采 集 层 电动 汽车 可控 负荷 用 户 资 产 r 这是一个在数学上的多目标优化问题，由于海量对象 组合、商业博弈、误差考核、强可靠性和安全性等等 约束，使得这一问题的优化算法、闭环控制通信和设 备等方面极具挑战性。 1. 原始用电特性 III 源网荷储协同 仅调整生产流程 用电 特性 畅 电能量 辅助服务 需求响应 交易 品种 原 料 约束条件：陶瓷厂、电网、市场约束 0 P(1) P°() ≤△ ≤ 陶瓷厂生产机组约束 0 P. ≤ (1)≤Ppbes max ③ 陶瓷厂期望产量约束 OsP₄ ()SR- ⑤ 出力约 束 0 P(t) Pemax ≤ ≤ s(t+1)=s(t)+ △s+(t) - △s~() ② 陶瓷厂储仓容量约束 P-PH=Pv(1)-P(1)+Pe(1) ④ 功率平衡约束 China University of Technology 数学上的优化问 题 1)4 小时超短期滚动气象数据预测 2)4 小时超短期滚动电价预测 3) 生产约束下 4 小时超短期负荷可调能力滚动预测 ( 终 端 ) 4) 生产约束下可调能力分解 算法 ( 平台与终端 ) 5) 调节精度实时控制算法监测 ( 平台与终端 ) 6) 智能合约 ( 区块链技术 ) 虚拟电厂与电力现货 主 动

万千瓦的规划目标。“十五五”期间，考虑抽水蓄 能装机短期内无法大规模投产等实际需求，电化学储能将有进一步增长空间。 9 图 2-3：湖南省电化学储能电站现场图 综上，系统调节能力是决定湖南省新能源消纳上限的刚性约束。为平抑新能源出力 的剧烈波动，必须加快构建涵盖抽水蓄能、新型储能、压缩空气储能及需求侧响应的“多 时间尺度、多技术路线”调节资源池。这构成了本省电力系统低碳转型的关键路径。 2.3 推动煤电机组升级改造及低碳 关键指标 ✓ 各类电源装机及发电量现状 ✓ 全社会用电量变化趋势 ✓ 外调电可再生能源比重 ✓ 各类基础设施建设成本 ✓ 未来各类能源的价格 ✓ 碳市场价格 迭代 修正 导入 内嵌 关键约束条件 电力/电量缺口 —电力/电量平衡— —可再生能源电力消纳— 非水可再生能源消纳责任权重预测 可再生能源消纳责任权重现状分析 —全社会碳排放达峰— 二氧化碳排放量 碳达峰及碳中和时间 因此针对湖南省电力系统支撑能力建设与低碳转型协同发展路径研究，我们拟设置 关键约束条件：电力 / 电量平衡、全社会碳排放达峰、可再生能源电力消纳、可开发资 源条件等，以政策及市场机制为指导，计算最优经济成本，研究不同路径对全省完成“双 碳”目标的影响。 3.2 模型搭建 3.2.1 目标函数 以 2024 年为基准年，构建高分辨率的运行模拟模型，研究满足电力电量平衡、碳 排放约束、年经济成本低条件下的最优电力系统结构。

景的选取和培育不仅要考虑应用需求的多样性，也要系统 考虑空域条件、运行环境、安全保障能力及配套基础设施 等因素。 低空智能网联体系是大规模场景应用的基础，在场景 规模化应用和体系化建设过程中，围绕受可接受安全水平 约束下的所需能力建设是开展场景安全能力和服务能力建 设的核心任务。由于各地在专业认识、区域产业水平、地 方产业方向存在差异，其场景选择、运行规划和技术体系 构建等方面的模式和路径存在差异，而低空智能网联体系 务需求，驱动体系设计面向实际应用；低空交通管理与服 务提供方主要承担运行相关的顶层设计，确保低空运行活 动合法合规、安全有序；低空行业监管方负责对行业的可 接受安全水平进行研判，给出满足安全约束的所需能力要 求，并对低空活动开展监管，是体系安全治理的保障。 低空装备相关参与方在全流程承担着贯穿运行、验证、 能力构建和技术落地的关键任务。其中低空飞行器制造方 不仅提供飞行装备本体，还深入参与飞行器能力构建、适 应通过系统化的收集与研判，为后续任务定义与方案设计 奠定基础。 3.运行场景想定 运行场景想定的输出成果主要聚焦于在完成现状评估 和需求研判后，对体系建设范围、运行边界及条件约束进 行明确。通过梳理任务定义、空域条件与用空约束、需求 点位置和飞行器类型，可形成体系建设的顶层输入框架， 为能力设计、系统架构规划和实施路径制定提供清晰方向。 16 图 3 运行场景分析与想定示意

定义的 ，是端到端 的客户价值切分 ， 涉及领导者到一线 开发人员 - 精益切片需要组织 内所有职能部门参 与 ，才能真正识别 和验证组织流程、 文化与思想造成的 约束 - 跨职能团队需要围 绕重点领域进行组 建 - 定义具体成效后 ， 需要制定适当的度 量标准 将精益切片与更大范畴 的转型举措融合到一起 让每个人都在精益切片 中 围绕精益切片组建团队 持续变革将成为数 字化未来的新规范。 精益切片方法更好 地建立了试验和学 习能力 ，帮助组织 在外部市场和客户 期望的变化的驱动 下继续发展业务运 营模型 2 精益切片方法更适 合暴露职能约束和 抗体 ，且干扰更少 ， 允许你将组织演化 为更适合目标的业 务架构 1 全面的大型转型方 法通常无法满足人 们的期望并取得成 效 ，在数字化转型 中它将更加艰难 关键点 要点 - 根据精益切片 ，组建 转 型团队 ：可视化对数字 化转型的假设 ，并利用 这些假设来确定获得最 多学习经验所需的跨职 能团队 - 围绕业务成效 ，定义 精益切片 ：选择一个可 以暴露组织内核心约束 的成效指标 ，将其作为 转型的第一个精益切片。 第 4 章 度量与决 策 1 客户价值度量 2 财务度量 3 个人关键绩效指标 4 改进度量 5

合各种可再生能源发电单元、常规发电机组、用 户侧可调度资源等，与电网或电力调度中心 (independent system operator, ISO)进行交互，根据 实际负荷需求和各个发电单元的约束进行最优出 力决策，以促进可再生能源消纳、提升系统整体 经济性，是新型电力系统的一类重要结构形态。 随着能源市场的不断发展，VPP 能够聚合的 能源形式逐渐多样化，它既可以用于市场能源交 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) [12]， 包括机会约束规划(chance constraint programming, CCP) [13]、条件风险价值(conditional value-at risk, CVaR) [14]等；以及信息间隙决策理论(information k2 分别为 CHP 机组电热出力允许运行区域边界斜 率的绝对值；εt 为 CHP 机组的热电比，抽凝式 CHP机组的热电比允许运行的范围内是可变的 [18]。 CHP机组电热出力的爬坡约束以及成本为 PCHP t - PCHP t - 1 ≤ -δ E, up, t ≥ 1 PCHP t - 1 - PCHP t ≤ -δ E, down, t ≥ 1 H CHP t

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 条件。 1 选择 LLM 模型在关键任 务 上 的 表现 (a) 评估推理能力； (b) 评估工具选择 与调用能力； (c) 评估代码编写 能力 上下文窗口 的大小 智能体工作流可能 局部电网的光储荷协同 调峰、调压 旋转备用 二次调频 优化调度策略 经济优先滚动优化 效率优先滚动优化 可靠性优先滚动优化 响应预想 + 实时互动 电网安全运行约束 电网可靠性约束 响应时间和目标约束 全网 需求响应 局部 精准需求 响应 电力 辅助服务 03 电网调度支撑：面向多场景的网荷协同优化调度和互动响应技 术 协同 优化 调度 和互 应兜 4a 置 运行约束条件□ 多微网群功率平衡 子微网联络功率约束 可控单元运行约束 主配网的交互功率约束 优 化 决 策 变 量 可控单元控制变量 与下级子微网联络功率 主配网的交互功率约束 负荷预测、优化策略调整、全局 - 局部协同分级控制、能量分配动态平衡 1an 一 -0 运行约束条件 子微网功率平衡 与子微网联络功率约束 区域间耦合变量、联络线功率变量

12 — 企业建立典型电子陶瓷元器件标准化组件库和设计知识库， 实现设计复用与跨部门协同。将常见的陶瓷元件（如不同规格 的陶瓷环、陶瓷插芯、陶瓷外壳等）制作成参数化模型，连同 材料性能、工艺约束等知识一起沉淀为数据库。在新产品设计 时，工程师可以匹配调用已有成熟方案作为蓝本，大幅减少重 新设计工作。 四级：应用多物理场仿真与云平台，实现微结构－电性能 协同优化与产业链协同 企业应 产计划与实际执行脱节、应对订单变化能力弱等痛点。电子陶 瓷生产周期长，工序多，设备专用性强，传统排程方法难以实 现生产资源的优化配置，影响交付周期和生产效率。人工计划 还容易忽视物料、人员等约束，导致计划不可执行或频繁变更。 应用场景： 一级：人工统筹排产，使用 Excel 等做排程电子化记录与 指令下发 在这一阶段，电子陶瓷企业主要运用 Excel 等基本的信息 工具辅助人工制 保存和查阅历史计划数据，避免了遗忘订单等低级错误。 然而，这种基础数字化计划方式在电子陶瓷行业面临诸多 挑战。首先，当订单量增加或产品种类多样化时，手动排程变 得异常复杂和耗时。其次，电子陶瓷生产过程中的各种约束条 件（如炉子温区、模具可用性、人员技能等）难以在简单表格 中全面考虑，导致计划与实际执行存在偏差。此外，当出现突 发情况（如紧急插单、设备故障）时，重新调整整个生产计划 需要大量时间和精力，难以快速响应。

将水文学原理和数据驱动模型相耦合 ，构建物理函数约束的深度学习模型 ，在深度学习模型中考虑了 流域产汇流的物理机制 ，使深度学习模型测预测结果更符合物理规律。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 在损失函数中嵌入物理机制 在模型训练模式中考虑物理机制 P16 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模型 模型结构： 精度较高： 典型暴雨场景下 ，模型 Nash 效率系数达到 0.95 ； 建模快速： 相较传统水文模型率定参数的耗时 ， 率定参数速 度提高 40 倍。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 P18 在各类规划规程调度的基础上 ，根据工程调度的需求 ，在流域水利工 程 调度拓扑关系图上 ，针对调度对象和目标 ，可进一步优化水库水闸的 模型并行优化算法 技术成果： 提升模拟速 度 模型高效求解： 水工程优化调度算法 提出基于非支配等级的自适应约束处理方法 NRAM 可提升复杂梯级高维调度决策模型的求解收敛速度、可行调度方案求解成功 率 SR PAR3 f(x) cj(x) F(x) OFF3 OFF3 f(x) cj(x)

，但受到风光资源、建设条件等因素限制 ，清洁 能源能量密度低，大规模建可再生能源电站的同时，应该建设相应集控管理系统，推动实现各类清洁能源灵活并网和消纳 ： n 通过电网清洁能源承载力约束和技术可开发潜力约束，得到清洁能源最大消纳能力，提高清洁能源发电利用率，减少碳排 放量； n 通过清洁能源发电的碳减排量，抵消传统火力发电的碳排量，从而保障企业完成履约； n 通过清洁能源功率预测结果， 通过配电网分布式新能源承载力约束和技术可开发潜力约束， 计算新能源最大消纳能力，从而提高新能源发电利用率，减 少碳排放量。 • 通过记录新能源发电量，可折算新能源碳减排量，为后续申 请 CCER 提供数据支撑。 主要功能： • 考虑省级电网调峰和输送通道能力约束，通过生产模拟、 大数据分析等方法，确定省级电网的新能源承载力。在此 基础上，考虑技术可开发潜力、配电网承载力等约束，建 立省级