电力市场基础 2 第九章 电力市场中发电厂商的竞价策略  电力市场概述  电力市场中的报价规约  电力市场中的报价策略  主要研究工作  计及网络阻塞影响的发电公司的最优报价策略  计及风险的发电公司的最优报价策略  结论 3 第一部分：电力市场概论 第一部分：电力市场概论 4 电力市场的特征  有限数目的发电公司；  输配电系统具有自然的垄断特征；  大的投资规模 能量价格和发电机组的运行约束，这需要用机组 最优组合程序来完成。  这种方法可以保证所得到的发电调度计划在技术 上是可行的。 18 联营体市场中的报价方式 ( 续 ) ： 多部分报价  机组最优组合问题是一个非凸的、非线性混合 整数规划问题。  对于大规模机组最优组合问题，并不存在可以 保证求得该问题的全局最优解的有效算法。  由于局部最优解不能保证在发电公司间进行公 平的负荷分配，这种报价方法曾受到不少批评。 基本思想  基于博弈论模型如 Cournot 模型、 Stackelberg 模型、和供给函数模型来描述发电公司报价策 略问题；  然后寻找这些模型的平衡点；  这些平衡点对应发电公司的最优报价策略。 38 主要问题  主要问题：  为迎合这些博弈论模型，对发电公司报价策略问题做了 很多简化，这样得到的平衡点可能没有多大意义；  如产量竞争；价格竞争；线性供给函数竞争

推进健康中国未来十年发展的蓝图设计和重点工程。 中国智慧健康医疗蓝皮书 2022 4 为“健康中国”插上智慧的翅膀 图 1-1 智慧健康医疗的定义 基于该重大项目的研究成果，智慧健康医疗被定义为现代数智 科技赋能的最优化大健康生态体系。这个健康生态体系将现代数字 化、智能化科技手段集成应用并深度融合于健康医疗实践，通过全 要素、全流程、全链条的系统优化，实现覆盖全人群、全生涯、全 维度的全域照护，最终实现优质、高效、经济、可及的价值医疗。 需的健康 管理、医疗卫生和康复养老等各种健康医疗服务，形成全域覆盖的 健康照护体系。智慧健康医疗的服务效能主要体现在价值医疗上， 即在医疗成本、治疗效果和患者体验三者之间寻求最佳平衡并实现 最优化获益，从而推动整个国家乃至全球的卫生健康事业持续改进 和优化。 面向中国新时代发展需求，我国医疗卫生事业经历了以治病为 智慧健康医疗体系概述 1 5 中心向以健康为中心的重要转变，智慧健康医疗的发展，也符合“将 智慧健康医疗中的主要数字技术 技 术 内涵 在健康医疗领域的 应用场景 应用实例 人 工 智 能 通过计算机或由计算机控制的终 端，模拟、延伸和扩展人类智能， 能够感知环境、获取并使用知识 来获得最优结果的技术 人工智能与健康医疗的结合已初步应用在 卫生健康产业发展、临床辅助诊疗、医院 智能管理、医学科研与教育、公共卫生智 能服务等方向 智能影像辅助诊断：对脑、肺、眼、骨、心脑血管、皮

置相互影响，深度耦合 长时储能等需要实现跨季、跨月、 跨周优化调度 6 （二）时序模拟需要面临的新场景 关键问题六：多方案比较方法难以找到多类 型设备的最优配比，无法开展复杂最优解的 求解。通过运筹计算内核可以直接得出多维 空间的最优解。 关键问题五：新型电力系统规划需要考虑源 网协同，电网输电通道限额、输电断面限额、 安全稳定极限、跨省跨区直流运行方式约束 等对电源外送、新能源消纳有较大影响。 X轴：电力平衡 Y轴：电量平衡 Z轴：调峰平衡 P轴：消纳能力 Q轴：规划投资 S轴：电力市场 … 多维空间： 最优规划方案 7 （二）时序模拟需要面临的新场景 关键问题七：针对大区多子系统算例，需要 统筹考虑区域总平衡和各子系统自平衡，实 现跨区互济协调调度，达到各分区最优调度。 A：-100 B：-200 D：160 C：180 A：10 B：10 D：10 C：10 关键问题八：对多分区电力流互济进行优化，  跨省跨区互济 合理调配机组开机及电力 流流向，实现复杂拓扑下 的电力流互济能力  协议电量 需要考虑跨省跨区通道的 电量约束，满足地区之间 年度电量协议，合理优化 电量分配，实现最优调度  输配电价成本 电力流互济需要考虑跨省 送电成本，电力流损失等， 精细化模拟系统互济情况 二、当前时序模拟方法遇到的问题 8 （一）时序生产模拟计算迫切需要解决的问题 9 时序运行模拟

能互补能源系统，建立了系统的能量模型；综合考虑系统运行的经济性和环保性，提出了系统综合成本和碳排 放量最低的目标；开发了改进型非支配遗传算法求解仿真模型，得到了多目标问题的帕累托最优解集，并通过 逼近理想解排序法获得了系统的最优容量配置运行方案；利用线性规划软件CPLEX求解器开展了系统的运行调 度优化，验证了该系统框架和优化调度模型的有效性和正确性。研究结果表明，本文所提出的风光储多能互补 能 [7]讨论分析了多种平抑光伏功率波动措施 的预期收益，整合分析出经济性最优的组合方式。 Kaabeche等 [8]考虑到了上述学者未提及的缺电概率 以及平均发电成本等影响因素，优化算法迭代计算 得到了以实现风、光、柴、储的最佳容量配置的模 型。Sfikas 等 [9]通过研究分析综合能源系统中风、 光各能源子系统的最优配比，解决了储能减少、风 电前期规划与实际发电之间的误差损耗等相关问 单元的最佳配置方案。谭岭玲 [22]提出多能互补型微 电网的结构，在约束条件中加入失负荷率对微电网 进行配置。在上述文献研究中，以等值年总成本作 为规划配置的优化目标，采用粒子群算法，进行多 能互补型微电网的最优配置，解决了微电网双目标 冲突的问题。但是，大多从单一角度出发，对能源 系统的优化设计未能综合考虑系统总成本和碳排放 量；或尚未考虑设备采用不同装机容量对系统综合 运行成本的影响，或采用的是传统容量优化配置方

双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 智能工业优化设计解决方案 在业务规则层上的优化 技术特色 大规模整数规划 近似算法 启发式算法 解决的业务问题 • 基于 AI 和优化算法，在上架过程中即可动条 调整 sku 的最优摆放 • 对于上架、拣选任务，考虑不同类型设备， 给出最优路径规划，提升效率 • 通过 API 的方式实现与传统 WMS 的对接 TMS 系统 ERP/MES/OMS 系统 WMS 系统 智慧算法 API 布局优化 WCS 系统 2.1.2 仓储优化算法功能概览 上架优化 路径优化 × 布局优化 收货完毕，在考虑相关性及热度的智能分布和 最优上架路径实时计算出每一板货的最优上架 货位 库存管理优化 布局优化 × 补货优化 对 sku 的相关性及热度分析给出最优初始布局， 并在每日运作中做动态调整 任务管理优化 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合

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

发展。算力网络作为实现算网基础设施化的一个重要载体，旨在将泛 在的算力资源依托网络进行打通互联、协同调度，并将不同的应用业 务通过最优路径调度到最优的计算节点，在实现用户体验最优的同时， 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 3 保证网络资源和计算资源利用率最优化。 算力网络的核心思想是基于泛在分布的网络实现无处不在的算 力资源，通过构建一张计算资源可感知、可分配、可调度的新型网络 以用户体验为主：算力网络的目标是为用户提供极致的服务体验， 而这需要其具备高度的自动化、智能化水平，能够根据用户意图自动 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 4 化地提供最优资源服务，然而现有算力网络的系统架构、流程机制、 使能技术、服务模式等无法支撑上述目标的实现。 近年来，以深度学习、知识图谱为代表的 AI 技术得到了飞速发 展，并在诸多领域取得了巨大突破。算力网络作为支撑各行业数智化 所示。对于算力网络建设者来说，生成式 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 5 AI 技术将打造全新的算网设计范式，彻底取代人类专家在算网设计 配置的工作，并能够根据场景自动生成最优算网部署方案。算网建设 者仅需要将场景需求、指标期望等输入给 AI 专家系统，然后按照生 成的方案在现实世界中执行对应的操作。对于算力网络运营者来说， AI 技术能够对算网全流程赋能，包括用户意图感知、业务智能承载、

双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 智能工业优化设计解决方案 在业务规则层上的优化 技术特色 大规模整数规划 近似算法 启发式算法 解决的业务问题 • 基于 AI 和优化算法，在上架过程中即可动条 调整 sku 的最优摆放 • 对于上架、拣选任务，考虑不同类型设备， 给出最优路径规划，提升效率 • 通过 API 的方式实现与传统 WMS 的对接 TMS 系统 ERP/MES/OMS 系统 WMS 系统 智慧算法 API 布局优化 系统 30 2.1.2 仓储优化算法功能概览 上架优化 路径优化 × 布局优化 收货完毕，在考虑相关性及热度的智能分布和 最优上架路径实时计算出每一板货的最优上架 货位 库存管理优化 布局优化 × 补货优化 对 sku 的相关性及热度分析给出最优初始布局， 并在每日运作中做动态调整 任务管理优化 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合

借助于智能控制，可以消除人与人的差别 操作员不同，造成成本和质量上的差异 288 万 每月能耗成本节约 24 万 每年能耗节约 288 万 CO2 减排 8400 吨 / 年 3% 最优和最差的操作员，能耗相比差了 3% 每年有大量的钱浪费在能耗上 7 三类优化控制： 1 ） PID 控制 和 2 ）模糊控制 • PID 控制 • 比例、微分、积分调节 • 引入 DV 以体现干扰 de ，输出变量 u 建立隶属度函数和规则矩阵 8 3 ） APC 先进控制 •基于内模模型的控制 • MPC 多变量预测模型 • 基于历史 / 当前值预测变量未来趋势 • 预控式多变量最优调节                    N 0 i k i i M k i i L 0 i k i i R 0 i k i 智能控制特点二：结合大数据分析技术预测质量参数 Introduction - 10 生料细度预测值和化验值误差大多数 <0.5 （绝对值） 依据细度预测值可最及时调整选粉机 转速、循环风机频率、喂料量，实现 最优生产 达到出磨生料细度更稳定 生产吨生料的电耗更低 煤粉预测值绝对偏差大多数 <0.2 11 PA 大数据工具（ Predicative Analytics ） 预测分析 机器学习 优化模型

技术如何助力资产配置规划，为实际投资决策提供科学 依据和可行方案。 2. 资产配置规划的基本概念 资产配置规划是投资管理中的核心环节，旨在通过对不同资产 类别的合理分配，实现投资组合的风险与收益最优化。其基本概念 包括资产类别的划分、风险偏好识别、目标设定以及动态调整策 略。资产类别通常可分为股票、债券、现金及现金等价物、另类投 资（如房地产、大宗商品、私募股权等）。每个资产类别具有不同 +10%股票 70%股票 经济衰退期 40%债券 +10%债券 50%债券 高波动期 20%现金 +5%黄金 25%黄金 通过以上策略，投资者可以根据市场条件和个人目标，灵活调 整资产配置，以实现最优的投资组合表现。DeepSeek 的应用可以 进一步提升这些策略的执行效率，通过数据驱动的决策支持，帮助 投资者在复杂多变的市场环境中做出更为精准的资产配置决策。 3. DeepSeek 技术的应用背景 DeepSeek 的技术，成功预测了多 次市场波动，并提前采取了相应的对冲措施，避免了巨额损失。 其次，在投资组合优化方面，DeepSeek 通过对历史数据和市 场趋势的深度分析，能够为投资者提供最优的资产组合方案。某投 资基金采用 DeepSeek 的技术后，其投资组合的年化收益率提升了 约 15%，且波动率显著降低。 此外，DeepSeek 还在客户服务方面发挥了重要作用。通过智 能