十四五期间,广州发展赁彻数字化转型战略”1234"战略,即:1个目标:通过数字化转型,将数据作为新的生产要素,重塑商业模式和重构决策模型,打造“数据驱动的绿色低碳综合智慧能源服务平台”。2个重点:业务数字化创新及风险数字化管控。3个方向:能源价值链整合、绿色生态服务和智慧能源运营。4个转型:技术数字化转型、运营数字化转型、能力数字化转型及组织数字化转型。
具体实现路径上,公司提出“总体规划、局部先行、快速迭代”的整体转型策略,以解决问题为目标,以业务变革需求驱动数字化转型。针对新能源业务的痛点问题,通过数字化转型打造“基于工业互联网的新能源生产集控系统+可快速部署的标准化管控模式”,助力新能源业务高质量发展。
应用整体建设内容
公司建立基于工业互联网平台的新能源信息系统,构建支撑新能源业务高速发展的可快速部署标准化管控模式,以多层架构及信息化资源共享方式,满足新能源生产信息采集、数据存储与分析、生产调度、场站运营、“人、财、物”管理、投资经营及风险管控的智能化需求,实现支撑新能源业务高效运营、快速发展目标,构建绿色、低碳、安全、智慧的新能源产业链体系。
系统架构图
1、数据采集层:实现光伏发电、风力发电、汽车充电、储能、氢能、综合能源等新能源项目的生产运行信息的广泛采集和接入。
2、边缘层:实现数据在场站的边缘计算。
3、IT基础设施层:提供IT基础环境,如网络传输服务,使得分布广泛的新能源场站采集信息得到汇聚。
4、平台层:由数据中台、开发工具等组件构成平台层的核心,提供数据存储、处理、计算、治理、建模及应用开发服务,为生产、安全、经营、财务、投资等应用功能提供能力支持。
5、应用层:提供运用于新能源场站生产控制、设备及技术管理、运营管理、应急指挥,以及支撑公司”人、财、物”、投资、经营、风险管理的各项应用,实现对新能源业态的整体管控。
6、交互层:支持大屏、PC、移动端等人机交互界面。
基于工业互联网的新能源生产集控系统
基于新能源工业互联网架构体系,已在生产管理侧部署华南地区首套风、光电站及充电场站实时监控系统,构建基于“生产集控中心”、“专家指导中心”、“应急指挥中心”定位的新能源场站远程集中监控体系,并通过生产管理系统、二维码移动智能巡检平台,辅以人工智能、无人机及光伏组件清洗机器人等新技术综合运用,实现大噩散布在各地场站日常的生产运行监视、设备故障诊断维护与性能分析,满足新能源业务精益生产、高质噩运营的管理需求。
可快速部署的标准化管控模式
针对新能源业务飞速扩张需求,公司以“人、财、物”一体化管控体系为基础,打造可快速部署的标准化管控模式,实现短时间对新项目的覆盖,达到对新增资源和业务的掌控要求,保障经营战略、管理理念、治理体系在新项目的贵彻执行,实现业务扩张与一体化管理的同步延伸。
广州发展数字化转型成效
案例应用在公司内部实现依托公司整体数字化能力,以资源共享方式,建设新能源信息化系统,支撑新能源数字化生产、集约化管控,建立总部、区域公司和场站一体化管理模式和运营机制,可大幅降低新能源项目运营成本,推动管理效率提升。同时可快速复制的一体化管控模式,能高效满足业务扩张带来的新项目管控需求,已实现新能源业务领域77家公司全覆盖,近五年新能源业务年均增长81%。
通过案例应用,培育了一体化管控快速复制部署支撑新能源业务高速发展的新样板,解决了新能源项目数量大、分布散、分布广、传统手段管理难等行业共性问题。
新能源业务高速发展背景下,公司每年可向社会提供绿色电能超过30亿千瓦·时,可节约标煤91.92万吨,减少二氧化碳约251.4万吨、二氧化硫约585吨、氮氧化物约561吨、烟尘约114吨,对于助力绿色低碳发展起到了显著的社会效应,2021年8月获广东省生态环境厅颁发的“2021年度减污降碳突出贡献企业”表彰。
公司积极履行社会责任,助力乡村振兴,带动产业链上下游高质量发展,以“光伏+“模式,积极发展瓜果种植和生态养殖,打造绿色发电、特色种养殖、休闲体验、旅游观光于一体的特色农业光伏生态园,其中位于广东省江门市的“生态光伏渔场”项目,已成为当地 “光伏文旅特色小镇”的一张名片,为促进共同富裕和“乡村振兴”开创了一个可借鉴的模式,受到政府与社会各界的一致好评。
好文章,需要你的鼓励
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
微软正式确认配置管理器将转为年度发布模式,并将Intune作为主要创新重点。该变化将于2026年秋季生效,在此之前还有几个版本发布。微软表示此举是为了与Windows客户端安全和稳定性节奏保持一致,优先确保安全可靠的用户体验。配置管理器将专注于安全性、稳定性和长期支持,而所有新功能创新都将在云端的Intune中进行。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。