扰动传播距离可达数 十 公 里 ， 横 跨 多 个 电 压等级。 01 新型电力系统电力扰动 新型电力系统使电力扰动发生频率高、传播范围广、演变形态多、影响危害大，对电力扰 动分析、应用和应对提出了新要求、新挑战。 演变形态多 多元异构设备的扰动 响应特性差异大，扰 动时变形态多样。 发生频率高 多元异构电力电子设 备交互影响，原生、 次生扰动源增加。 14900 e 参考中流 电流控制 dqabe u u. 光 伏 电网 数障 U E 利用监测所得电压暂降波形数据，辨识源网荷关键影响因素，通过暂降动态反演揭示演变规律； 根据电压暂降事件时、空特性和演变规律，系统掌握系统电压暂降等短时电压扰动特性。 总体技术路线 2 电能质量领域的应用：电压暂降反演 ③ 多重判据的电压暂 降 同源检测 ③ 特征融合的 DG 控 制 15 以电压暂降反演为例，扰动数据作为切入，可 解决传统方法难以解决的诸多问题。 目前进展 未来计划 事件反演 复杂演变过程迭代反演 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 其他领域 设备级应用

全局全态智能决策 ① 事故预案增强训 练 多路径演变推理 分析 ② 多级多目标协同 调 度 策略冲突在线智能校 核 ③ 应急策略迭代评估 自学习调度算法演进 调度决策可用率大于 99% 满足复杂场景决策需要 ② 主导失稳模式大模型评估 综合稳定评估正确率大于 95% 自然灾害风险 演变路径 1 3 预调度 初始断 面 运行关键点 电压 稳定 多 稳 定 临时计划修改 分岔 路径 ( 演变场景 ) 多尺度 多模态 多任务 风险事故 → 演变路径 2 计划路径 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 风险点 ⑤. ③ ① 多种稳定问题特征分 析 系 统 状 态 时 序 数 据 运 点 行 断 关 面 键 →演变路径 31 失 稳 模

进行未来投资布局。其他趋势包括： 未来 12 个月内，人工智能和机器学习将重塑质量控制、网络安 全和流程优化三大领域，确保我们能够充分利用准确、及时的 数据。 本报告中提供的见解旨在帮助您在这个不断演变的环境中做出 明智的决策 - 共同实现技术赋能人类释放无限潜能的美好愿景。 我们相信，凭借知识与创新的力量，企业必将以更从容的姿态迈 向未来 - 化繁为简，铸就更具弹性、更敏捷、更可持续的企业。 10 版年度智能制造现状报告 4 执行摘要 05 开启征程 18 引言 07 人口统计/企业统计结构 21 智能制造的现状 08 障碍：哪些问题最为突出？ 人工智能在智能制造中的作用不断演变 面临转型压力的行业转向智能技术 智能制造催生技术人才需求激增，而非缩减 将阻力转化为风险管控 网络安全风险持续上升 质量管理仍是人工智能应用的主战场 智能制造的未来 16 当今的智能制造始于对人工智能的明智投资 随着运营复杂性的增加以及业务和地缘政治环境的不断变化，制造 商越来越注重降低风险。制造商需要能够结合自动化、人工智能以及 人工智能在智能制造中的作用不断演变 智能制造的现状 未来 12 个月内人工智能/机器学习技术的主要用途 质量控制 过程优化 机器人 物流 网络安全 36% 42% 37% 49% 50% 第 10 版年度智能制造现状报告 11

具备海量空间数据存储与管理能力，矢量、栅格、影像、三维四位一体的海量数据存储，高效的空间索引。 采用版本与增量相结合的时空数据处理模型，“元组级基态 +增量修正法”的实施方案，可实现单个实体的时态演变。 具有版本管理和冲突检测机制的版本与长事务处理机制。 基于网络拓扑数据模型的工作流管理与控制引擎，实现业务的灵活调整和定制，解决 GIS和 OA的无缝集成。 标准自适应的空间元数据管理系统 具备海量空间数据存储与管理能力，矢量、栅格、影像、三维四位一体的海量数据存储，高效的空间索引。 采用版本与增量相结合的时空数据处理模型，“元组级基态 +增量修正法”的实施方案，可实现单个实体的时态演变。 具有版本管理和冲突检测机制的版本与长事务处理机制。 基于网络拓扑数据模型的工作流管理与控制引擎，实现业务的灵活调整和定制，解决 GIS和 OA的无缝集成。 标准自适应的空间元数据管理系统

R&D Program of China (2019YFE0102900). 炭火力发电将向风、光、核电、水电、氢、生物质 等为主体的发电系统转型。电力系统将向强不确定 性系统演变，向电力电子装备主导演变，向全局智 能化、数字化转变。 以新能源为主体的新型电力系统面临诸多新 挑战。如电力电子化程度的快速上升，会引发系统 宽频振荡、谐波、谐振等事故风险[2]。国家积极推 进的源网荷储一体化和多能互补，使多时间、多空 monitoring system based on PSIC 合方法，分析状态参量与缺陷类型、部件、严重程 度和发展趋势的关联关系。但是，输变电设备内部 数据获取方式有限，对缺陷发展过程中的时空演变 规律无法有效辨识。随着输变电设备的传感器物联 网大力建设，缺陷监测数据将逐渐丰富，多源时空 数据耦合的缺陷智能识别研究将迎来新一轮热潮。 3.3 高保真动态多维数字孪生的状态异常预警等

应对思路 重点在防洪、 供水、 工程安全、 泥沙分析等专业模型， 及动态可视化模型等方面进行突破。 一是研究流域自然规律， 对降雨 - 产流 - 汇流 - 演进全过程洪水形成演变规律， 河道泥沙演变趋 势及 江湖关系变化机理， 水库群及引调水工程泥沙冲淤规律， 以及大坝渗流及变形的发展规律等进行研究， 研发机理分析模型。努力打造通用的水利专业工程软件包， 用于流域防洪、供水调度、工程安全、泥

人受伤。初步判断因电芯过热引发热失控 韩国 2025 年 3 月 表 1 近年重大储能安全事故举例 02 储能系统全生命周期安全风险特征 02 电化学储能系统作为长周期运行的能源装备，其安全风险源呈现全生命周期覆盖、动态性演变的特征。从设计的缺陷， 到建设安装的过程风险，再到长周期运维的隐患，安全挑战贯穿始终，且随工况、环境、运行时长动态变化，形成持续存 在的安全压力。 储能热失控是能量失衡 - 热蔓延 - 链式反 等隐患。 运维运营环节风险源 作为储能全生命周期持续时间最长、变数最多的环节，当前许多项目仍依赖传统人工“看仪表”式巡检，难以精 准捕捉电芯一致性衰减、绝缘老化、触点松动等隐性隐患，小问题累积演变为燃爆、触电等恶性事故。 各类绝缘失效带来的电气问题，散热能力不足带来热累积等问题，均会引发热失控；热失控后可燃气体在舱内堆积， 易触发燃爆事故。 随着储能舱向高密大容量演进，高密度布局使线

核心变量。当“数据要素”与“绿色转型”这两大时代洪流交汇，一个充满机遇与挑 战的新兴领域——ESG数据资产化——应运而生。 ESG（环境、社会与公司治理）数据不再仅仅是企业社会责任报告中程式 化披露的范畴，它已演变为衡量企业可持续发展能力、风险管理水平与长期投资 价值的关键指标。将这些蕴含巨大价值的数据，通过合规、可信、高效的路径转 化为可交易、可融资、可评估的数字资产，不仅能为金融市场注入新的活力，更 21 5 第一章：宏观逻辑与时代背景 在数字经济重塑全球产业格局、“双碳” 目标引领绿色转型的当下，两大 时代浪潮交汇催生了 ESG 数据资产化这一新兴领域。ESG 也从最初的合规要求 ，逐步演变为企业创造价值、提升核心竞争力的关键引擎。本章将从数据要素 的战略意义以及“双碳”目标下绿色金融新范式入手，剖析 ESG 的价值转型， 深入阐释 ESG 数据资产化的核心内涵与经济意义，为理解该领域的发展逻辑奠