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)

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

面临严峻的时间挑战。这一复杂过程耗时漫长，是企业数字 化加速转型的关键瓶颈。 由于数据中心集成了供配电、制冷、网络等多个精密系统， 其间的协同工作量巨大，任一环节的疏漏都可能导致整体延 误。此外，核心设备漫长的供货周期及供应链不确定性，进 一步加剧了工期风险。 为应对这些挑战，供配电系统的模块化和预制化正成为重要 解决方案。它将传统的现场供配电设备组装转变为工厂化生 产、测试的标准化“电源模块”。该预制化模块（包含变压器、 U 散热管理的一体化设计，推动供电设备向 小型化、高能效、模块化方向发展，以适应高密度智算中心 的发展需求。 在中国碳达峰、碳中和的“双碳”目标约束下，电力来源的低 碳化和稳定性正成为新的挑战。 一方面，数据中心长期处于高负载运行状态，对电力稳定性 和连续性有着极高的要求，同时还需要兼顾不断提高的绿电 使用比例目标；另一方面，区域间绿电资源分布不均，部分 枢纽节点所在地区具备较丰富的可再生电源，而东部算力集 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 8 作为关键信息基础设施，数据中心必须保障全天候不间断运 行，任何电力中断都可能导致停机甚至数据丢失。在高负载、 连续运行的工况下，数据中心的电气系统需满足多层面的稳 定性要求。 与传统数据中心电力负荷相对平稳不同，AIDC 在大模型训练 和推理过程中，算力负载波动快速且不可预测，供配电系统 需具备更迅捷的响应能力。 一些常见运行问题——如设备老化、负载波动、短路、谐波

.....................................................................................115 5.2.1 系统稳定性保障................................................................................................. 提升服务的精细化水平。 其次，DeepSeek 可以应用于厨房管理，优化食材采购和库存 管理。通过分析历史销售数据和季节性趋势，模型可以预测未来一 段时间内的食材需求，从而减少浪费并确保供应链的稳定性。此 外，模型还可以实时监控厨房设备的运行状态，预测潜在故障并提 前通知维护，减少停机时间和维修成本。 在客户关系管理方面，DeepSeek 可以通过自然语言处理技术 分析顾客的反馈和评论，自动生成有针对性的改进建议。例如，模 型参数和训练数据集，以达到最佳效果。 模型训练完成后，进行系统集成与测试。将训练好的模型嵌入 到餐饮服务系统的相应模块中，如智能点餐系统、个性化推荐系统 等。进行全面的功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可靠 性。同时，收集用户的反馈信息，对系统进行进一步的优化。 最后是部署与监控。将经过测试和优化的系统正式投入使用， 并建立监控机制，实时跟踪系统运行状态和用户反馈。根据监控结 果，及时调

源的需求和长期稳定保障的要求不断攀升。为适应基础架构和算力业务形式的不断演 算力运维体系技术白皮书 - 6 - 变，企业亟需建立系统化的算力运维体系，以有效引导和支撑运维工作，提升算力运 维能力，确保算力中心在高效能和稳定性方面始终处于最佳状态，满足算力业务高速 发展的战略需求。 （2）. 算力运维指标亟需系统化标准化的统一管理 在数字经济时代大背景下，企业对于算力服务依赖性日益增强，以算力服务所产 生的数据为 （WindowsServerUpdateServices）用于 Windows 系统补丁管理，yumupdate 用于 Linux 系统补丁管理，在业务低峰期自动下载并安装补丁，保持操作系统 的安全性和稳定性。 2.3.2 数据库运维 2.3.2.1 数据库部署与架构优化： （1）. 根据业务数据量、并发访问量、数据读写特性等需求，选择合适的数据库 管理系统（DBMS），如关系型数据库 MySQL、PostgreS 核心技术团队攻克重大技术难题，保障算力系统的稳定性和高性能；制定技术 规范和标准，确保运维工作的技术一致性和规范性。 算力运维体系技术白皮书 - 31 - 3.1.2 基础设施运维层​ （1）. 电力运维工程师：负责算力中心电力系统的日常巡检、维护和故障处理， 包括配电柜、UPS 不间断电源、柴油发电机等设备。定期检测电力设备的运行 参数，确保电力供应的稳定性与可靠性；制定电力系统应急预案，在市电中断

万千瓦以上 [9]。 2.2.3 电力电量平衡分析 在全球变暖背景下，极端天气事件呈现“多发、频发、强发、并发”的态势，对风光 新能源发电的出力稳定性及可预测性带来严峻挑战，同时极端天气也会增加用电负荷（特 别是温控负荷）的波动性和不确定性，源荷之间的匹配更加困难。省内抽水蓄能调峰资源 匮乏，电源侧、网侧调峰资源潜力有限，辅助服务市场机制尚未完善，省内风光新能源的 全额消纳愈加困难。未 等时段新能源消纳尤其困难，填谷需求预计将大于削峰需求。 2.3 面临的挑战与机遇 2.3.1 挑战 （1）资源潜力挖掘与聚合难度大。由于需求侧有着大量分散、规模小、个性化的资源， 存在个体障碍、时段局限、功率变化等不确定性因素，精准调控难度远高于供电侧。需求 侧资源利用的支撑体系如运行控制、优化调度和协同规划等技术水平有待提升。 （2）需求侧资源开发利用的政策不完善。近年来国家出台了一系列政策推动需求侧 管理的 可能直接或间接影响自身正常生产或商业利润。现有政策存在两大缺陷：一是奖补力度有 限，难以补偿用户参与系统调节的损失，且无法覆盖常态化参与需求响应所需的设备改造 投入；二是政策预期存在不确定性，激励资金来源缺乏长期稳定性，使得用户难以获得稳 定收益。 2.3.2 机遇 （1）新型电力系统建设持续推进。随着江苏新型电力系统建设的深入推进，以风光 为代表的可再生能源将逐渐成为电力电量的供应主体，其随机性和波动性将给江苏电网的

颈。例如，在GPT-3训练中，通信 耗时占比高达20%，而万亿参数模型中这一比例可能飙升至50%。此外，单端口带宽需支持数百Gbps甚至 Tbps级别，以应对每秒数TB的数据传输需求。 网络稳定性与容错能力 大模型训练周期长达数月，任何网络中断都可能导致任务回滚甚至重训。例如，微软超算中心训练 GPT-3消耗19万度电，若因网络故障中断，将造成巨大资源浪费。智算网络需具备毫秒级故障检测与自动恢 • 带宽需求：单端口带宽需支持400Gbps以上，向800G及1.6T演进，节点间总带宽需与GPU数量成 正比，例如万卡集群需数百Tbps级网络容量。 确定性负载均衡 • 全局路由优化：通过网络级负载均衡等技术，基于拓扑信息实现确定性路径分配，避免传统ECMP的 哈希冲突问题。 • 动态负载感知：结合INT（带内网络遥测）技术实时监测链路状态，动态调整流量分布，支持基于流 量的动态路由。 nFly架构扩展过程中重新布线的难题，提高网 络的可管理性和灵活性以及系统的可靠性。 拥塞控制技术 网络拥塞控制是保障智算网络高吞吐、低时延、无损传输的核心技术，是网络系统从"尽力而为"向"确定性 服务"演进转变的重要基础，主要包括被动响应型机制、主动预防型机制以及端网协同和AI智能原生重构等。 智算网络核心技术 13 被动响应型机制 被动响应机制通过对链路拥塞状态相关信息的监控、采

更为广泛的国外市场。特别是当前的市场竞争正由企业之间的竞争转向企业所在 供应链之间的竞争，这就需要供应链上各企业要有一个共同的语言，即借助先进 的信息技术，建立供应链管理运行的支持系统和平台，通过信息共享和集成来减 小协调过程中的不确定性，以便能够及时有效地获取需求信息并及时响应，以满 足顾客需求，提高竞争力。北美通用、福特、克莱斯勒等国外主机厂对我们公司 信息化建设提出了现实要求，其中在福特的 MMOG/Q1 认证评审规则中，就明确 人员，许多 线路没有相应保护措施，布线产品质量和安装都不规范；许多网线已经没有网线标号，或 者已经脱落；随着公司发展，信息点急剧增加造成了网络速度下降等等。将来上 ERP 等信 息化系统，都需要高稳定性的网络，目前的网络情况显然不能满足要求。另外，目前有财 务部专用服务器、工程部专用服务器、OA 服务器、监控服务器、电子邮件服务器、数据 库服务器、主域控服务器、备份服务器，将来上 ERP 等系统还会增加新的服务器。由于各 疲于救火，应付评审 和赶货，对信息化参与的热情和精力不足。缺少专业的项目团队，加大了信息化建设的风 险，这需要重新配置公司 IT 人力资源，强化信息化职能建设。员工流失率偏高直接影响系 统应用的稳定性、安全性，培养一支相对稳定的、既熟悉企业管理和业务流程，又熟悉信 息系统的具备综合能力的专业团队就显得非常必要。 四、 信息化整体规划 信息化整体规划是信息化建设的基本纲领和总体指向，是信息系统设计和实施的前提