北京交通大学吴翔宇副教授作了题为“微电网（群）分布式控制与宽频振荡问题研究”的学术报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，与您分享精彩报告，欢迎品读！
去年冬天，我去拜访一家咨询机构时，曾经问其中的一位分析师如何收集资讯的，他们说早年还会购买一些简报产品，后来当主流新闻资讯 app 都用上算法推荐之后，他们就开始尝试不断用主动搜索的方式，调教出了一套推荐信息流，让这款软件成为他们上游信息原材料供应地
在《"十四五"数字经济发展规划》的引领下，我国正致力于智能 计算中心的系统化发展，旨在构建集智能算力、通用算法和开发平台 于一体的创新型智能基础设施。作为融合算力资源与数据处理的战略 枢纽，新一代智算中心正逐渐成为推动科技创新和数字化转型的核心 驱动力。
华为顶层设计:结合华为实际，贴近城市发展本质、关注城市问题解决，重点考虑产业民生，确保目标可落地项目可实施
MCP不像传统的协议定义，它没有一个确定的数据结构。它的核心是通过自然语言描述清楚有哪些MCPServer，承担什么作用,有哪些MCPTool,承担什么作用，然后让大语言模型通过推理去选择最合适的MCP Server以及MCP To0l。所以它的核心本质上还是提示词工程。
光伏(PV or photovoltaic)，是太阳能光伏发电系统(photovoltaic power system)的简称，是一种利用太阳电池半导体材料的光伏效应，将太阳光辐射能直接转换为电能的一种新型发电系统。
电-热多能源系统受到越来越多的关注。电-热多能源系统通过不同能源间的互补共济，可提高能源整体利用效率。电-热多能源系统涉及动力、热力、电力等多学科领域。不同能源网络通过能源转换装置耦合设备相互耦合，系统暂态过程复杂多变、时间尺度差异大。电-热多能源系统为复杂的强刚性非线性系统。时域动态仿真是研究此类系统暂态过程最有效的手段，是支撑系统优化设计、稳定控制的关键技术。
大道无形，载于有形之术。以追问之态深度学习，以技术之力追求科学之神， 道可道，非常道。原理实践融合不教条宣讲， 名可名，非常名。概念动态发展的，不拘泥名词。 问题引导学习活动，问题驱动思维发
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
中服云工业物联网平台，为速冻食品企业构建速冻工序数据监控体系。速冻库温度、风速、速冻时间——实时采集、自动记录。每一批产品的“速冻档案”完整可查。温度异常自动报警，工艺参数自动比对。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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