专 题 定 制 · 产 研 服 务 智研产业百科·产业研究第一站 / 虚拟电厂 / 1 实用的产研百科工具 虚拟电厂 一、定义及分类 ........................ .......... 12 智研产业百科·产业研究第一站 / 虚拟电厂 / 1 实用的产研百科工具 一、定义及分类 虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现 DG（分布式电源）、储能系统、可控 ”虚拟电厂两 类。 智研产业百科·产业研究第一站 / 虚拟电厂 / 2 实用的产研百科工具 二、行业政策 近几年，虚拟电厂行业政策密集发布，国家发展改革委、国家能源局在新型储能、电力市场体系、

数据清先 工具 · 数据质检 工具 · 数据处理 工具 · 数据入库 工具 · 定制任务 ·GPA 自动 化 数据融合 · 二三维融 合 工具 · 水利要素 模型 · 关系对象 模型 · 时空网络 模型 数据挖掘 · 算法开发 ·Al 分析 · 影像分析 · 知识平台 · 机理模型 数据产品 · 二次开发 工具 · 开发平台 开发平台 · 各类专题 图 ( 洪 水 风 险图 ) 数据运营 · 数据更新 工具 · 产品服务 工具 · 数据评价 工具 · 资产管理 平台 解决核心问题：数据到信息，信息到知识一整套的治理平台，挖掘数据价值 ! 数据汇聚 ·ETL ·GPA · 脚本读取 · 离线拷贝 ● .… 归集库 标准库 P16 多种数据来源 本级应用 上下级应用 跨部门应用 数据库 数据文件 数据接口 航空 遥感 水文 监测 水下地形 解决核心问题：面对不同的数据和业务，确立不同的自动化更新流程和工具 ! ETL 工 具 GPA 工 具 脚本读取 定时任务 数据接口 采集系统 离线拷贝 多种汇聚方式 统 一存 储 二、数据治理能力构建 数 据 动 态 汇 聚 更

器实时监控硬件状态，利用 AI 算法预测老化趋势，并设计容错机制以保障任 务连续性。 （4）. 传统运维模式使用的工具通常以 ITSM 工具为主，主要满足运维管理要求。 算力运维服务体系中，由运维/运营团队瞄准 MTTR 和效率、成本目标，基于日 常活动，自行设计、集成或采购工具以提升质量和作业效率。 1.2 行业现状 1.2.1 算力规模持续扩张 随着各行业数字化转型加速以及人工智能应用的深度拓展，对算力的需求呈现出 件(如 NPU、GPU、存储设 备等)、软件组件(如操作系统、深度学习框架等)，还有庞大的网络架构，这些组成部 分彼此交织、协同工作，形成—个高度复杂的生态系统。在这种复杂环境下，传统的 观测工具和手段往往无法全面覆盖系统中的所有组件和数据流，从而导致全局可观测 性缺失，对问题的定位和修复变得异常困难。例如，数据在多个节点间流动，若某— 节点性能下降，由于缺乏足够的全局可观测性，很难快速判断是硬件故障、软件冲突 400V、UPS、蓄电池、柴油发电机、母线及配电、PDU、 机房照明、防雷接地、电力监控子系统。 2.1.2.2 运维作业矩阵 序号 工作内容 工作要求 周期 运 维 指 标 （KPI） 运维工具 交付物 1 高压柜巡视 ★红外测温≤55℃、 无放电异响 1N 缺 陷 闭 环 率 =100% 红 外 热 像 仪、局放仪 《高压巡检 记录》 2 变 压 器 预 防 性试验

主要包括结构化、非结构化数据的分 布式存储和离线计算、实时计算、即席计算、在线计算、算法建模 等， 主要是以 Hadoop 生态体系为代表的分布式存储计算框架为主。 数据中台基础设施 统一数据资产建设工具 解决数据资产建设过程中数据交换、数据开发、数据资产管理、数 据服务的问题 ，提高了数据开发、数据管理、数据应用效率，构建 数据应用基础设施。 企业数据中台实施步骤：平台搭建 企业数据中台实施步骤：数据建设 业务数据回流 业务赋能 价值点曝光 业务数据沉 淀 业务数据沉 淀 更多业务赋能 风险控制 第三部分 数据中台建设工具支撑 数据开发 平台 用户中心 云基础设施 决策 支持 创新 应用 大数据开发门户 资产共享平台 数据资产管理 平台 数据中台整体技术架构 业务应用层 Hadoop 环境隔离 权限控制 角色管理 实时数据开发 数据建模规范 数据访问审计 数据分级管理 调用访问审计 元数据管理 算法库 开发角色管理 服务引擎发布 数据服务上架 离线数据开发 数据工具 / 服务管 理 数据服务引擎管理 用户角色管理 数据标准管理 数据资产管理 数据安全管理 开发角色管理 数据开发 数据同步 运维监控 数据开发平台：数据汇聚 支持 20 多种多源、异

施教、培育学生高阶思维与创新能力的基础环境。其 价值在于无缝对接“集成化、智能化、国际化”的战 略方向，将优质资源精准送达每个角落，助力缩小教 育差距。 面对技术适配、伦理安全与常态化应用等挑战，产业 界应推动AI装备从工具属性升级为教育变革的赋能者。 我们亟需共建安全、开放、创新的产业生态，让智能 技术真正服务于立德树人的根本任务，为构建人人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 人工智能不仅是工具，更是推动教育公平、提升育人 质量的新支点。 面向未来，智慧教室承载着素养导向、育人为本时代 使命。我们应以“新质育人”为目标，融合立德树人 根本任务与拔尖创新人才培养需求，强化实践能力与 创新精神塑造，让技术真正回归教育初心赋能每一位 师生全面成长，共同迈向AI与教育高质量融合新纪元。 产业界应推动AI装备从工具属性升级 为教育变革的赋能者！ 柯清超 AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 国建设规划纲要(2024—2035年)》提出打造AI教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 聚焦创新培养。同时依托教育新基建，AI打破资源壁 垒，实现教育普惠，既回应政策要求，也奠定未来教

我们的终极目标，是和 客户建立并维持信任关系。在医疗照顾领域，你关心的是医院品质，但你的满意 度往往是根据你和医生的互动而决定。在财富管理领域也是如此。我们正在努力 帮助财务顾问了解如何使用新工具建立这些关系、发展业务，并取得更大的成 功。 在财富管理这个圈子，人们经常说需要「值得信赖的顾问」，但自古以来这 个要求仅限于顾问的个人特质。摩根士丹利认为，信任关系还包括应该根据资料 ChowNow的「技术堆叠」（tech stack，译按：指专案使用的各种技术），及其自动化 行销的功能。 RingDNA与AI的销售应用 28 RingDNA是苏利文密切合作的一家主要供应商，该公司位于洛杉矶，提供各种 工具促进公司与客户的沟通，并提高销售的可能。该公司的执行长兼创办人霍华 德．布朗（Howard Brown）并不是典型的科技执行长。他拥有临床心理学的硕士 学位，是持有证照的婚姻、家庭和儿童治疗师，曾以治疗师身份工作过五年。布 现在，它已经成为内部销售人员，或者ChowNow所说的销售开发代表（sales development representatives, SDRs）的工具。这个系统可以拨打更多电话、了 解电话中哪些内容有效或无效、建议下一步最佳行动，并提高整体绩效。 RingDNA既是通讯平台，也是分析工具，并密切结合赛富时（Salesforce）公 司网站（Salesforce.com）。它提供客户要拨打的电话号码，不同活动配对不同

40 第 8 章 数 据 应 用 与 可 视 化 41 . 41 .1 综合查询系统 41 .2 大数据分析挖掘工具 42 .2.1 超级档案 42 .2.2 大数据碰撞比对工具 42 .2.3 风险预测分析 43 第1章项目概述 .1 建设背景 数据是国家基础性战略资源，是 21 世纪的“钻石矿”。党中央、国务 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理 能力。 （2） 基础环境建设。硬件配置通用服务器、集中存储及配套设备，用于数据 存储和处理，非结构化存储能力扩展到 500TB；通过平台管理工具软件 实现服务器资源集群部署，同时使服务器群具有良好的横向扩展能力。 （3） 数据标准化处理。对照国家和行业发布的数据标准对企业内外部数据资 源进行全面清洗、转换、整合、关联，改变原始数据关联性差、共享程 采用支持关系型数据库、分布式全文数据库、分布式文件系统的 ETL 工具作为数据集成工具。利用多主机集群分布式部署数据集成工具，同 时并发处理大量数据抽取、数据清洗转换处理和数据装载任务，将各种 源数据装载到指定位置。 源数据库 数据集成引擎 配置管理 统一监控 源数据库 数据集成引擎 数据仓库 源数据库 数据集成引擎 …… 源数据库 数据集成引擎 数据集成工具提供数据集成所需的数据抽取、清洗、转换、装载、规则设

IDC，《VMware Cloud on Amazon 在构建 VMware 混合云环境中的商业价值》，2024年 从本地系统迁移至可扩展的云端模式，降低基础设施与维护成本。 利用先进的解决方案和工具，如 Amazon Transform、Amazon Cost Explorer 和 Reserved Instances（预留实例），更有效地控制支出。 部署亚马逊云科技的自动化和高效存储解决方案，进一步降低运营 来积累的丰富迁移经验而构建的。 亚马逊云科技基于体验的加速 方法论 (EBA): 采用以成果为导向的转型方法论，加速您的云 迁移之旅。 亚马逊云科技迁移加速计划 (MAP): 这是一项全面且成熟的云迁移计划，集工具、 培训与专业服务于一体，助您降低成本并加速 转型。 亚马逊云科技优化与许可评估 (OLA): 评估并优化资源使用、第三方许可及应用程序 依赖关系，从而找到云迁移和降本增效的最佳 路径。 5 86% 亚马逊云科技通过以下方式实现更快速、更高效的流程: 托管服务： 我们通过全托管服务减少手动 IT 管理，使 团队能够专注于创新而不是维护工作。 流程自动化： 低代码 / 无代码工具和服务（如 Amazon Lambda、Amazon Step Functions 和 Amazon CloudFormation）释放时间用于 更具战略性的工作。 可扩展基础设施： 无缝集成与全球可访问性支持改进协作，简化

智能体主要由规划、记忆、工具使用 3 个方面组 成 思维链 思想树 7 规划 工 具 03 工具使用 智能体在学习到模型内部知识 不够时，利用调用外部 API 的 方式，通过获取外部实时信息、 访问专有的信息知识库等方式 更新信息。大语言模型擅长文 本处理、意图理解等，但是对 于计算等操作能力较弱。因此 需要使用工具提升大语言模型 的操作能力，常用工具包括模 识别故障特 征预警 实时监测运 行状态 减少损失保 障安全 提升虚拟电 厂可靠程度 3 总体框架 202 5 2 控制逻辑 Tool Use: 判断何时 将查询路由到适当的 工具，或依赖其自身 知识进行回答。 Reflection: 在响应 前先审查并修正答案， 大多数 LLM 系统中也 可添加反思步骤。 ReAt: 通过迭代方式 推理如何解决问题， 语气和简洁性： 智 能体的语气是正式 还是随意，以及响 应的简洁程度。 工具使用时机：决 定何时依赖外部工 具，何时依赖模型 自身的知识。 错误处理：当工具 / 流程出错时，智能 体应该如何应对。 4 定义并优 化 核 心 工 具 工具名称：独特且 能够描述工具功能 的名称。 工具描述： 清晰释 工具功能及使用场 景。 输入模式：定义必 选和可选的参数、 参数类型以及约束

易用性 站点操作和控制 多服务网络 网络和安全管理 路由 应用和数据共享 访问控制 威胁防范 用于故障切换检 测的 Gbps 链 接 防火墙 （启用） 防火墙 （备 用） HMI 工具 应用服务器 交换机堆栈 补丁管理 终端服务 应用镜像 服务器 单元组 / 区域 #1 （冗余星形拓扑） 驱动 控制器 HMI 分布式 I/O 控制器 驱动 驱动 HMI 分布式 DNS FTP 互联网 无线传感器 无线传感器 无线传感器 HMI 工具 客户端 单元组 / 区域 #2 （环形拓扑） 私有云规划 平伟用户 基础设施即服务 (IaaS) 平台即服务 (PaaS) 软件即服务 (SaaS) / 应用系统 用户 / 管理门户 报告和分析 服务管理和监控 分析工具 分析工具 数据管理 数据管理 报告管理 报告管理 知识管理 知识管理 社交协同 Email Email 虚拟桌面 虚拟桌面 办 公 自动化 办 公 自动化 ERP ERP MES MES PLM PLM 日常办 公 业务应用 数据库 数据库 测试工具 测试工具 开发者工具 开发者工具 数据库管理系统 数据库管理系统 目录服务 目录服务 安全管理 数据 / 网络安 全 数据 / 网络安 全 个人数据 个人数据 认证管理 认证管理 权限管理 权限管理 账号审查