为医院建设有弹性的高效微电网： 从设计到融资 作者：Markus Hirschbold 和 Andy Haun 执行摘要 世界各地的医院越来越多地采用微电网技术来提高弹性和降低能源成本。为了优化微电网解决 方案，医院团队必须开展精细的可行性研究，部署规模得当的分布式能源。应考虑采用模块化架 构，以帮助简化微电网的设计和安装，同时降低维护成本。应对所有的融资方案、激励措施和运 营模式进行评估，以减少风险，实现收益最大化。 许多医院需要扩建设施并增加更多的能源密集型设备 3. 能源价格持续上涨 这增加了管理者的预算压力，迫使他们想方设法降低与能源有关的运营成本。微电网可以充分发挥现场分布式能源 (DER) 的优势，利用高效发电手段，如热电联产 (CHP)、燃料电池以及太阳能、风能等可再生能源发电，并结合可以 移峰填谷的储能与智能管理供需的高级控制工具，提供有效的解决方案。 图 1 : 微电网技术通过提高对电网中断的 2018 3“微电网势头： 建设高效、有弹性的电力”，气候与能源解决方案中心， 2017 4 “哈维飓风后重新开灯”，Power Generation，2017 施耐德电气 3 微电网系统技术已经成熟，预计在全球范围内将以每年 20% 的速度持续增长，而自 2014 年以来， 微网的一次性投 资成本预计下降了 25% 至 30%。5现在是医院利用这一经济高效的手段减少对公用电网依赖的最佳时机。当电网停

智能电网: 多源电力系统的高效选型 白皮书 目录 01 引言 第一部分 - 智能电网基础与智能选型的作用 03 04 05 1 - 智能电网：能源转型的支柱 2 - 为什么智能选型至关重要？ 3 - 选型软件：应对新挑战的解决方案 06 第二部分 - 潮流计算：优化电能质量与预防低效能 07 1 - 理解潮流计算 08 10 2 - 案例研究：提升工业电网性能 第三部分 31 1 - elec calc 的核心功能 32 36 2 - 为智能电网参与者带来的附加值 结论 - 借助 elec calc 开启智能电网新时代 38 白皮书 | 智能电网：多源电力系统的高效选型 01 引言 能源转型背景下智能电网 的挑战 能源转型正在加速推进，其驱动力来自于减少碳排放的需求以及将可再生能源整合到电力系统中 的必要性。 智能电网是这一变革的核心，它能够整合多种 第一部分 智能电网基础与智能选型的 作用 03 04 智能电网： 能源转型的支柱 1. 智能电网代表了现代能源系统管理的重大进步。它们通过整合可再生能源（如太阳能、风能和水 电）并完成高效、自动化的电力能量流管理，满足了能源转型的需求。 与传统电网的线性集中运行不同，智能电网设计为灵活、互联且响应迅速。其结构基于先进技 术，包括物联网传感器、实时数据管理系统和智能算法。这些创新使智能电网能够适应可再生能

，以 及演进路径建议。 本白皮书旨在通过对算力城域网的网络架构、关键技术、应用场 景及发展策略的探讨，吸引更多行业内的专家和相关从业者共同参与 算力城域网的创新发展与产品实现，推动网络向更加高效、智能、灵 活、绿色、安全等方向演进。 算力城域网白皮书（2025 版） II 目 录 前 言............................................... 22 七、算力城域网典型应用.......................................................................26 7.1 海量数据高效入算场景........................................................... 26 7.2 存算分离拉远训练场景................. 中心的建设。各 类算力资源如何实现高效整合，服务于千行百业，进而实现算力的商 业闭环是业界普遍关心的话题。本白皮书针对算力发展新态势和算力 业务新需求，在 2024 年《算力城域网白皮书》基础上，对算力城域 网的网络需求、网络架构、应用场景和关键技术等方面进行了更新和 完善，旨在应对算力快速发展带来的各种挑战，实现城域范围内异构 算力的资源整合和高效供给。 算力城域网白皮书（2025

目标：通过“东数西算”工程，在全国范围内规划建设多个国 家级算力枢纽节点和大数据中心集群，形成布局合理、绿色集约的算 力基础设施体系。实现算力的规模化、集约化发展，提升算力使用效 率，降低算力使用成本，推动算力资源的高效配置。  意义：从经济角度看“东数西算”工程带动了数据中心建设、 网络通信、IT 设备制造、软件等相关产业的发展，促进了产业结构 优化升级，为经济增长注入新动力。在资源利用方面，充分发挥了西 考与决策依据，加速“东数西算”从战略规划向工程落地的转化进程。 二、整体架构 ●系统整体架构 如图 2-1 所示：异地、异构、异属的各类算力资源 通过网关实现物理与逻辑层面的并网，构建起“全域可达、动态可控、 高效可用”的算力资源池，为算网协同调度平台提供标准化的资源服 务支撑。 图 2-1 整体架构图 算网协同调度平台包含两大用户入口及四个调度模块，功能如下：  资源需方入口：资源需求方可通过该入口发布涵盖算力、存 算力使用者在使用算网资源时，能够通过算网协同调度平台为统 一平台，实现对所有算网资源的无差别调度使用。这意味着，无论资 源的属性和管理方式如何，用户只需关注自身的业务需求，无需了解 资源的复杂细节，即可便捷、高效地获取所需算力、网络和存储资源， 享受一体化的优质服务体验。这种无差别调度模式极大地简化了资源 获取流程，提高了用户的使用便利性，降低了用户的使用门槛，有助 于吸引更多潜在用户进入算力市场。

人、财、物”全链路智能协同，支撑上市公司经营与管控，实现 AI 时代高质量发展。 “文会事”在线，决议快传、执行到位 信创公文：支持国企集团各类复杂公文流转场景，全程留痕；移动签批、电子签单等高效、 灵活，领导出差也不耽搁；可在公文中发起督办，助推执行力。引入 WPS、永中、OFD、 CFCA、易企签等"流版签"软件，满足国企公文信创适配需求，助力公文体验与安全。 三会管理：支持党委会 有保障。 督办管理：支持公文、决议等一键转督办；看板多维度、多类型展示督办任务最新进度，方 便领导实时监控，并全面掌握各部门的工作办理情况，及时发现并解决问题。 多角色门户，“事找人”让协同更高效 高管门户：打造高管专属一站式集成工作台，方便快速获知其工作所需重要信息、日程、邮 件等，便捷应用入口，快速发起业务操作，提升工作效能。 供应商门户：同步企业采购工作数字化建设，支持供应商在线注册、审核准入等流程管理， 管理内容与应用聚合平台，集合从研发到 量产每个环节质量控制数据，快速处理质检、质改等流程待办，确保品质。 另外，包括学习门户、新人门户、营销门户、合规门户等都可以用蓝凌 MK 数智化工作平 台高效配置，满足上市公司组织协同需求。 协同在线，用流程支撑公司内部控制 流程管理：基于蓝凌 BPM 流程平台，可帮助公司重构或升级建流程管理，进一步推进管理 制度落地、审批效率提速、权责一体化，满

发展的重要方向之一。数字化转型有助于实现节 能减排目标，比如通过精确控制原料消耗、材料再利用等方式来减少浪费，推动循环经济的发展。 以 高质高效 两大目标，实现智能化、个性化、服务化的三大突破 因而，智能制造企业应聚焦高品质与高效率提升两大核心。战略布局服务化转型，打破传统 商业模式，将产品融入服务；发展个性化定制，构建C�B链条，满足个性需求；布局数字化 全面升级，信息技术融合，推动产品智能进化。 标 高质量 通过精益管理不断提升 产品质量 高效率 通过数字技术提高生产 智能化水平 智能制造企业 服务化 通过重构商业化模式实现 产品的服务化 个性化 通过大数据实现产品的 个性化定制 智能化 通过嵌入新兴技术实现产 品的智能化 基于产出的 服务化 大规模 个性化定制 超级智能化 内涵丰富的 高质量 凸显优势的 高效率 制造业数字化发展态势及 文印管理的总体需求 工作流管理：自动化文印管理，匹配制造企业复杂的工作流、业务流 文档高效管理，减少人工干预，让员工专注于价值创造 远程办公：云端多样化数字办公打印、远程设备便捷接入与管理 科学管理、控制耗材 降低设备维护、人工管理成本 精细化管理、提升文印效率 多样的文件格式支持，（CAD图纸、PDF、Word、Excel） 海量生产型报告、作业指导书的高效、稳定打印与复印 核心设计图纸的高精度打印支持 对设

使用了拥有约20万张英伟达 H100 GPU的大型智算中心进行训练， 其计算能力是上一代版本 Grok 2 的 10 倍。与此同时，以 DeepSeek 为代表的轻量化模型涌现，降低了算力使用成本，让更多用户高效快 捷的使用 AI 服务，激发了更大的智能算力需求。此外，随着市场竞 1 中国电信研究院，《智算产业发展研究报告（2024）》。 央国企智算创新实践报告（2025 年） 3 争的 数字化转型；各类科技公司也积极参与人工智能技术竞争，智算行业 发展迎来新局面，算力普惠普适将成为重要支撑。在智算平台方面， 通过多层级、多主体、异构算力节点的资源调度和交易，促进了智算 资源的高效利用，如中国移动的震泽智算平台，通过分布式云原生 Kosmos 技术和异构混训解决方案，支持大模型跨域、跨芯训练，并 通过算网大脑进行统一调度，推动通、智、边一体化调度，实现“中训 边推”。 化配置，形成集团级、区域级等多层级的智算布局体系。 能源行业在推动全过程数字化、智能化转型的过程中，大多选择 在西部国家枢纽节点部署智算节点，以降低成本。中国石化在呼和浩 特构建了包含高速计算资源、高容量存储、高效数据流转网络的异构 智算资源池，目前总的智能算力约为 76 PFLOPS，预计到 2025 年将 达到 100 PFLOPS3，为人工智能应用提供所需算力服务、数据服务和 算法服务，支撑中训边

谢人超、唐琴琴、杨煜天、马霄鹏、汪硕 江苏省未来网络创新研究院 魏亮、方辉、孙玉刚、尹鹏、林枭、韩风、占昊天、王磊 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以支撑日益复杂的智能应用需求，已成为推动产业数字 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 状况的基础上，借助统一的度量范式对资源量进行对比与评估，再结 合任务的计算强度、时延要求和数据依赖等特征，以及网络带宽和能 量预算等约束，运用自适应的智能调度算法将大规模的计算任务分散 到不同的计算节点上，从而实现高效的数据处理和分析。本白皮书阐 述了分布式算力感知与调度的背景、体系结构、关键技术、应用场景、 发展建议，旨在为有兴趣了解分布式算力感知与调度相关概念和技术 的研究人员提供介绍与指导。具体而言，本章从分布式算力感知与调 个小任务，然后把这些小任务分配给地理、网络层级或逻辑上相互独 立的多个节点。这些计算节点可涵盖数据中心、边缘设备（如基站、 物联网网关）、终端设备甚至个人闲置设备等，通过网络连接形成协 同体系，实现算力资源的分布式协同与高效利用。分布式算力并非单 一形态，边缘算力是前者重要组成部分，是分布式思想的一种具体体 现。边缘算力强调“地理近端性”，即计算能力的部署靠近数据源， 以满足低延迟和高实时性的需求；而分布式算力更关注“全局最优性”，

存传能力差异而导致的异构算 力碎片化、生态割裂及协同效率不足等问题日益显现。构建统一计算、统一通信、 统一调度和统一评测的异构算力协同体系，实现异构算力间的无感知计算、无阻 碍通信协作、资源的高效调度和自动化测评，是推动异构算力基础设施迈向新阶 段的关键路径。 本白皮书通过系统性梳理算力产业发展现状、异构算力协同体系架构、关键 技术、解决方案与实践和未来技术展望，促进产业界对异构算力协同领域的深入 算力产业发展现状 1.1 算力发展趋势 在政策与需求的双重引擎驱动下，中国算力产业已驶入高速发展的快车道。一方面，政 策端持续加码，自 2017 年 7 月以来，《新一代人工智能发展规划》率先提出“建设高效能 计算基础设施，强化超级计算中心对人工智能应用的服务能力”，为算力发展奠定基调； 2020 年 4 月，“新基建”战略进一步把数据中心、智能计算中心列为核心，全面鼓励产业 高质量跃升；随后， Unit），GPGPU 通用计算架构，自研 DTK 软件栈， 支持 PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch 等主流框架，已适配 DeepSeek、LLaMa 和 GPT 等大模型，高效能 AI 训推一体化，搭建“芯片—DTK+HipBLAS/HipFFT—DCU 集群— 训推一体+工业仿真”四级闭环，在科教、金融、医疗、政务、智算中心等多个领域实现 DCU 集群以及异构混池规模化应用。

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