颱風「楊柳」來襲 國鐵廣州局調整多條線路運輸秩序
2025-12-03 07:50 7,148次浏览據國家能源局數據顯示：2025年7月16日，全國最大電力負荷首次突破15億千瓦，達到15.06億千瓦，較去年最大負荷增加0.55億千瓦，刷新歷史紀錄。江蘇、浙江、廣東等多地負荷記錄被打破，迎峰度夏和能源保供進入關鍵階段。 極端高溫疊加產業復甦，用電負荷再創新高 近期，全國多地持續高溫，多省市氣溫超過40℃，疊加高溼度形成「桑拿天」，顯著推高商業和居民空調用電負荷，佔比高達48%。例如，7月某日，上海當天的空調用電量相當於三峽電站滿負荷發電4小時。 與此同時，產業復甦與新質生產力發展加速釋放電力需求。根據公開數據顯示，新能源汽車(比亞迪/寧德時代擴產)、光伏組件(隆基、晶科新基地投產)等高載能產業用電同比增12.3%；AI算力中心用電也持續攀升，如北京亦莊、上海臨港集群等園區單體負荷超過100萬千瓦，較2024年翻倍。 儘管面臨持續高負荷，今年全國電網運行總體平穩有序，大規模停電未再出現。這背後，除了發電與輸電能力的提升，更離不開用電側的智能化管理與柔性調節能力的提升，其中，一項關鍵技術正發揮著「隱形骨幹」作用——電力負荷辨識技術。 負荷預測與預警，電力保供的「先手棋」 每臺用電設備在運行時都會產生獨特的用電特徵，如電壓、有功功率波形、啟停電流等。負荷辨識技術則通過對用戶用電數據(如電壓、電流)的非侵入式採集與分析，結合智能算法，可分解和識別不同電器及其運行狀態、功率消耗等。 負荷辨識技術的應用可以幫助電網精準掌握用電結構和實時負荷分布，實現對負荷的預測預警，並作為電力系統規劃、運營和市場交易的基礎工具，在影響電力供需平衡、電價波動、資源優化和電網穩定性的領域發揮重要作用。在電力保供場景中，負荷辨識技術能夠有效輔助預測尖峰負荷與時段，從而輔助調度中心優化資源配置，制定柔性調節手段，提升電力系統在極端負荷條件下的響應能力和運行韌性。 同時，負荷辨識技術正逐步拓展至智慧城市治理、社區服務、商業綜合體能效管理等新興場景，為城市治理和企業運營提供精細化、智能化的能源管理工具。 行業認可：以創新實踐引領行業應用 近日，IDC發布《IDC PeerScape: 電力行業負荷辨識技術最佳實踐》報告。報告指出，負荷辨識技術與人工智慧、大數據等前沿技術融合日益緊密，已成為推動電力行業變革與發展的核心驅動力之一。報告研究和收錄了志翔科技、國網新疆公司等在該技術上的最佳實踐案例，對具體場景和應用如城市老舊社區電動車充電隱患治理、廣域網負荷監測、校園用電安全等，進行了挑戰分析、技術應用解讀和項目成效總結。 IDC中國高級研究經理李鑫表示，電力負荷辨識技術正從單一監測工具向能源管理核心基礎設施躍遷，短期增速將超 35%。並建議技術廠商優先布局「硬體輕量化+雲端智能分析」雙輪驅動模式，增加跨場景複製能力，構築競爭壁壘。 作為入選報告最佳實踐案例的企業之一，志翔科技自2023年起即開展電力負荷辨識技術的多場景創新探索，推動該技術從電網側向城市治理和民生服務延伸。此次入選IDC最佳實踐報告的電動自行車入戶充電監測系統正是該技術在社區管理側提升基層治理智能化水平的應用。而在電力企業側，志翔科技已為多地電網公司部署空調負荷監測與柔性調控方案，通過精準識別用電設備及其運行負荷狀態，提升預測與應對能力，助力電力資源科學調配。 未來，志翔科技將持續深化負荷辨識技術的研發與應用，助力構建安全、高效、智能的電力系統，為國家電力安全保供和智慧城市建設貢獻「志翔方案」。
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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