【原油库存板块】IEA、EIA、OPEC在2024年4月报中预测2024年全球原油库存变化分别为-30、-26、-153万桶/日，较2024年3月预测分别-108、-16、-47万桶/日，三大机构预测2024年库存变化平均为-70万桶/日，较2024年3月预测均值-57万桶/日。具体来看，2024年4月IEA、EIA、OPEC预测2024Q1全球原油库存或将分别-30、-23、-97万桶/日，三大机构预测库存平均-50万桶/日。
在“碳达峰，碳中和”的背景下，分布式可再生能源的进一步推广是电力系统低碳化的重要路径之一。为了消纳用户侧大量的分布式可再生能源，提出了端对端交易-云储能联合市场以最大化能源卖家的市场收益、最小化能源买家的用电成本。首先将能源买卖双方建模为非合作博弈的关系；其次，在考虑云储能总容量限制的情况下，求解出能源卖家的Nash均衡和能源买家的广义Nash均衡点；然后基于核求解出云储能的合作剩余的最优分配方案；最后使用爱尔兰的社区级微电网作为算例，验证了提出的端对端交易-云储能联合市场的优越性。所提出的联合市场模型能够最大化买卖双方的市场收益，实现了市场参与者效益的帕累托改进，而对比实验中的端对端交易的参与者相较于传统现货市场的参与者而言，购电成本下降了39.68%，云储能市场使得传统市场参与者的总成本降低了27.4%，因此将端对端用能交易与云储能市场耦合起来可以极大地降低用户的发电和购电成本，具有较强的实际应用价值。
精准、客观、有效的碳排放核算方法是服务碳达峰碳中和、支撑科学碳减排决策的迫切需要。当前电力用户的间接碳排放被纳入多个省级碳排放试点市场，同时也是各级行政机构进行碳排放统计核算的重要来源，因此电网碳排放因子事关国家碳减排工作大局，根据新形势需要及时完善电网碳排放因子计算方法意义重大。首先论述了电网碳排放因子概念和应用范围，随后梳理了国际典型电网碳排放因子发展现状，基于目前国内常用电网碳排放因子计算方法，从核算周期、核算范围等方面提出了优化建议，重点从有效衔接绿色电力消费的角度，设计了考虑绿色电力消费影响的电网碳排放因子改进算法。算例分析表明，所提改进算法能够更准确反映用户用电行为产生的间接碳排放水平，也能更有效促进绿色电力消纳发展。
1)本文针对目前调频辅助服务市场机制无法有效衡量风电参与调频的真实容量问题，为现行的调频辅助机制进行分析及优化，引入风电调频可信度指标及综合调频性能指标对容量和里程报价修改，建立风电参与调频市场出清模型。 2)本文引入风电调频可信度指标和综合调频性能指标可以衡量风电参与调频的真实容量修改报价模式可以使优质的调频资源优先出清，从而保障系统安全稳定运行。。
能耗“双控”政策梳理,能耗“双控”政策梳理,能耗“双控”政策梳理,能耗“双控”政策梳理,能耗“双控”政策梳理
随着工业互联网、工业 4.0 等新一轮工业革命的兴起，智慧电厂已成为我国发电企业转型升级，应对能源变革的新举措，其体系架构和智能系统建设成为当前亟待解决的问题。
本节基于 Gartner 的研究报告【2】，分两大主题介绍和讨论 2024 年及以后的 8 个顶级战略性供应链技术趋势（见图 1-2）。
截至2024年4月1日，通信指数上涨35.29%，在28个子行业中排名第1。横向对比来看，通信行业估值的历史平均水平为PE_TTM=42， 低于计算机（PE_TTM=61）、电子（PE_TTM=47）和传媒（PE_TTM=43），纵向与自身历史TTM估值对比，通信板块估值中枢处 于历史平均偏下水平，23年来PE_TTM=30。
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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。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务，核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件，并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
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