系 统 物理电网 线 路 数据、 口运行导航决策：透明电网运行决策关键技术 口智能调度决策 □ 电网安全域辨识与控制、直流故障辨识与决策 口多道防线协调控制多能互补协调 □ 新能源接入、虚拟电厂、柔性电网 口数字孪生：透明电网运行数字数据关键技术 口发电预测 口负荷预测与辨识 口电网状态数字数据 透明电网运行 电力系统优化目标 控制 电力系统如同现代交通导航一样“状态透明” , 全面可见、可知、可控，为新 能 源的“无条件”接入创造无限可能。 电力人工智能的研究和思考 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 28 关键技术 电力系统 高维向量表征 ( 数字数据系统 ) 电力大模型 训练和推理 多领域知识融合的 电力智能应用 电力人工智能系统 AI EPS 核心成果 电力人工智能系统 技术挑战 信息 SOUTHERN POWER GRID 31 电力人工智能的研究和思考 新型电力系统人工智能大模型关键技术 AI EPS 应用 系 统 集 成 应 用 自主运行“用得好” ⑤ 新能源渗透率： ≥ 70% 电力人工智能系统 Al EPS 逻辑推理“算得快” ③ 复杂调度： 分钟级 策略推演 关键技术 2: 基础模型与模型训练 电 力 专 业 大 模 型 基 座 ( 函 数 库 )

窗墙材料 否 建筑年龄 否 用能行为 运 行时 刻表 是 冬夏、工作 / 节假日差异 是 电网侧 全市用电负荷曲线 是 实时电价 是 需求响应电价 是 多元 - 海量 - 异构数据融合的关键技术 研发平台和模型的第一步：需要什么数据 ? 能否获得 ? du ArcGIS 图像处理 + 地图信 息 A) 厘清建模所需数据与可获得性 B) 基于 GIS 建筑投影面积 一建筑外观形态 一建筑功能分类 一建筑年代 住宅 3 类 公共服务 商业 办公 工业 交 通 多元 - 海量 - 异构数据融合为“ 一张图” 8 地理空间与负荷仿真耦合的关键技术 全国约 4000 万城市建筑，厦门约 4.5 万个建筑，全流程自主化、自动 化 Data/Tim EnergyPlus 高保真的能耗仿 真 面到体 (3D)+ 建筑能 耗 模型的 idf Chigh-nise) Ofce Commercial Industrial Adninistative Educatonsl Chuster 9 机理 - 数据联合驱动模型验证的关键技术 平台最易受质疑的就是模型真实性，故采用时间 - 空间 - 能量三维度验证 A) 典型建筑 / 社区验证 B) 典型行业多时间尺度验证

万兆光网方案的规模部署能力 （支持三代共存、50G-PON 通道上行双速率接收等特性），重点区域 和场景实现万兆光宽升级和覆盖；探索下一代超高速 PON（VHSP） （暂定 200G-PON）关键技术和领先应用。面向家庭和中小企业具备 10G 速率 FTTR 部署能力，支持集约化 Wi-Fi 管控能力、网络质差标 签体系，以及闭环调优能力，实现多元化应用互联互控能力；为 AI 应 用提供 ，开 展算网协同运营平台试点，实现算力资源状态感知、按需编排、统一 调度。探索为政企客户提供“网络+算力”的新型服务模式。 工业 PON 光网络：面向垂直行业，突破高速实时全光现场网络 关键技术，推进通信技术（CT）/运营技术（OT）的深度融合；构建 PON 网络层次化开放能力，研制全光工业组态软件，推进工业 PON 的落地应用。 5）光网络智能化 基于内识全域感知，全面支持光缆质量、传输性能和业务 备发展不成熟等问题，同时需要进行施工维护方案探索，未来可优先 应用于时延敏感业务。 5.2. 高速大容量全光传输技术 单载波超高速、超宽带与超长距离传输是突破光通信容量与性能 瓶颈的关键技术。在单载波超高速传输方面，目前业界已推出基于约 200GBaud 的单载波 1.6Tb/s 商用产品，并向着更高速率持续演进。在 超宽带传输方面，扩展 C+L 波段已在运营商网络中开始规模部署，

电力人工智能多模态大模型 创新技术与应用 1 、研究背景 2 、关键技术 3 、应用案例 4 、未来展望 目 录 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学；其在历史上经过多个发展时期，形成了不同的技术流派； 深度学习是目前主流。 1950s—1970s 1970s 中期 1980s-2000s 开发基于国产硬件设备搭建电力大模型应用体系 12/42 背景 4—— 自研电力大模型意义重大 ( 应用层 面 ) 真实电力场景部署应用 电力大模型轻量化技术 电力大模型 电力设备 关键技术实现 13/3 书 籍 1. 数据采集 网 页 公开数据 现场数据 图像描述生成 检测数据增强 2. 数据清洗 特殊符号过滤 图像裁剪过滤 3. 数 据 生 成 自动化生成 高雌特征映射 电气词表扩充 提 供 统 一 的 多 模 态数 据 表 示 基 础 算 子 基座 能力扩展 注意力机制 深层特征提取 自研高性能电力大语言模型 电力大模型全流程关键技术体系 1 数据生成：大规模高质量电力专业数据集构建 3 模型训练：电力大模型分布式训练关键技 术 预训练：基础模型能力训练 支 持 分 混合立体并行训练方案 2 模型构建：电力通用大模型研发

数据中心网络产业发展趋势 2.1 2.2 通算数据中心网络发展趋势与挑战 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 05 06 03 数据中心网络代际演进 AI Fabric 2.0 关键技术 绿色超宽 4.1.2 高速光互联 4.1.3 内生安全 15 4.1.4 智能遥测 16 4.2 18 AI联接 4.2.1 18 18 新型网络架构 4.2.1.1 多平面组网技术 器过渡的阶段，预计26年开始200GE服务器代际部署，采用24*400GE+8*800GE或 48*200GE+8*800GE作为接入，128*400GE或128*800GE作为汇聚。 AI Fabric 2.0关键技术 11 智算网络市场当前则以400GE接入为主，采用盒盒组网或框盒组网，采用比如 32*400GE盒式、128*400GE盒式、36*400GE框式等款型；后续会向800GE演进，比 如采 多业务单元间所有互访流量共 享，因此需要全局视角的路由算法适配，以满足不同业务等级的要求。 截至本书成文，对等架构已经在部分行业客户试点，随着创新的深入，有望成为下一代 大规模数据中心网络的关键技术之一。 22 4.2.2 网络级负载均衡技术 AI集群训练过程中，参数通过高速互联网络在不同的服务器间进行同步交互，这些通信 流量具有共同的特征：流量大且成周期性、流数量少，且并行任务间有强实时同步性要求，

........... 24 4.3 运营架构................................................................... 36 五、关键技术实现................................................................ 43 5.1 数据融合技术................. 如在线讨论区 、视频会议系统 、文档共享平台等， 方 便各方 人员进行交流和协作 。在联合研发过程中， 各方可 以实时共 享实验数据 、模拟计算结果 、研究报告等信息， 共同攻克新 材料研发中的关键技术难题 。例如， 在一个新 型复合材料研 发项目中， 科研机构负责材料的基础研究和 实验设计， 高校 提供先进的测试分析技术和理论支持 ，企 业则承担材料的工 业化制备和市场应用研究 。通过平台的 整运营策略， 推动数据空间的功能优化与应用拓展 。同时 ， 企业联盟成员在技术 、资金与数据资源方面具有 较强实力 ， 能够为数据空间的发展提供有力支撑 。例如， 企业联盟可共 同投入资金进行关键技术研发， 提升数据空 间的数据处理与 安全防护能力；利用各自的数据资源， 丰 富数据空间的数据 种类与规模 。不过， 企业联盟内部可能 存在利益分配不均 、 协调难度较大的问题， 需要建立科学

高波动趋势市 LSTM+Attention 机制 3-5 天 低震荡市 强化学习 PPO 算法 日内交易 事件驱动型市场 NLP 情感分析+贝叶斯网 络 1-60 分钟 交易层实现智能执行的关键技术包括：  订单拆分算法：TWAP/VWAP 策略优化冲击成本  流动性探测：盘口深度预测模型  异常熔断机制：基于波动率突变的动态止损 实际部署时需要解决三个核心问题：首先，过拟合控制需通过 Cards）文档，使审计通过率提 升 40%，同时保持年化夏普比率 2.1 以上的性能。 3.2.2 模型解释性技术 在 AI 量化交易中，模型的可解释性技术是确保策略透明度和 风险可控性的核心手段。以下为关键技术的具体实施方案： 1. 特征重要性分析 通过 SHAP（Shapley Additive Explanations）和 LIME（Local Interpretable Model-agnostic 量化交易系统中，稳定性与鲁棒性是确保策略持续盈利 和风险可控的核心要素。系统需在高频交易、市场波动或极端行情 下保持稳定运行，同时能够自适应调整以应对不可预见的异常情 况。以下是实现该目标的关键技术方案： 1. 多层级容错机制 o 硬件层：采用双机热备架构，主备服务器实时同步数 据，切换延迟控制在 50ms 以内。通过心跳检测实现故 障自动转移，确保硬件单点故障不影响交易连续性。 o

1 1.可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1 2.可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面？ 1 3.可信数据空间中“可信”的具体内涵包括哪些维度？ 2 4.可信数据空间的关键技术组件有哪些？ 2 5.可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么？ 3 6.可信数据空间对数据要素市场建设的核心价值是什么？ 4 7.可信数据空间与隐私计算技术的关系是什么？ 5 8.可信数据空间与区块链技术的结合点有哪些？ 明确数据使用边界与责任，形成可执行的信任约束。这些维度有机 融合，共同构建“数据可靠、主体可信、过程可查、技术可控、规则 可依”的生态，保障数据空间内的交互安全与价值释放。 可信数据空间的关键技术组件有哪些？ 4. 2 可信数据空间的关键技术组件围绕“数据可信流通”核心，整合基础 标识、安全保护、交换协议、治理合规、计算环境及信任机制六大 模块：首先是数据可信标识与元数据管理，通过分布式身份标识（D ID 7. 可信数据空间是一种以数据可信流通为核心的生态化架构，旨在构 建多方主体间数据安全、合规、可追溯的协作环境；隐私计算技术 （如联邦学习、多方安全计算、差分隐私等）则是支撑这一架构落 地的关键技术内核，二者形成“场域-引擎”的协同互补关系。一方 面，隐私计算通过“数据不出域、价值可传递”的特性，直接解决可 信数据空间中最核心的矛盾——既让跨主体数据协作成为可能，又 避免原始数据泄露，

索地热开发 PPP模式、绿色债券及低碳基金，构建“中央-省-市”财政协同体系。加强政企 能力建设，开展减污降碳专题培训与典型案例宣传，依托晋中大学城资源搭建产 学研平台。鼓励企业联合科研机构攻关关键技术（如碳核算），建设数字化管理 平台，实现减污降碳智慧化运营。通过政策激励与市场化手段，形成多方参与、 技术驱动的长效保障机制。 NRDC北京代表处 地址：中国北京市朝阳区东三环北路38号泰康金融大厦1706