识库驱动决策， 受限于知识获取 成本与规模瓶颈。 以符号逻辑为 核心，依赖人工 规则与推理系统 ( 如 专家系统 ), 强解 释性但泛化 能力 弱。 基于海量数据与 大规模预训练； 代表算法： DeepSeek 系列 Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 于注意力机制的 Transformer 架构改变了自然语言处理 的范式，使大规模预训练成为可能。近年来，大模型凭借超大规模参数和海量数据学习，在多模态学习、 推理和通用人工智能方向取得重要进展，为人工智能的发展开启了新的阶段。 大模型 模态扩展 文本 检索增强 图像 / 视频 大规模基础模型 音频 电力大模型 医疗大模型。 Transformer 架构 注意力机制 自研电力大模型意义重大 ( 数据 层 面 ) 文本数据 电气信号 图像与视频 研发 电力通用大模型开发需要大规模、高质量、多维度的数据集 数据构建难度大 电力数据获取难度高、质量 差 异大、覆盖模态多，因而数 据 集构建难度大 与通用数据差异大 模型训练数据与电力任务场 景数据差异大；难以直接 应

各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 伴随通用计算服务器迈向50万乃至百万级规模，单数据中心网络的物理规模与逻辑复杂 性激增。传统依赖人工策略管理的模式已无法满足需求。带宽对等化、毫秒级切换等硬性要 求，迫使网络架构向深度智能化演进： 延迟、高带宽的RDMA（如RoCEv2）将普遍应用于金融核心交易与关键数据库同步环 境，对无损以太网能力提出严峻挑战。此外，传统Spine-Leaf的CLOS架构是否适用超 大规模的数据中心，如何应对多POD间的大规模流量灵活调度，也将面临新的挑战。 “战争级”韧性催生容灾与加密升级：为应对地质灾害及冲突破坏，如何支撑数据中 心网络“中枢”在极端环境下的通信能力成为关键瓶颈。网络需要基于智能故障感知恢复， 级为基于AI模型的实时主动防护，要求在交易的同时快速做出判断。以某国内领先的银行为 例，其日均交易额约1.03万亿元，日均交易笔数达数亿级别，每秒交易上万次，会产生大量 的高频并发，需要超千卡的大规模、高性能的推理网络。 7 AI应用升级，对时延更加敏感：AI应用从当前的对话类/推荐类业务，将向AI助手/智 能体/云服务演进，随着应用的升级，例如远程AI医疗、量化交易等要求<5ms的时延，带

亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度 “超级大脑” 调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口计算挑战 ——— — 大规模———— ———— 多任务一 口 全域感知 口 方 式 调 整 口 资源调节 研发更快 ( 小时→ 分钟 → ) 、更大规模 (10³→ 105) 、更自适应 ( 单任务 → 多任务 ) 电 网智能运行系 统 8156 66 云南 电力人工智能的研究和思考 口电力人工智能 AI EPS 涉及大规模并行训练，场景任务，学习训练 推理 场景任务 任务微调 预训练 参数 ? ? ? 大规模参数 计算量 减小 ? 精度 不变 并行训练 上亿级 样本 源荷 预测 电力 平衡 风险 判别 久 千万级维度 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 大规模并行训练 学习训练推理 小规模参数 模 010 aoo6 0004 c00 Cne118 Cae M2M- 8HSE 5 4 ■ 在 13659 万级系统上探索大规模状态生成问题，设计适应电力网络计算的模型 ■ 基于大规模电力系统，探索基座模型结构和物理规律嵌入的高效设计；面临了相角训练困难的挑 战 1 13659 万级系统数据 2 万节点系统实验结果 电压幅值训练曲线 1.94e-3

在读写性能方面表现出色 。例如， MongoDB 的文档型数据 模型适合存储传感器采集的实时数据， 能够快速写入和查 询； Cassandra 的分布式架构和高可用性特点，使其能够高 效处 理大规模的用户行为数据和社交媒体数据， 为数据分 析和挖 掘提供支持。 数据备份与恢复机制 ：建立全面的数据备份策略， 采用全 量 备份和增量备份相结合的方式， 定期对数据进行备份 。 将备 份数据存储在异地的数据中心， 、深入的清洗 、转换 、集成等预 处 理操作， 去除数据中的噪声 、错误和重复数据， 统一数 据格 式和编码， 提高数据质量 。运用先进的大数据处理技 术， 如 Hadoop 、Spark 等， 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 为新材料研发和产业应用提 供有 力的数据支持。 数据清洗 ：运用多种数据清洗技术， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 大数据处理框架 ：运用 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框 架，对大规模的新材料数据进行分布式处理和分析。Hadoop 通过 MapReduce 编程模型实现对海量数据的并行处理， 将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 分别 在集群的多个节点上并行执行， 适用于大规模数据的离线 分 析任务 。例如， 在对新材料实验数据进行统计分析时， 利用

湖南省电力市场支撑灵活性电源发展情况..................... 3 ◎ 第二章 湖南省电力系统低碳转型路径分析 ...............................5 2.1 大规模发展可再生能源 ................................................ 5 2.2 强化系统调节能力与储能建设 ..................... 湖南省电力系统低碳转 型路径分析 湖南省电力低碳转型以构建安全可靠、清洁高效的新型电力系统为核心目标，聚焦 能源结构优化、系统调节能力提升和煤电清洁化改造，主要方向可归纳为以下几个方面。 2.1 大规模发展可再生能源 2.1.1 可再生能源发电项目建设总体情况 截至 2024 年底，湖南省风电已开发约 1121 万千瓦，同比增长 15.3%，风力发电量 约 210 亿千瓦时，同比增长 0.5%，全年风电利用小时数为 湖南省压缩空气储能站址较丰富，建设条件较好，适宜大规模开发。经全面摸排， 湖南省盐穴类站址有限，但适宜建设 30 万千瓦级压缩空气储能的人工硐室站址较丰富， 根据项目优选，约有 20 个空气储能站址，主要分布在中东部和南部硬质岩石区域，并与 湘东湘南两大电力负荷中心、湘南大型风电光伏基地等储能需求旺盛的区域布局匹配度 高，适合 30 万千瓦及以上的大规模压缩空气储能电站开发。 目前，全国批复的

权限，还包括 用户界面的易用性和可视化需求。 接下来，系统需求的分析重点关注数据空间的技术架构、数据 处理能力以及兼容性。例如，省级可信数据空间需具备以下功能： 1. 数据存储与管理：支持大规模数据的有效存储、备份和恢复， 确保数据的长期可用性。 2. 数据处理与分析：包含数据清洗、整合与分析功能，支持多样 化的数据分析工具，提升决策效率。 3. 数据共享与交换：搭建可互联互通的机制，实现与其他省级乃 构化数据、非结构化数据及实时数据流，确保全面性和多样性。通 过标准化的数据接口和协议，能够有效地将数据源整合到数据共享 平台。 在数据源之上，是数据存储层。该层以分布式数据库和云存储 技术为基础，确保大规模数据的高效存储与快速访问。利用数据湖 和数据仓库的组合结构，实现对历史数据和实时数据的综合管理。 我们将运用数据压缩与去重技术，最大化优化存储效率，降低运营 成本。 数据处理层则负责对存储于数据层的数据进行清洗、整合和分 合方案，以确保数据的一致性和准确性。 执行数据清洗与预处理的工作，应采用自动化工具和程序，以 提高效率和一致性。随着数据规模的扩大，采用大数据技术（如 Apache Spark、Hadoop 等）进行大规模数据处理也应成为一项 重要考虑。 数据清洗与预处理的成果，应通过建立数据质量监控体系，定 期评估数据质量，确保数据持续满足使用需求。通过不断迭代改进 数据清洗与预处理的策略，使数据治理工作不断提升，进而有效支

基础，并在分子和细胞水平证实了 ETI 不仅能纠正 F508del 突变，还能改善 CFTR 蛋白的功能。 主题 3：真实临床效果研究，在药物获批后，研 究重点转向其在真实临床环境中的长期效果。多项注 册登记研究在更大规模、更广泛的患者群体中验证了 临床试验的结果，显示肺功能改善、住院率下降等。 ETI 疗法彻底改变了 CF 的疾病图景，将 CF 从一 种进行性、致命性疾病转变为一种可管理的慢性病， 实现了从 出了一种基于多实例学习（Multiple Instance Learning， MIL）框架的深度学习系统，开创了弱监督深度学习 应用于病理学的先例。该研究仅需切片级标签，避免 了昂贵耗时的像素级人工标注，并利用大规模全切片 图像数据集对该框架进行评估，结果显示该系统能够 训练出准确的分类模型，敏感性可达 100%。2021 年 哈佛医学院 Ming Y. Lu 研究团队报告的一种可解释的 弱监督深度学习方法⸺聚类约束注意力多实例学习 “全原子生物分子系统建模” 的新纪元。这些研究成果标志着 AI 在生物分子结构预测与设计领域取得了重大进 展，这些工具将极大地加速新药研发、合成生物学和材料科学的发展，使得“理 性设计”取代“大规模筛选”成为研发的主流范式。未来，AI 将朝着实现动态全 原子模拟和精准功能化设计迈进，最终为药物研发、合成生物学等领域带来根本 性变革。 060 生物科学 2025研究前沿 2025 2025

 在信息系统实施中现金流量不足 – 资源需求计划欠缺  在系统实施中由于功能定义不清晰导致实施失败 – 不了解目标客户需求或 者没有进行明确细致的信息系统功能定义 因此，埃森哲建议企业在大规模实施信息系统之前务必做到：  具有包括市场评估、策略陈述、投入产出分析、风险分析的商业计划书  根据业务能力和客户的要求制作模块级的信息系统功能定义文档 信息密集型的企业在构建阶段面临三个主要风险：  在信息系统实施中现金流量不足 – 资源需求计划欠缺  在系统实施中由于功能定义不清晰导致实施失败 – 不了解目标客户需求或 者没有进行明确细致的信息系统功能定义 因此，埃森哲建议企业在大规模实施信息系统之前务必做到：  具有包括市场评估、策略陈述、投入产出分析、风险分析的商业计划书  根据业务能力和客户的要求制作模块级的信息系统功能定义文档 18 埃森哲总结众多大型信息系统 全新的 解决方案：在遍布全球主要终端上基于独立的“AS/400” 运行的应用系统中接地设 备的维护和维修 Bergesen­D.Y.A/S Bergesen­D.Y.A/S­ 要求对其信息系统作大规模的升级。这包括以下工作： 在其船只上建立邮件系统、新的财务和购买系统和更新其预算及财务计划系统。 Empresas­Pinto­Basto­Commercial,­Ltda Empresas­Pi

目开发是今年用户侧储能市场的一大亮点。根据寻熵研究院的统计，2025 年 1- 10 月国内用户侧储能市场共计实施了 8.9GW/20.1GWh 采招项目，其中有 3.8GW/8.2GWh 项目都来自区域化项目，单体最大规模达到 300MW/600MWh。 这些项目主要分布于江苏、安徽、重庆、四川等地，其中江苏扬州、泰州、淮安、 镇江等地的大型项目最为密集。 表 2 2025 年 1-10 月国内已实施采招的典型区域化用户侧储能项目 数据来源：寻熵研究院统计分析。注：不含工商业储能电柜价格。 1.3.2 工商业储能电柜和 EPC 价格 工商业储能电柜产品的出现始自 2023 年 4 月，自 2023 年下半年开始，相 关产品方才得到大规模推广应用。根据寻熵研究院的追踪统计，2 小时工商业储 能电柜的平均中标价从 2023 年 4 月最高的 2.058 元/Wh 下降到 2025 年 10 月 1有关历年储能系统和 EPC 货保障、安装调试等方 面都已经积累了大量经验，产品应用的规模效应进一步显现。如第 1.3 节讨论， 工商业储能电柜均价比集装箱储能系统均价平均高出 26%，成本优势是集装箱 储能产品在用户侧大规模应用的主要驱动力，并且构网型、高压级联等解决方案 也逐渐在新能源储能微电网等场景中开始落地应用。 - 11 - 中车株洲所 5.X 二代液冷储能系统（CESS-L5016），搭载

分析从各个监测节点收集的环境数据，确保监测数据的准确性、及 时性和可操作性。 数据处理层的核心功能包括数据接收、数据清洗、数据存储、 数据分析和数据展示。为了实现这些功能，我们可以使用分布式计 算框架和云计算平台，以支持大规模数据的处理需求。这一层还将 包含多种算法模块，用于对不同类型的数据进行深度学习或机器学 习分析，提取有用信息，并生成可视化报告。 在数据接收方面，系统需与传感器网络紧密结合，实时获取监 测数据。例如，采用 于远 离基站的低空监测点。 o 应用场景：适合广域覆盖的环保监测，尤其是在偏远地 区或难以接入传统网络的地方。 2. LoRaWAN（远程低功耗广域网络） o 优点：长距离传输能力，支持大规模的简单传感器接 入，同时具备较低的能耗。 o 应用场景：适合城市与乡村结合地区的环保实时监测， 特别是在需要长时间低功耗运行的传感器。 3. 4G/5G 模块 o 优点：高速率和低时延，能够支持高清视频传输和大数 传输的重要手段。它能够保证数据在传输过程中的完整性与实时 性，适用于对数据传输质量要求较高的环保监测场景。 有线传输方案主要包括光纤传输和铜缆传输两种方式。光纤传 输以其高带宽和远距离传输优势，适合于大规模的监测网络，尤其 是在大气污染源监测和环境监测数据集中汇聚的场所。铜缆传输则 以其经济性和建设便利性，广泛应用于相对短距离的设备数据传 输。 在具体的实施过程中，有线传输方案的设计应考虑以下几个方