四川大学 肖先勇 2025 年 7 月 25 日 而 主要内容 CONTENTS 背景 ● 1. 新型电力系统电力扰动 2. 电能质量领域的应用 3. 负荷弹性资源化利用 ● 4. 设备状态识别的应用 g 川 eof c n n 哺 P 0 可 非 罐 80 系统级应用 其他领域 设备级应用 主要内容 CONTENTS 电能质量 1. 新型电力系统电力扰动 2. 电能质量领域的应用 3. 负荷弹性资源化利用 4. 设备状态识别的应用 eof c n n 3. 负荷弹性资源化利用 4. 设备状态识别的应 用 其他领域 设备级应用 eof c n n g Slc 工 Colle 四 系统级应用 6 1 03 负荷弹性资源化利用

有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到 AI 时代。这是很多有远见和未来意识的 CIO/CTO 的共识。 在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：  弹性架构需应对“双 11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；  实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完成交易分析联动；  AI 原生必须激活“一方数据”价值，通过向量化+SQL 融合降低智能推荐开发门槛； 这些实践印证了一体化云数据库从“成本中心”向“增长引擎”的质变——它不仅是技术架构升级， 更是企业构建数据驱动智能化的战略基石。当零售竞争升维至“秒级决策效率”与“厘米级用户 洞察”的层面，OceanBase 愿以极致弹性、实时融合与 AI 原生的数据底座，助力企业跨越传统 架构的“数字鸿沟”，在智能化浪潮中赢得制胜未来。 核心观点 市场竞争烈度升级，零售企业智能化转型势在必行 在日趋分化的消费市场中，零售企

识 推断提供高效准确结论的过程。 对于大部分企业和研究机构来说，自行购买和维护高性能计算设 备训练大模型需要投入大量的人力和物力。在这个背景下，算力租赁 服务应运而生。算力租赁通过即插即用的弹性解决方案，降低了算力 获取难度和使用成本。企业的信息化和智能化转型可以通过算力租赁 更快捷地获取所需的算力资源，从而加速技术研发和创新。当前，算 力租赁服务已成为主流解决方案，不仅降低了算力使用的门槛，推动 面对算力产业快速发展趋势，中国电信推出了面向智算的新一代 数据中心（AIDC，Artificial Intelligence Data Center）基础设施技术方 案，在高算力规模、高功率密度、高弹性需求背景下，同时兼容通算、 超算、智算，甚至未来的量子算力。在 AIDC 基础上，中国电信积极 布局算力基础设施建设，面向政府、企业、科研机构等提供就近的高 效算力服务。除了围绕热点区域建设“2+3+7”1的公共智算云池，还 向算力业务的长期演进，中国电信通过引入算力灵活调度、算力无损 传输、精准流级调度、网络智能运维等能力，打造以算力为中心、算 网一体的城域网新业态——算力城域网2。当前，中国电信在上海、 浙江、广东等地围绕海量数据弹性高效入算、存算分离百公里拉远训 练、百公里分布式推理等新型智算业务开展算力城域网现网验证，实 1 “2”是指中国电信在内蒙古、贵州设置的两大公共训练智算中心；“3”是指中国电信在北京、上海、 广州设置的三大热点区域智算中心；“7

我们必须坦诚地认识到：主机系统技术体系在应对爆发式业务增长和海量交互时，无法快速赋能业务智能创新， 并且与开放协同的产业生态相悖，主机技术正面临严峻挑战。如何让企业核心业务系统既能延续固有的稳定与 可靠，又能获得云与 AI 时代的弹性与智能，已经成为每个企业需要面对的重要战略课题。 近几年，主机现代化成为了打开企业核心业务系统大门的钥匙。它绝非简单的技术平台更替，而是一次深 刻的 业务转型 。其根本目标在于释放核心数据的价 主机（Mainframe）起源于上世纪中叶，以其卓越的事务处理能力和极高的可靠性，长期以来支撑着金融、 政府等领域核心业务系统。然而，在云计算、人工智能技术迅猛发展的今天，传统主机架构无法满足核心业务 系统在资源弹性扩展、应用迭代速度、业务创新效率和技术开放度等方面诉求，已严重制约企业数字化转型， 主机现代化应运而生。 主机现代化（Mainframe Modernization）是一项涉及架构演进、应用重构、组织转型的系统工程。其 个方面： 1.2 传统主机面临的挑战 (1) 技术封闭制约创新效率 传统主机技术栈过于封闭，操作系统和专用硬件深度绑定，难以兼容 x86、ARM 等标准化芯片，这限制 了企业自主引入云计算的弹性资源调度和分布式技术的水平扩展能力，系统升级和功能迭代依赖原厂支持，流 09 程繁琐且周期长，难以及时响应业务变化（主机厂商硬件升级周期通常为 3~5 年），远滞后于业务对敏捷创 新的需求（如

型 可以准确描述多种用户参与需求响应的耦合响应过程，所提 园区综合能源系统优化运行模型实现综合能源系统经济性 的提升，促进可再生能源的消纳。 关键词：综合能源系统；能量枢纽；综合需求响应；弹性矩 阵；耦合响应 0 引言 随着传统化石能源短缺问题和环境污染问题 的日益严重，大力发展清洁可再生能源成为了各国 政府解决能源危机和构建环境友好型社会的重要 手段[1-2]。然而，可再生能源固有的随机性和间歇性 经济调度，提高了新能源的消纳率并减少了负荷损 失。但是上述文献中普遍采用的是简单的需求响应 量约束，没有具体描述价格变化和用户响应行为的 关系[14]，无法体现用户的自主响应能力。针对这一 问题，现有文献分别从博弈论和弹性矩阵的角度开 展研究。文献[15]针对园区综合能源系统多主体联 合优化调度问题，通过电价型综合需求响应、激励 型综合需求响应和博弈的方法，实现系统多主体多 目标联合优化。文献[16]建立包含可转移可中断电 节点能源价格刻画了用户与系统的互动关系，建立 了基于演化博弈的需求响应模型，通过算例对用户 响应行为进行推演并分析了用户的用能行为趋势 及其对系统节点能源价格的影响。文献[18]基于指 数弹性系数矩阵，构建了负荷变化量与电价改变量 呈指数关系的新型价格型需求响应机制，实现了源 网荷储协调优化。 综上所述，考虑综合需求响应的综合能源系统 优化问题方兴未艾，特别是在以下几个方面的研究

版权所有 2014 EMC Corporation 。保留所有权利。 自动化虚机 和应用程序 供给 智能的 自动化的 监控 自服务 备份和 恢复 安全的 多租户 虚拟资源 弹性化 物理资源的 弹性化 根据工作负 载优化的存 储供给 © Copyright 2014 EMC Corporation. All rights reserved. © Copyright 2015 EMC 公共云集成 安全管理 自动化 VM 和应用程序 资源调配 自动化 存储层 资源调配 自动化 智能监视 使用情况 计量和 透明度 自助式备份 和恢复 * 安全 多租户 虚拟资源 弹性 物理资源 弹性 工作负载 优化存储 自助式门户 和目录 * 如果客户已经在生产中使用了 Avamar ，则备份和恢复将包括在基础功能中 14 © 版权所有 2014 EMC Corporation 解决方案元素 安全 多租户 基础 32 © 版权所有 2014 EMC Corporation 。保留所有权利。 © 版权所有 2014 EMC Corporation 。保留所有权利。 源弹性 • VMware vCloud Automation Center • VMware vCenter Orchestrator • EMC vCO 工作流 • 用户可以按需添加资源 • 将分配的资源与成本再次关联

支撑。 可信高速数据网作为数据基础设施中网络设施的重要构成，是顺应国 家战略需求的关键发展方向。它以《指引》为根本遵循，面向数据流通利 用场景，在高速数据网基础上强化“可信”能力构建，提供兼具弹性带 宽、安全隔离、高效传输、全链路可追溯特性的数据传输服务，成为连接 数据要素、算力资源和智能应用的关键纽带。可信高速数据网区别于传统 网络的核心优势在于：通过融合IPv6+、量子加密、隐私计算等技术，实 党的二十届三中全会明确提出“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共 享”，为数据要素流通和基础设施建设指明了方向。《指引》对网络基础设施作出 明确部署，要求“建设高速数据传输网，实现不同终端、平台、专网之间的数据高 效弹性传输和互联互通”，重点破解传输能力不足、成本高、难互联等问题。 网络基础设施承担着打通数据流通“大动脉”的关键职能，是连接数据供给 方、需求方、交易平台、监管机构及服务商的核心枢纽。可信高速数据网聚焦“安 可信高速数据网通过IPv6+、广域无损网络等新一代技术，重塑数据流通架 构，实现跨运营商、跨行业、跨区域的动态互联。其采用“Overlay（业务连接 层）+Underlay（网络层）”协同架构，支持“按需连接、分钟级开通、弹性计 费”。通过RDMA协议优化，网络调度效率显著提升，实现TB级数据小时级送达， 提高了线路资源利用率与数据传输效率。数据要素快速连接算力资源，加速价值转 化，最终达成“数据高利用，算力不等待，协同效率佳”的目标。

融合驱动发展的背景 1 03 04 2.1. 设计理念 2.2. 算网智一体化架构 2 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 3.1. 赋能边缘智算核心网的算力平台 3.1.1. 轻量化与弹性部署 3.1.2. 跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行 3.2. 赋能企业专网的边缘智能核心网 3.2.1 异构接入 3.2.2 意图化用网 3.2.3 智的门槛。 5G-AxAI 算网智一体化技术体系以智能 5G-A 网络为根基，使其成为可感知业务意图、动态调优的神 经脉络；以异构融合的算力平台为引擎，打破资源壁垒，实现算力随业务需求智能流动与弹性供给； 并以原生内嵌的 AI 能力为大脑，贯通感知、决策与执行闭环，将复杂运维与业务优化转化为“业务 目标驱动”的自主过程。三者深度融合，互为支撑，共同推动基础设施从标准化供给迈向场景化赋能， 围绕上述设计理念，本文构建了如图 1 所示的算网智一体化架构。该架构以边缘智能核心网为枢纽， 通过算力平台的弹性支撑与智能驱动中枢的赋能调度，实现算、网、智的闭环协同，为企业提供端到端、 全流程的智能化专网服务。 赋能边缘智能核心网的算力平台：作为一体化架构的底层支撑，通过轻量化与弹性部署实现资源按需分 配与快速响应，依托跨异构适配能力对 CPU/GPU/NPU/DPU 等多元算力进行统一调度，支持云边模型