结构变化的影响。因此，量化交易系统需要具备较高的灵活 性和适应性，以应对市场的变化。 通过引入 DeepSeek 等先进的技术，可以有效提升量化交易系 统的性能和稳定性。DeepSeek 技术能够通过深度学习算法，自动 从大量历史数据中抽取有用的特征，并生成更为精准的预测模型。 风险控制与回测：DeepSeek 内置了多层次的风险控制机制， 包括止损、止盈策略以及仓位管理算法，能够有效防范市场波 动带来的风险。同时，其强大的回测功能支持历史数据的模拟 交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 以下是一个典型应用场景中 DeepSeek 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全链路支持，确保交易策略的科学性和可执行性。其高

无人机技术要求..................................................................................27 2.1.1 飞行稳定性.................................................................................28 2.1.2 载荷能力.... 构进行了全面扫描，发现了潜在的安全隐患，避免了二次事故 的发生。 尽管低空无人机在消防领域的应用已取得显著成效，但仍面临 一些技术和管理上的挑战。例如，无人机的续航能力、抗风性能、 数据传输稳定性等仍需进一步提升。此外，无人机在复杂环境下的 自主飞行能力和多机协同作业能力也是未来发展的重点方向。 以下是一些典型的应用案例数据： 应用场景 无人机类型 主要功能 效果评估 森林火灾监测 多旋翼无人机 任务，减少消防人员直接暴露在危险环境中的时间，降低人员 伤亡风险。目标是将消防人员在火场中的暴露时间减少 50%。 为实现上述目标，项目将采用以下技术路线： - 无人机平台： 选用具备长续航、高稳定性和抗干扰能力的多旋翼无人机，配备高 清摄像头、红外热成像仪和激光雷达等传感器。 - AI 算法：基于深 度学习的图像识别模型，结合卷积神经网络（CNN）和目标检测算 法（如 YOLO

源和高端要素，中低梯队企业在研发投入强度、创新产出质量和持续 创新能力方面压力较大；部分企业发展路径仍以规模扩张和成本驱动 为主，价值转化和价值提升能力不足；制造业企业国际化发展面临的 不确定性和外部压力显著上升，全球布局的风险管理和合规能力有待 进一步增强。基于此，报告从完善创新体系支撑、优化资本市场功能、 引导龙头企业发挥产业带动作用、推动制造业国际化高质量发展等方 面提出针对性 图 8 百强与非百强企业贡献力关键指标对比情况................................................. 31 图 9 全球地缘政治风险指数美国经济政策不确定性指数.................................... 43 图 10 全球及美国 PMI 走势 ..................................... 方式，抬高制造业企业参与国际竞争的制度性成本。技术、规则和标 准逐渐成为新的竞争焦点，单纯依靠成本优势和规模优势的国际化路 径难以为继。在此背景下，制造业上市公司“ 走出去”的难度和不确 定性明显上升。企业不仅需要应对市场需求波动，还要面对复杂多变 的政策环境、合规要求和地缘政治风险。国际化发展正从以出口和产 能布局为主，向以技术输出、品牌塑造和本地化运营能力为核心的综 合竞争阶段演进。

样。近期我与客户伙伴的交流中，大家都提到一个关切点： 如何建设高韧性的数据中心基础设施。从主备到双活、从双活到多活，从被动防御到主动免疫，从被动修复 到主动自愈，从而让业务永续，让数据中心实现确定性安全，这就是韧性的关键。复盘行业实践，汇聚专家 智慧，希望这本白皮书为AI时代全球数据中心的建设发挥积极价值。 —— 华为公司董事、ICT BG CEO 杨超斌 随着AI技术的快速发展，数据 为关键基础设施，电力系统高度依赖于持续的数据支 撑和完整可靠的控制系统。而韧性数据中心不仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能源时代的到来，面对日益复杂的电力系统和对数据的高度依赖，韧性数据中心的作用 愈加突出。此外，韧性数据中心还可以促进智能电网技术的发展和应用，帮助电力公司洞察能源消费和提升 华为公司副总裁、ICT产品组合管理与解决方案部总裁 马海旭 在数字经济深度渗透的今天，数据中心作为关键基础设施，其“韧性”已成为衡量社会运转稳定性的核心指 标。这本白皮书立足实践，由华为和业界的专家共同执笔，从韧性定义与评估体系入手，通过容灾高可用架 构、确定性安全、AI驱动的智能运维及弹性自适应四个维度，系统解构了韧性数据中心的建设路径，既有理 论框架的清晰阐释，又有落地实践的参考价值。本白皮

贷款管理暂行办法》关于风险模型可解释性、数据来源合法性的规 定。通过部署 DeepSeek 的联邦学习模块，在确保客户隐私数据 不出域的前提下，实现跨机构风险特征共享。初期将在消费信贷和 小微企业贷款场景先行试点，待验证模型稳定性后逐步推广至全业 务线。 1.1 银行授信审批风控现状与挑战 当前银行授信审批风控体系主要依赖传统规则引擎与人工审核 相结合的模式，面临效率、精度与适应性三重挑战。在业务实践 中，传统 亿元。该平台同时支持风险决策的沙盒测试，允 许风控人员在虚拟环境中评估新策略对不良率、审批通过率等核心 指标的影响，大幅降低试错成本。通过与传统规则引擎的混合部 署，既能保持已有风控逻辑的稳定性，又可渐进式地引入 AI 模型 的预测能力，实现风险防控体系的平滑升级。 1.3 项目目标与预期成果 本项目旨在通过 DeepSeek 平台构建智能化授信审批风控助 手，实现银行信贷业务全流程的风险防控能力升级。核心目标是通 DeepSeek 搭建风控助手的核心目标是构建动态化、智能 化的审批决策支持系统，实现从经验驱动向数据驱动的转型。 需求分析聚焦三个维度：首先，风险识别需要覆盖申请人的信 用评分、资产负债率、现金流稳定性等 20+核心指标，同时整合工 商、司法、税务等外部数据源。某股份制银行案例显示，引入外部 数据可使违约预测准确率提升 12%。其次，流程效率要求将平均 审 批周期从 72 小时压缩至

.......................................................................................42 3.3 系统的稳定性与鲁棒性...............................................................................................  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 然而，该技术的实际应用仍面临关键可信度挑战。美国金融业 监管局 2022 年审计报告显示，约 43%的 AI ” 交易系统存在 2018 年的 1.2 万亿美元增长至 2023 年的 2.8 万亿美元，年复合增 长率达 18.5%，AI 策略占比从 12%提升至 34%。这一趋势背后是 金融机构对交易效率、风险控制和收益稳定性的持续追求，而 AI 技术通过深度学习、强化学习等方法，能够处理海量非结构化数 据，识别传统方法难以捕捉的市场微观模式。 然而，AI 量化交易的广泛应用仍面临三大核心挑战：首先，模 型的可解释性不足导致监管合规风险，2022

特别是在高峰时段，供需不 平衡问题尤为突出，需要更 灵活的能源管理系统。 增强电网稳定性 提升能源利用效率 · 通过智能体技术优化资源配置，提高可再生能源利用率，减少能 源浪费，实现能源高效利用。 · 智能体技术能够实时监测和调度电力系统，快速响应供需变化， 有效增强电网的稳定性和可靠性。 · 虚拟电厂通过智能体技术参与电力市场交易，实现资源的灵活调 度和优化配置，提升市场交易的效率和灵活性。 智能体技术在虚拟电厂中的应用，为构建新型电力系统提供了有 力支撑 。 传统电力系统在应对大规模 可再生能源接入时，稳定性 问题日益突出。如何有效平 衡供需，确保电力稳定供应 成为亟待解决的问题。 促进市场交易灵活性 推动电力行业创新 随着技术进步和成本下降， 风光等可再生能源得到快速 发展。然而，其间歇性和不 确定性给电力系统带来挑战， 需要新型管理和调度技术。 传统能源面临资源枯竭、环 境污染严重及温室气体排放 境污染严重及温室气体排放 过多等问题，这些挑战促使 全球能源结构转型，寻找更 加可持续的能源解决方案。 传统能源面临的挑战 可再生能源发展需求 智能体与虚拟电厂技术 电力系统稳定性问题 研究背景 #2 能源现状分析 第 三 道 防 线 的 低 频 、 低 压 减 载 只 配 置 在 变 电 站 ， 过 频 切 机 只 配 置 在 电 厂 。 高 比 例 新 能 源 接 入 电 网