同驱动产业智能化转型。 以此框架为核心，系统阐述了五大核心业务场景的智能化实践与成效： 资产智能：针对新能源电站出力波动、储能物理约束与市场策略复杂、充电场站 利用率低等挑战，通过人工智能驱动的功率预测、健康诊断与收益优化，将“被动设 备”转变为“主动收益单元”，AI正成为资产智能的核心引擎。 规划智能：针对充电场站、储能电站投资决策依赖经验、风险难以量化的问题， 构建多情景动态仿真推演体系 资源，成功参与电网需求响应； 在零碳园区实现光储充智能微网，能源自给率显著提升。 市场智能：针对电力现货交易复杂博弈、风险难控的问题，打造电力交易智能体， 实现电价预测、策略生成、风险量化、自动执行全链路智能化。日前电价预测准确率 超90%。邦惠电品牌为中小用户提供交易服务，合同履约率100%。 用户智能：针对充电服务体验同质化、用户潜在价值未充分释放的行业痛点，依 托新电途聚合充电平 的模式难以为继，取而代之的是“源网荷储协同互动”。这一新形态具有三大特征：高 比例波动性电源、海量分布式资源、多时间尺度耦合，直接将新能源产业的核心矛盾 聚焦于“三重不确定性”，即物理侧不确定性（新能源出力预测偏差）、市场侧不确定 性（电价波动）和政策侧不确定性（规则高频迭代），传统管理模式已难以应对这一系 统性挑战。 面对这一核心矛盾，以大模型为代表的新一代人工智能技术，凭借其强泛化能 力与多模

4.2 预测性维护系统..................................................................................47 4.2.1 设备健康状态监测......................................................................50 4.2.2 故障预测模型... 率、降低运营成本并增强市场响应速度。 在具体实施层面，该方案将聚焦于几个关键场景。例如，利用 5G 网络连接海量工业传感器与高清摄像头，实时采集生产现场数 据，并通过边缘计算与云端 AI 算法相结合的方式，实现对设备状 态的预测性维护、对产品质量的在线视觉检测以及对生产能耗的智 能调控。这种结合不仅解决了传统 Wi-Fi 和有线网络在移动性、稳 定性和覆盖范围上的局限性，更使得 AI 模型的实时推断与反馈控 制成为可能。 升，以下数据对比了传统模式与智能化升级后的预期效果： 制造环节 传统模式下的典型挑战 AI+5G 解决方案的预期改 进 设备运维 计划外停机频发，维护成本 高，依赖人工定期巡检。 实现预测性维护，设备故障 预警准确率提升至 90%以 上，非计划停机时间减少 50%。 质量检测 人工目检效率低、易疲劳漏 检，抽样检验存在风险。 基于机器视觉的在线全检， 检测效率提升 3 倍以上，产

使得电力系统故障的随机性和非线性性大大增强，故障 特征不再明显，建立故障诊断的机理模型及寻找判据日 趋困难。 配网运行与运维 新型电力系统配电网的其他方面，如巡检、图像识别等、 电力市场中电价预测等、配电网的调度控制等也需要针 对算法以及技术手段不断完善。 随着新型电力系统的建设，电气设备、发电机节点、负荷 节点数量都成倍增长，随之而来的海量数据对计算、储存 的要求越来越高。且配电网的复杂性、分布式电源的不确 专业知识底座 + 角色智能 体 ) 会推理、角色化、可复用 专 业 小 模 型 专 业 小 模 型 专 业 小 模 型 角色 智能体 专业 大小 模型 专业 知识 底座 配网风险 预测 历史数据 智能负荷 转供 典型方案 设备缺陷 识别 图像样本 设备故障 诊断 缺陷样本 专 业 小 模 型 样 本 国家电网公司 STATE GRID 14 从本质上看，时间序列预测主要有 三个角度的分析视角 针对序列趋势的拟合，涉及整合 历史数据信息输出最大似然估计。 马尔可夫估计，利用状态转移矩 阵实现信息迁移和预测。 基于历史先验信息实现预测的最 大后验估计。多数方法的数学基 础都可以追溯到统计理论的三种 视 角 。 时间序列预测是通过分析按时间顺序排列的历史观测数据，建立数学模型预测未来趋势的统 计 学方法，涉及

特征工程等。对于监督学习任务，需要对数据进行标注（如分类标签、回归 值等），以便模型进行学习。 1.1.2. 模型：闭环的核心 模型作为闭环的核心，是通过数学、统计方法以及算法模型，从数据中 提取规律并进行预测或决策的智能工具。其开发流程包含四大关键环节：（1） 模型选择。根据任务类型（如分类、回归、聚类、降维、生成等）、数据特 性（如数据规模、特征维度、稀疏性等）和计算资源，匹配逻辑回归、决策 树、神经网络、Transformer 次，模型 在医疗健康领域具有广泛应用，例如疾病诊断与筛查、药物研发、个性化 治疗、医疗影像分析、健康监测与预警、医院管理与资源优化、远程医疗 与智能问诊、流行病预测与防控等。最后，在实际应用中，模型需要处理 实时数据并做出预测或决策，通过 API、消息队列（如 Kafka）等技术实 现实时数据流处理，形成闭环反馈，持续优化模型性能和业务效果。这一 过程体现了从数据到模型再到实际价值的完整转化。 e Learning）。系统能够在新数据到达时 实时更新模型，而无需重新训练整个模型，适用于实时健康监测、动态疾病预测等场景。（2）联邦学习（Federated Learning）。在保护患者隐私的前提下，实现分布式医疗数据的协同学习，适用于跨机构医疗数据共享、联合 疾病预测等场景。（3）知识图谱的动态更新。通过图神经网络（GNN）等技术，实现医学知识图谱的自动扩 展和更新，适用于智能诊

产数据采 集 智能燃气 GIS 系统 云计算 云平台 智能巡检 工业互联网 5G 网络 智能硬件 物联网 数字经济下的智慧管网 智慧管网 智能运营 智能巡线 应急管理 消费预测 万物互联 4G 网络 燃气管网 区块链 智能销售 数据中心 设备管理 完整性管理 大数据 气源追踪、热值追踪 热值交易、区块链 管容交易 平衡管理 消费预测 环 境 感 知 e 天气气象 系统 数字经济下的智慧管网架构 工业互联网 工业互联网系统 销售计划导入，作业计划、运行调整计划、应急管理方案作 为条件预测边界条件导入，计算完成后返回计算结果 数 据 开 发 应 用 大 数 据 产 生 与 管 理 实时、预测的全管网压力、流量、温度、管存、 输差、进销平衡气源组分等仿真计算结果共享 4670%12244210.090 1C-m -W IC-7 4706123242103M 消费预测 PSlforecast 消费预测是 PSI 根据在线仿真计算结果和历史数据，结合输送计划变化情况和影响用气 消 费的其他因素，对未来用气情况进行预测分析、并对供气方案进行优化的专业化模块。 配置日历 · 根据不同国家和地区的习俗，配置日历，计 算不同日期消费者的用气量变化

ToG/ToB/ToC 业务场景全覆盖 200+ 机 理 模 型 算 法 芯片级传感器 顶尖算法团队 业务能力组件 数据补全 故障分类 森火蔓延模拟 震后风险预测 “ 谊昆” 大语言 模型 优势 核心产品 智文 智案 智调 公共安全行业大模型应用 互联网搜索 公共安全 网数据与无人机影像实现灾情动态评估。 知识图谱 基于历史案例库构建应急领域知识图谱，实现灾害 链推理。例如：关联气象数据与地质灾害模型预测 山洪爆发风险。 动态加权 采用注意力机制对多源数据流进行动态权重分配， 提升关键指标识别精度。例如：在台风路径预测中 强化气象雷达数据的决策权重。 01 02 03 结构脆弱性评估 人为因素分析 动态权重调整 环境应力建模 依赖关系图谱 生成结构健康度评分。 构建基础设施间的依赖关系知识图谱，识别如电网 故障可能导致供水中断等连锁反应，实现系统性风 险传导路径推演。 集成气候、地质等环境参数，模拟台风、洪水等极 端事件对设施的物理冲击效应，预测不同灾害情景 下的薄弱环节。 通过自然语言处理技术解析运维报告、巡检记录， 识别人为操作失误或管理漏洞等非物理性风险因素。 基于强化学习的自适应机制，根据实时数据动态调 整各类风险要素的权重系数，确保评估模型随环境

....................................................................................46 4.1.1 慢性病风险预测.........................................................................48 4.1.2 营养缺乏与过剩分析....... 捉非线性关联；  个性化需求：不同个体的生理状态、代谢能力和健康目标差异 显著，需动态调整方案。 DeepSeek 技术通过深度学习模型与大规模数据处理能力，能 够有效整合多源异构数据，建立高精度预测模型。例如，在膳食营 养评估方面，基于 DeepSeek 的分析系统可实现： 功能模块 传统方法局限性 DeepSeek 解决方案优势 营养摄入评估 依赖人工记录，误差率高 自动化分析，实时反馈准确率>95% 了从群体健康建议到个人定制方案的质变。 1.1.1 大数据在健康领域的应用趋势 近年来，随着信息技术的快速发展，大数据已成为健康领域变 革的核心驱动力。全球健康数据的规模呈指数级增长，据国际数据 公司（IDC）预测，到 2025 年，医疗健康数据量将达到 36 万亿 GB，年复合增长率高达 36%。在这一背景下，大数据技术正逐步 渗透到疾病预防、诊断、治疗和健康管理的全链条中，其应用趋势 主要体现在以下三个方面：

民航业正加速推进人工智能、大数据、 物联网等技术的深度融合，通过智能 化手段优化航班调度、旅客服务、行 李管理等核心业务流程，显著提升运 营效率。 01 数据驱动决策 航空公司与机场逐渐依赖数据分析和 预测模型，实现航班延误预警、客流 高峰预测、资源动态调配等，减少人 为干预带来的不确定性。 旅客体验升级 数字化转型推动无纸化值机、人脸识 别通关、个性化导航等服务普及，旅 客全流程自助化率显著提高，减少排 队等待时间。 合全球航空业可持续发展目标。 02 03 04 调度低效 航班保障资源分配不合理，停机位 / 廊桥 / 地勤等资源 调度依赖人工经验，导致周转率低下与航班延误率居高 不下。 01 预测偏差 传统预测模型对客流、行李量等关键指标准确度不足， 导致资源准备过剩或不足，增加运营成本。 03 信息孤岛 空管、航司、地服等系统数据标准不统一，实时数据共 享不足，协同决策缺乏数据支撑影响运行效率。 秒级数据响应，满足航班调度、异常预警等场景的实时决策 需求。 01 03 02 数据中台架构 通过 API 网关提供数据查询、分析模型调用等标准化服务， 支持业务系统快速获取旅客画像、航班预测等高价值数据产 品。 部署数据脱敏、访问控制及加密传输机制，符合 GDPR 等国 际数据安全标准，保障敏感信息不外泄。 04 05 智能数据服务 实时数据处理 安全与隐私保护 数据资产化管理

态和生产数据，为管理层提供精准的决策支持，提 升整体运营效率。 AI 大模型能够快速适应市场需求变化，支持多品种、 小批量的柔性生产模式，满足个性化定制需求。 通过 AI 模型整合供应链上下游数据，实现库存精准 预测、物流路径优化和供应商协同管理，降低供应 链成本。 智能制造技术可显著降低能源消耗和碳排放，推动 工业园区向绿色低碳方向发展，符合全球环保趋势。 传统园区数字化转型痛点 依赖经验判断缺乏数据支撑，难以实现基于实时数据的科学决策 03 02 边缘计算与物联网层 基于边缘侧部署的时序分析模型，实时评估设备振动、温度 等参数，预测潜在故障并触发维护工单，减少非计划停机。 提供可视化策略配置界面，支持设备联动逻辑（如环境传感 器触发通风系统）的快速编排，无需编码即可实现场景化控 制。 04 05 设备健康度预测 多协议物联网接入 低代码规则引擎 边缘 - 云端协同机制 AI 引擎 感知层 推理层 训练层 与增量学习过程中的 版本管理。 基于海量工业数据构建垂直领域大模型，通过持续学习机制优化生产工艺、物流调度等 园区核心业务模型参数。 采用分布式计算框架对感知数据进行特征提取与模式识别，输出设备预测性 维护、能耗优化等工业知识图谱。 通过物联网设备与边缘计算节点实时采集园区环境、设备、人员 等全域数据，形成数字化感知体系。 平台支持联邦学习框架，实现跨园区模型协同训练与安全加密下的参数共享机

能等集中式电源 可控资源 分布式光伏 控制指令 电价激励 虚拟电厂 (VPP) 运营商 控制指令 电价激励 分布式储能 充电场站 工业可控负荷 电网调度中心 稳定出力 需求上报 负荷预测 发电预测 协调优化 控制调度 状态量测 商业柔性负荷 居民可控负荷 虚 拟 电 厂 并 不 是 真 正 意 义 上 的 发 电 厂 ， 而 是 一 种 智 能 电 网 技 术 ， 其 核 相疆历史鱼葡、电价水平、天 气预图、以及调里成本充分评 估客户的用能情况，在进行电 能管理的叩时忧化客户的用能 成本。 电力现货 以虚拟电厂身份萝与各地电力 现固市场，在醒熟的电力市场 通过现质价格预测实理丽大化 的露利收益。 中长期交易 以售电公司 ( 星里拒源 ) 身 份 与电力国费者玉订稳定的电力 购雨电合用，确保长期偶应和 嘲求价临的愿定性和可■性。 虚拟电厂技术路线 - 系统集成方 预 测、负荷预测，预 ! 估现 货低价时段，通 I 过智能 微网 ( 充电网、 j 储能 网 ) 技术 + 交易， 实现 电量时序转移， I 直 线提升零售侧市场 化交易收益，目前实 现交易收益在原基础 上增加 0.08 元 / 度。 提供平台定制化开发 /SAAS 化服务，提供多 i 种平台功能，如智能需 求预测、智能价格预测、