虚拟电厂与数字能源 蔡泽祥 华南理工大学 2025 年 10 月 26 日 天津大学 40 届电自 年会 华南理工大学 South China University of Technology 新型电力系统的基本形态与虚拟电厂 虚拟电厂的技术与商业逻辑 虚拟电厂的数字能源技术与生态 结语 目录 CONTENTS 1 2 3 4 华南理工大学 _ South China China University of Technology 新型电力系统的基本形态与虚拟电厂 华南理工大学 South China University ofTechnology 一 √ 当前，我国一次能源消费总量 61.6 亿吨标煤，煤炭 52.5% 、石油 17.2% 、天然气 9.2% 、非化 石能源 21.1%;2060 年，非化石能源占比 80%, 化石能源占比 20%, 其中煤占比 Security China cot soicdbcn cose 能源自主与能源安全 绿色低碳可持续发展 大国竞争、产业升级 我国一次能源消费和发电量结构 华南理工大學 South China University of Technology √ 当前我国电力系统的形态是以集中式电源 + 大电网 + 统一调度 + 统一大市场为主。这种 模式

多，也更为活跃。 图：175家低空经济上市公司地区分布情况 数据来源：万得资讯，毕马威分析 1.3 目前国企、民企发展低空经济 的情况概览 华东地区 31.4% 华北地区 20.0% 华南地区 17.7% 西南地区 10.9% 西北地区 9.1% 东北地区 6.3% 华中地区 4.6% * 万得数据库中，公司名称、公司简介、经营范围、主营产品名称、主营产品类型包含“低空”或“无人机”或“直升机”或“通用航空/ 图：1979-2024年无人机相关企业的成立数量分析 在地区分布上，华东地区以占比28%领先，其次是华北地区（17%）和华南地区（16%）。 具体来看，山东、广东、北京、陕西、江苏等省/市的行业集聚度较高。 图：通用航空相关企业的地区分布情况 数据来源：天眼查，毕马威分析 华东地区 28.1% 华北地区 17.1% 华南地区 16.2% 西南地区 11.8% 西北地区 10.7% 东北地区 8.2% 华中地区 图：无人机相关企业的地区分布情况 在地区分布上，华南地区行业集聚度最高，企业数量占比约26%，华东地区占比以23%紧随 其后，然后是华中地区（14%）、华北地区（11%）和西北地区（10%）。具体至省份来 看，广东表现突出，无人机相关企业数量超7,400家，约占总量的23%，无人机企业资源集 聚度全国领先；其次是安徽、山东、湖南、江苏等省份。 数据来源：天眼查，毕马威分析 华南地区 25.7% 华东地区 23

l 岭南集团 产业投资 l 通过国家 高新认证 l 入围广东省工业互联网产业生态 供给资源池 l 主导大湾区数字工厂标准化建设 l 工业魔方 2.0 l 完成华南、华东、华北、 西南大区市场服务布局 l 完成 10( 标杆 )+100 各行业 数字化工厂建设 l 工业魔方 3.0 l 边缘云通过公安部 安全认证 l 物联平台通过公安 部安全认证 生产体系 计划调度 采购管理 生产作业 能源管理 安全环保 仓储配送 电信号采集 ICA 温湿度传感器 计数采集 交换机 PLM ERP 网关 市场营销服务体系 | 华南、华东、华北、西南直营分子公司覆盖全国市场 | 与合作伙伴在合作行业领域协作共同推广市场 三大服务助力引擎 解决方案交付 工业魔方产品服务体系为数字化供应商赋能 |

总规模： 9114 华北区域中心 总规模： 19801 华中区域中心 华东区域中心 总规模： 11106 华东区域中心 华中区域中心 总规模： 16353 西部区域中心 华南区域中心 华南区域中心 总规模： 11249 总规模： 2898 总规模： 9171 数据中心 IP 承载网 单点 资源池 直管 资源池 单点 资源池 区域中心

上海、北京、广州 成都、西安、沈阳、武汉 省、自治区、直辖市 设有常驻机构 华东市场： 沪、苏、浙、皖 华北市场： 京、津、冀、晋、鲁、豫 东北市场： 黑、吉、辽、蒙 华南市场： 粤、桂、鄂、 湘、赣、闽、琼 华西市场： 渝、川、新、青、甘 宁、陕、滇、贵、藏 北塔市场布局和服务体系 市 场 份 额 最多的案例 全国超过 6000 个案例

姓名、电话、喜好、忌口、纪念日） 样板数据 预订单占比 41% 预订营业额占比 83% 预订复购率 6.8% 客户资料完善度 57% 预订管理数字化进程 华东 华北 西南 东北 华中 西北 华南 0% 20% 40% 31.56% 22.43% 6.91% 10.56% 15.00% 5.07% 8.39% 智能出品区域覆盖率 覆盖率 运营效率数字化进程 决策效率

在早期，研究者一般采用一种或两种技术来解决中医的智能诊断问题，随着 研究的深入和问题复杂度的增加，研究者发现采用多种技术更加有利于诊断问题 的解决，多种智能技术混合开始用于问题解决。 如华南理工将遗传算法、模糊技术和神经网络三种技术交叉，针对类风湿性 关节炎，提出了一种中医分型诊断系统。厦门大学人工智能研究所利用粗糙集、 神经网络及其软计算技术，构建了关于八纲辨证和脏腑辨证的多种模型和系统， 到了快速发展，如新黄埔中医药联合创新研究院研发出中医虚实辨证辅助决策系 统“黄埔张大夫”、优眠管理系统以及智能针灸诊疗单元三大系统；广东省中医 院凭借丰富的病例资源，形成了中医临床病例知识库，并应用于中医临床智慧诊 疗产品开发；华南理工大学人工智能中医工程技术研究中心应用 AI 研发中医体 质辨识设备，已在白云区基层医疗机构落地等等。 在智慧中医产品的应用方面，广州各级医疗卫生机构使用广泛。以四诊仪作 为关键词进行检索 症、心梗、脑梗等重大疾病进行早期预警；通过智慧中医辅助诊断设备还可以 发现潜在的炎症、神经损伤、血液循环等问题，为患者提供连续的健康监测， 使让医生诊断更精准，与患者沟通更有效。 此外，该医院与华见智能、华南理工大学、广东省人工智能中医工程技术 研究中心等企业及高校通过大量名中医的诊疗数据、书籍上记载的名医案例以 及临床诊疗大数据，联合开发了 AI 智能体质辨识系统和体质辨识机器人，为 公众提供快速、便捷的服务。