枫影(王鸿华):新型电力系统系列 数字化转型及在电网中的应用 ——技术驱动变革,创新孕育机遇——

枫影老师枫影(王鸿华) 注册讲师 7查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 经营战略

课程编号 : 35487

面议联系老师

适用对象

全体员工

课程介绍


【课题背景】

伴随“双碳”政策的推进,整个能源行业面临着提效节能的改造使命。传统大电网面临着节能提效的改革,5G+人工智能、大数据等数字技术的出现,为整个电网带来了新机遇,数字化改革在电网中得到了广泛的应用。但在实际工作中仍存在以下问题:

n 对数字化转型的认知不够深化,需要系统、全面的理解数字化转型的意义和原理

n 在实际操作过程中缺少更多有价值的应用案例,缺少应用指导

n 在实际落地过程中,由于对整体落地要素及关系理解不深,落地较难

【解决方案】

电网数字化转型的核心理念:

n 系统性认知数字化转型的意义、标准和内容

n 从技术层面、业务层面、组织层面、决策层面理解数字化技术带来的实际应用

n 除了对业务,还是对组织内、外其他部门的协同性影响

n 完成数字化转型,实现整个新型电力系统,需要强大的数据中台和组织协同要求

【参与人员】

本课程适宜于:全体员工

【学员任务】

1. 任务一:准确理解数字化转型的背景、定义、内容和路径

2. 任务二:了解数字化转型在业务战略、业务场景、管理决策等方面的应用

3. 任务三:能够识别数字化转型的落地要素:价值认知、中台战略、组织协同

任务一:数字化转型的背景、定义、内容和路径

【任务解析】了解当前能源产业的相关背景,洞察改革的核心动力,提出数字化转型的必然性,通过解析数字化转型的技术原理,深刻了解数字化对于电力企业的实际价值和核心内容。

一.“双碳”政策与科技发展,驱动传统电力系统向数字化、智能化、智慧化发展

1.解读能源“十四五”规划相关内容,明确电力系统的发展改革方向

2.能源高质量发展,加速推进能源互联、智慧电厂和新型电力系统建设

3.新型电力系统,需数字化技术赋能,实现整体提效降本目的

【政策&案例】

1. 能源局相关“十四五”规划内容的解读

2. 解读新型电力系统的要求,提出数字化转型的必然

二.数字化转型,创新孕育机遇,技术驱动效率

1.数字化转型的定义——依托数字技术和组织协同,驱动高效高质绿色发展

2.数字化转型的价值及内容——商业模式变革、业务战略重构、业务场景提效、组织人才变革

3.数字化转型的技术原理——中台战略解析:业务中台、数据中台、技术中台和组织中台

4.数字化转型的路径——提效降本增质

5.数字化转型的落地要求——业务+技术+管理,“铁三角”的完美结合

【概念解析】

1. 能源互联网产业链型图解析

2. 相关数字化技术解析:物联网传感、AI、数字孪生、区块链等

3. 数字化转型中的前台、中台和后台概念

三.数字化转型对构建新型电力系统的价值和意义

1.数字化转型重塑业务模式,新型电力系统架设,提升整体战略竞争力

2.借助区块链技术,搭建微电网体系,实现商业模式改革

3.数字化技术赋能业务场景,泛在物联网,助力效率提升

4.一体化大数据平台,提升管理决策准确率

5.围绕客户需求,构建一体化协同平台,实现项目降本提效

6.搭载项目级/企业级/行业级电商平台,实现物料采购高效

7.打通组织内外链接,实现能源行业的全数据化,给行业发展带来新契机

【案例&系统解读】

1. 以区块链为基础的微电网体系

2. 电力系统集成化数字化系统解读

3. 电网电商平台的价值意义解读

任务二:数字化转型的核心内容

【任务解析】解析数字化转型在战略、商业模式、业务场景中的应用案例,深刻理解数字化转型的实际价值意义,指导实际的工作。

一.数字化,助力实现新型电力系统,构建核心竞争力

1.气候变化与全球碳循环,“双碳”期待任重而道远

2.能源危机与再生新能源命题,新型电力系统呼之欲出

3.数字新能源、储能、电力物联网与智能微电网共同发力新型电力系统

4.数字化技术在新型电力系统中的核心价值

【解析】

1. 数字新能源

2. 智能储能

3. 电力物联网

二.泛在物联网,提升整个电力产业链的效率

1. 发电和储能

l 区块链技术促使发电从集中式电源到与分布式电源相互和谐共存

l 数字孪生技术构建智慧电厂

l 大数据+AI,实现安全储能和智慧储能

【案例】.英国——离岸海岛微电网的应用

2. 输电系统:

l 超大型的特高压网络和区域级小型微型网络共存

l 5G+AI+无人机,实现无人巡检

l 大数据,规划电网布局,降低线损能耗

【案例】西门子借助ANM动态调整电网布局

3. 配电系统:

l 智能传感+AI,远程可视系统,保障变配电站安全

l 智能客服系统,一站式提升供电服务指挥中心服务效率

l 智能电表+大数据,科学布局电网,快速实现绿色、低成本用电

【案例】福州电网“电小福”提升供电服务指挥中心的服务效率和用户体验

三.数字化转型,提升组织协同效率,赋能管理决策

1.一体化中心大数据集成平台,监控流程环节数据,赋能管理决策的准确率

2.软件定义一切,组织中台建设,让参与者共同参与,提升组织协同效率

3.数据中台接口共享,链接财务审计,业财一体化促成财务审计智能化发展

4.搭载行业级电商平台,实现资源对接高效发展

【案例】1.国家电网的一体化中心大数据平台

任务三:数字化转型的落地

【任务解析】数字化转型,是“业务+技术+管理”的融合,并非信息部门(技术)一个部门的事情,需要大家共同跨部门、跨学科进行学习,在此基础上,开发合适的数字化系统,以组织协同为组织原则实现整体数字化转型的落地。

一. “业务+技术+管理”,解读数字化转型落地的“铁三角”

1.业务引领,数字化转型首先是用来提升业务效率,降低成本的

2.技术实现,开发能够能力复用,个性化适应,动态优化的数字化产品

3.组织协同,跨部门、跨学科,围绕用户需求构建新组织、新文化

【案例】

1.解析供电服务指挥中心数字化落地的要领

二. “前台+中台+后台”,搭建数字化协同系统,实现业务需求

1.搭建数字化系统的原则:能力复用、个性适应、动态优化

2.“私有化部署+公有云组件”,跨云服务成为当前集团型公司的云部署的主流形式

2.“中台战略”,业务中台+数据中台+技术中台+组织中台,实现商业模型和业务需求

3.web+小程序+app”,围绕用户使用体验,多终端,多渠道布局产品应用

【案例&解析】

1.国家电网数字化平台简述

2.解析未来数字化系统的云部署方案

三.组织协同,达成价值共识,搭建新组织

1.“业务+技术+管理”,多方参与下的数字化转型共识

2.职责与角色认知,了解自己岗位职责,明确项目位置

3.价值扩展,与外部合作的基础

4.价值共享,创新有多参与方的商业交易模式,实现共赢

5.新组织与新文化,开辟开放性组织和创新性文化

【解析】

1. 供电服务指挥中心的组织协同构建解析

2. 项目公司如何实现协同式办公

四.优化人力资源管理体系,搭建企业自适应学习系统

1.数字化转型落地,急需新型复合型人才

2.借助数字化技术,打造开放、共享的人才发展新环境

3.借助数字化系统,搭建企业自适应学习系统,智能化管理学习过程

【案例】

1. 泸州老窖企业自适应学习系统

枫影(王鸿华)老师的其他课程

• 枫影(王鸿华):电力期货交易
【课程背景】 伴随着新型电力系统的进展,电力现货交易的成熟,各大能源、电网和用电客户逐步为了规避用电风险,在现货交易基础上开始了期货交易。那么,我国的电力期货交易市场是怎么样的?如何开展电力期货交易,将是本节课程所要探讨的内容。 【课程收获】 1. 了解电力期货交易的的概念、背景及发展历程 2. 了解电力期货交易的参与者的动机 3. 了解电力期货交易的品种的交易方式 4. 了解电力期货交易的机制和规则 5. 了解电力期货交易的风险及做好风险管控 【课程时长】1天 【课程大纲】 一、电力期货交易概述 1.期货合约(期货)的概念 2.电力期货交易的定义和价值意义 3.电力期货与传统商品期货的异同点 4.电力期货交易诞生背景 5.电力现货交易与电力期货交易的关系 6.中长期交易与电力期货交易的区别 7.电力期货交易的发展历程及现状 【案例】广州电力期货交易所简介 二、电力期货交易的参与者与动机 1. 发电企业:卖空套利 2. 电网企业:锁定购电成本 3. 电力需求企业:规避电价上涨 4. 投机者与套利者:参与交易获利 三、电力期货交易的品种和交易方式 1. 电力期货交易的品种 (1)基础电费期货 (2)电力交割期货 (3)电力保值期货 2. 电力期货交易的方式 (1)场内交易 (2)场外交易 四、电力期货交易的机制与规则 1. 电力期货交易的定价机制 (1)供需结构影响 (2)电力成本 (3)竞争力因素 (4)预期 (5)外部因素:政策、法规、天气等 (6)主要的定价模型:成本加成、市场平衡、边际成本、对冲模型、机器学习建模 2. 电力期货交易的交割规则 (1)物理交割 (2)现金结算 (3)电力期货交割的特点 (4)电力期货交割的注意事项 3. 电力期货交易的监管制度 (1)监管机构 (2)法律法规 (3)交易所规则 (4)信息披露 (5)风险管理 (6)违规处理 五、电力期货交易的风险及管理 1.风险类型:市场风险、流动性风险、交割风险、信用风险、法律风险和技术风险 2.市场风险及管控策略 3.流动性风险及管控策略 4.交割风险及管控策略 5.信用风险及管控策略
• 枫影(王鸿华):数据赋能产业智能化变革战略新机遇:大模型、超算与智算
【课程背景】 随着大数据、人工智能技术的快速发展,产业智能化变革已成为必然趋势。电网作为国家重要的基础设施,正面临着智能化转型的挑战与机遇。本课程旨在帮助电网员工深入了解数据赋能产业智能化变革的战略意义,掌握大模型、超算与智算的相关知识,提升电网智能化水平。 【课程收获】 1. 了解数据赋能产业智能化变革的背景 2. 掌握AI、大数据、云计算赋能产业智能化变革的基本原理 3. 了解数字技术新趋势:AI大模型、超算与智算的内容 4. 了解AI、AI大模型以及超算、智算在电网中的应用 【课程对象】 本课程适用于电网企业的各级领导、技术研发人员、运营管理人员以及其他对电网智能化感兴趣的相关人士。 【课程时长】本课程时长为6小时 【课程大纲】 一、数据赋能产业智能化变革大背景 1. 中国式现代化建设亟待产业升级 2. 电力、能源产业升级的要求:提效降本、绿色安全 3. 产业数字化、智能化变革成为电力能源产业升级的方向和路径 4. 产业智能化的具体表现(认识产业智能化) 二、数据赋能产业智能化的基础原理与新技术下的战略机遇 1. 电力能源产业智能化的核心要求:提效降本、绿色安全 2. 提效降本、绿色安全依托科学决策 3. 科学决策,需要摆脱经验主义,走向数据决策 4. 数据决策三大要素 (1)决策模型 (2)实时大数据 (3)强大的算力支持 5.大模型、智算、超算的战略机遇解读 三、数据决策三要素(AI、大数据、算力技术前沿及发展趋势) 1.决策模型——AI (1)AI的诞生和目的 (2)AI为什么可以抗衡个人经验 (3)AI是如何构建业务模型的 (4)AI在构建业务模型的发展趋势 Ø 分析性AI Ø 生成式AI大模型 (5)生成式AI大模型 Ø 生成式AI与分析性AI的区别 Ø 大模型与GPT Ø 通用AIG与行业大模型 Ø 能源电力大模型 2.大数据——大数据技术与数据基座 (1)大数据的4V特征 (2)数据治理——4V特征下,大数据如何才能成为有价值的数据 Ø 数据获取、数据传输、数据集成、数据管理、数据可视化、数据挖掘 (3)数据分析,在AI模型的加持下,实现数据结果呈现 (4)数据资产,让数据参与到整个能源电力产业协同效率提升中 Ø 数据资产的形成 Ø 大数据平台 Ø 数据中台 3.算力——云计算、智算、超算 (1)算力的定义 (2)算力与芯片的关系 (3)算力的发展现状及趋势 (4)基础算力 Ø 通用型CPU Ø 云计算 Ø 边缘计算 (5)智能算力 Ø GPU、FPGA、ASIC等AI芯片 Ø 智算主要应用领域:AI训练、语音、图像和视频的处理 (6)超算算力 Ø 超级计算机集群 Ø 超算主要应用领域:行星模拟、药物分子设计、基因分析 四、AI大模型、数据基座和智算/超算在电力系统中的应用 1. 输变电系统 (1)输电线路巡检与航道规划 (2)户外作业安全监察 (3)变电站巡检、故障预警、故障原因分析、故障问题追溯、故障处理 2. 配电系统 (1)微电网智慧规划 (2)配网智能巡检、故障预警、故障处理等 (3)复合能源智慧化管理与智能自愈机制 (4)智能调度与交易:智能负荷预测、智能化交易、 (5)智能线损管理与分析 (6)现场作业与智能安监 3. 供服系统 (1)智能客服 (2)智能用电方案服务 (3)智能化营业厅 (4)智能办电业务 4. 智慧化管理 (1)精细化经营管理 (2)基于RPA的管理流程自动化 (3)财务风控的智慧化 五、企业落地要领 1. 数据赋能产业智能化变革的关键要素 (1)战略重视 (2)相关的推进部门或小组 (3)相关资源:人才、资金和技术 (4)基础支撑体系 Ø 人才支撑:项目团队与项目小组 Ø 技术支持:搭建整体数智化技术基座 (5)项目管理 2. 技术支持的主要核心工作 (1)整体中台系统的搭建 (2)一体化大数据平台和数据资产管理平台建设 (3)强化技术中台AI和数据中台的建设 (4)·AI大模型MaaS和Daas的应用 3. 创新组织文化,鼓励创新性应用的落地 (1)创新整体组织文化 (2)进行组织架构变革 (3)以项目为抓手,展开应用,实现产业智能化升级
• 枫影(王鸿华):AI技术及在电力商业中的应用
【课程背景】AI的发展,直接带动了各行各业的迭代更新。每家企业都需要了解AI的概念、目的和解决问题的原理。结合自身企业的业务情况,需要掌握相关的技术,赋能自身业务。 【课程收获】 1. 了解AI的发展史、AI的分类 2. 理解AI是如何赋能科学决策的 3. 了解AI在日常业务中的应用 【课程对象】电力系统相关成员 【课程时长】1天 【课程大纲】 第一篇:AI的发展史 一、AI 1. 诞生:AI是如何诞生的 2. 命题:AI是解决什么问题的? 3. 发展:AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段? 4. 趋势:AI的分类 (1)分析性AI:机器学习与深度学习 - 监督学习 - 无监督学习 - 强化学习 - 深度学习:图像识别与人类自然语言理解 (2)生成式AI:GPT与大模型 二、AI大模型的发展历程与现状 1. 早期AI模型的发展 - 从传统机器学习到深度学习的转变 - 早期深度学习模型的局限性 2. AI大模型的崛起 - 预训练模型的出现与影响 - 大规模数据集与算力的推动作用 3. 当前AI大模型的发展现状 - 全球范围内的研究热点与趋势 - 主流AI大模型的对比分析 三、国内外主流AI大模型介绍 1. 国际主流AI大模型 - GPT系列:GPT-3、GPT-4的特点与应用场景 - 其他国际知名大模型:如BERT、T5等 2. 国内主流AI大模型 - 华为盘古大模型 - 百度飞桨文心大模型 - 阿里巴巴的M6大模型 - 科大讯飞的星火大模型 3. 大模型的评估与比较 - 性能指标与评价方法 - 各模型的优缺点分析 四、AI大模型在提升办公效率和产业数字化方面的应用 1. AI大模型在办公自动化中的应用 -基于NLP的文本处理 - 基于CV的图像生成和视频生成 - 基于语音的语音助手和智能会议记录 2. AI产业大模型在产业数字化中的应用案例 - 金融行业:智能风控与投资决策支持 - 医疗行业:病历分析与疾病预测 - 教育行业:智能辅导与个性化教学 - 电商行业:智能推荐与营销策略优化 五、AI大模型的挑战与未来发展 1. 技术挑战与解决方案 - 模型的可解释性与透明度问题 - 数据隐私与安全问题 - AI算力资源与环境的可持续性 2. 未来发展趋势与预测 - 多模态大模型的融合与发展 - 个性化与定制化服务的需求增长 - AI大模型与其他技术的结合创新(如AIoT、5G等)   第二篇:AI的应用 一.无人机巡检 1. AI在无人机巡检中的应用 2. 无人机巡检的技术原理 - 监督学习 - 图像识别技术 - 大模型的介入 二.智能客服 1.智能客服搭建的指导思想 - 全渠道,打通前台所有渠道,实现全渠道集成化接入 - 全链条,从渠道-客服-CRM全链条,业务数据指导客服工作 - 数据化,SCRM(来源、标签、画像、交易),实现个性化、场景化服务 - 集成化,人工坐席+机器人客服+工单+SRCM+质检+培训 - 智能化,NLU+培训机器人+数字人,实现客服的智能化、智慧化 2.智能客服系统阶段性技术配置 - 初期标配:在线客服、工单系统、云客服、云呼叫中心 - 普及配置:文本机器人与语音机器人 - 专业配置:智能质检与坐席辅助 - 创新配置:培训机器人与数字人 【解析】2024年智能客服产品热力图 3.智能客服体系搭建 - 多渠道客服构建=呼叫中心+微信+微博+抖音+... - 全渠道智能工单:计划工单、批量建单与自定义SLA - .SCRM系统,搭建客户标签画像、业务订单、历史会话消息等 - 坐席辅助,辅助人工呼叫和坐席客服,实现高效服务 - 智能质检,借助AI技术实现人工客服的智能质检 - 机器人客服,人机交互技术,大幅度提升服务效率,降低企业运营成本 4.ChatGPT在智能客服中的应用 - 生成式AI大模型的建立 - ChatGPT赋能用户实现更好的体验 - ChatGPT在智能客服中应用的现状及未来趋势 三.智能充电桩 1. 智能调度与管理 2. 充电需求预测与优化 3. 智能维护与故障预测 4. 能源管理与节能减排 5. 个性化服务推荐 6. 安全与防盗 【案例】华为智能充电桩的解决方案解读 四.智能营销 1. 用户数据分析 2. 个性化推荐语精准化营销 3. 智能广告投放 4. 营销自动化与小率提升 5. 市场趋势预测与策略制定 【案例】有赞微商城的智能营销体系

添加企业微信

1V1服务,高效匹配老师
欢迎各种培训合作扫码联系,我们将竭诚为您服务