管理技术

随着我国数字经济规模总量的不断攀升，实体经济、数字经济和信息服务的深度融合正加速产业数字化和数字产业化变革。算力作为承载信息数据的重要基础设施，已成为全社会数字化转型的重要基石。根据中国信息通信研究院最新发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，至2023年我国智能算力规模达到178.5EFlops，增速为72%，在我国算力占比达59%，成为算力快速增长的驱动力；据IDC等机构预测，至2025年，新增数据量180ZB，其中80%的增长来自于文本、图片、语音、视频等非结构化的数据。随着人工智能、元宇宙、高性能计算等领域的发展，激发了更多智能数据处理的需求和场景，对新型智能算力的需求激增。本研究围绕典型智能计算应用对异构算力的协同及调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求、调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求，包括异构算力类型、规模要求、性能要求、网络要求、数据传输要求等，分析异构算力协同的应用场景等特点，考虑同数据中心、跨数据中心、跨云边端多级、池化和非池化异构算力并存等各种场景下，算力协同的需求及可行性。研究分析异构算力资源分类整合、池化重构和智能分配等技术方案。研究分布式异构算力资源管理技术方案，包括管理跨数据中心、边缘及端侧的GPU、FPGA等异构算力设备，已虚拟化或池化的异构硬件，研究对异构算力资源进行标识和监控的方案，对算力进行细力度切分供给的技术方案，研究对计算任务进行异构算力匹配和调度的技术方案。包括如何匹配差异化的计算任务到相应的异构算力节点，如何支持异构算力资源高效和细粒度分配，基于应用场景的负载差异性，建立面向多样化异构算力资源和上层多场景需求的多元异构算力统一调度架构，统一资源实时感知，抽象资源响应和应用调度。研究分布式AI框架支持分布式异构算力的管理和调度技术方案。

报告主要分为“传统配电网面临的挑战”、“现代配电网的关键技术”、“未来配电网的发展展望”三部分。总结提出：传统配电网面临的挑战主要包括不断提高供电可靠性；不断提高电能利用效率；不断提高电网资产利用率；主动应对大规模分布式电源接入；主动应对大量电动汽车充电站/桩接入等五大方面。现代配电网的关键技术主要包括现代配电网的优化规划技术；先进运行控制与管理技术；应对复杂性与不确定性技术。

园区微网源网荷储协同管控在智能化、数字化方向发展中面临两个问题：一是随着园区级微电网建设数量和规模不断扩大，需要协调管控的终端数量增多、交互关系愈发复杂多变，对终端信息采集、汇聚、传输、存储、处理及可视化应用等提出的要求越来越高；二是园区微网终端快速协同与精准管控中信息采集量大、模型交互复杂、时间响应要求高，管理困难。为解决上述难题，华自科技采用5G通信技术、智慧能量管理技术、建模仿真与优化算法技术等，打通源网荷储终端之间的数据壁垒，提升多应用场景下能量协同管控的精度与效率，实现园区微网源网荷储互动调控的智能化与智慧化。

工器具全生命周期物联智能管理技术研究通过构建 “无人职守”的新型智能化管理模式，将人工参与降到最低限度。实现批量完成工器具数据信息采集，通过高效的管理手段实时掌握工器具的性能及使用情况，提高工器具日常管理效率，保障作业安全开展。通过无源标签开发实现“物联AI”智能化技术。研发体积小、高精度、可靠的高性能抗干扰RFID无源标签，使识别准确率达100%。研究高性能抗干扰RFID无源标签受强电场、强磁场的影响，使无源标签可以在强电场、强磁场中多频次使用，实现工器具自动识别、通过整合射频识别、智能分析监测技术，实现智能化库房管理，提高管理精准度及效率。对工器具进行全生命周期的形迹化管理。有效、精准的对每件工器具性能进行实时监测，准确掌握每件工器具的全生命周期状态，大数据统计分析工器具的生命轨迹，进而完成工器具性能的超前预测。解决公司目前面临的工器具管理的问题。

首先分享了“变电站智能辅助监控系统”的建设经验与应用心得。该系统采用了核心层、应用层、终端层的系统设计框架，集成了变电站智能辅助控制、安防监控、机器人巡检、在线监测等多个子系统，实现了对SCADA系统数据、设备台账资产数据等业务数据的接入，构成智慧变电站管理体系平台，最终以3D可视化变电站为展现方式，通过AR实景技术提供沉浸式体验。就未来发展而言，凭借变电站智能辅助监控系统的设备、软件平台优势，可进一步拓展系统监控功能的覆盖深度和广度，将现有分散的文明施工监控、现场施工安全、营业厅监控、巡检机器人、输配电在线监测等系统全面整合，形成一个全新的功能更加强大的监控中心，真正做到运用先进的智能管理技术，安全有效地对变电站进行管控。

虚拟电厂的本质是电力需求侧具备发电厂功能特性的虚拟主体，利用先进的通信、控制和管理技术，整合分散的分布式电源、用户侧储能、可调节负荷等需求侧资源，形成一个统一整体，像电力供应侧的传统电厂一样参与电力系统运行和电力市场交易。发展虚拟电厂有助于保障电力系统运行安全，激发市场活力，促进绿色发展。目前，我国虚拟电厂发展取得了积极成效，但也存在进一步完善的空间。

基于物联网技术，通过对供配电设备的状态信号进行数据采集、存储、计算与分析，构建由感知层、传输层、存储层及应用层组成的可视化智慧能源管理平台，实现设备运维管理、能源监控、全景地图展示、趋势分析、在线组态、开关控制、设备监控及电子档案管理等相关功能，提升用户管理配用电系统的安全性，保障用能质量可靠性。

我们将使用紧密结合实际业务场景，构建算力、训练/推理框架、算法全栈国产化适配的输电运检场景多模态大模型。输电多模态大模型通过海量场景多模态数据进行训练学习，模型参数量大和泛化能力强。在视觉识别能力方面和传统小模型相比，输电人工智能大模型在准确率、泛化能力、识别效率等方面表现优越。另外，以输电运检场景多模态大模型为基础构建的输电场景数字员工，能够基于可视化设备拍摄的场景图像信息，端到端的输出隐患信息、防护区信息、天气场景信息、高层语义信息、运检报告等，人机交互友好，业务流程无缝衔接，改变了传统运检软件系统工作范式。

2019年项目建成新一代国际先进、国内一流的超大规模南方电网网级电能量数据平台（以下简称“网级平台”）。作为支撑南方电网公司全网电能量数据决策分析和监督管控的重要服务型平台，网级平台采用基于大数据全栈全分布式架构的电能量数据集约化管理技术、基于机器学习的电能量数据异常诊断和智能修复方法、基于微服务的统一数据共享和应用等成果，实现全网电能量数据的统一分析、统一应用，为南方电网公司市场营销业务开展提供决策支持。项目成果在广东、云南、贵州、海南、深圳等地进行了广泛应用，极大地满足了规模化用电计量数据“高频次、高质量”采集需求，成果累计实现经济效益超过5000万元，经济和社会效益显著。

十八届五中全会，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，从数据资源开放共享、大数据关键技术及产品研发、网络和大数据安全等方面系统部署大数据发展工作。南方电网公司“十三五”规划中明确了数据资产管理的总体思路，着眼于多元异构的内外部数据融合，以资产管理的理念为指引，重点建设“数据供给、运营管理和价值可视”三个能力，为南方电网其他企业级应用提供数据服务和支撑，最终通过数据和服务的内外循环，实现数据资产的“内增效”和“外增值”。 在探索企业数据资产管理的道路上，一直有 3 个难以绕过的难题：1、 资产在哪 里，如何梳理、如何管控;2、 数据管理涉及方方面面，如何实现全生命周期管理;3、 数据资产管理平台技术和运营如何结合，确保落地。南方电网秉持先进的管理理念，一直坚持放眼海内外，积极吸收借鉴外部先进管理理论和方法，经过多年摸索探讨公司数据资产管理平台创新的突破了难题：1、通过构建并完善数据管理制度体系，保障各分子公司及部门资源投入，全面梳理各系统各部门的数据，形成较完善的数据资产清单，同时，结合技术手段，保障平台内资产目录及卡片及时更新。2、平台通过事前模型审核、事中元数据标准稽核及事后元数据监控通报整改，实现数据全生命周期管理。3、数据资产管理工作由公司高层牵头，各分子公司配合专门的实施运维团队及专责，组建一支点面结合，高效推进的数据治理团队，从而确保数据管控工作能够长期、持续、高效的落地。 南方电网公司依托原有数据资源管理平台中实用效果较好的功能基础之上，升级建设数据资产管理平台，新建或加强元数据、数据质量、数据开发、数据运维、数据共享、数据开放等各方面的管理支撑能力，形成科学化、体系化、实用化的数据资产管理技术支撑，覆盖数据资产全生命周期，为公司数据资产管理提供坚实的技术保障，同时，加强创新技术研究，有效推动数据资产管理平台架构演进及管理能力提升，加速推进了公司的“三商”转型工作。数据资产平台对内在公司总部及下属分子公司已全面推广应用，确保数据高效应用、用数据讲话。对外已形成了一套行之有效的设计和产口，可以复制到行业上下游，形成能源生态系统服务。全国数据中心联盟-中国信息通信研究院，在完成南方电网数据资产管理平台大数据产品能力评测后，邀请南方电网数据资产团队参与行业数据资产管理平台标准的制定，对数据资产管理行业的进步起到了非常积极的作用。