工业是我国能源消费和碳排放的重要领域之一,碳排放占全国碳排放的70%,是实现“双碳”目标的重要因素,当前,宏观政策从“能耗双控”转向“碳排放双控”,未来碳排放总量和强度将成为重要的考核指标。

对于工业园区来说,如何落实“双碳”来提升竞争力?

园区在设计规划、建设阶段、管理运营到最终的交易及收益环节,都需要提升碳管理颗粒度,在具体实施路径上可以通过利用:提升清洁能源比重、降低设备能耗水平、排放数据统一管理调优等方式构建绿色低碳园区,有效应对“双碳”挑战。
“光储一体”年均节碳2000余吨
作为新能源的替代路径,光伏融合储能的一体化系统,对于保证新能源的充分利用具有重要意义。维谛技术(Vertiv)推出的“光储一体”解决方案,为工业园区提供了可实施性最强的创新型能源供给方式,成为园区实现减碳的重要步骤。
维谛技术(Vertiv)江门工厂建设的光储一体项目,为打造绿色低碳园区提供了成功实践。

光储一体示范项目
在项目中,江门工厂布置了超过15000平方米的光伏系统,另外单独配备了1.6MWH的储能系统。
“光储一体”系统不仅提高了新能源的消纳率,年均节碳2000余吨,而且保障了工厂关键负荷和业务0中断。
同时,能源管理系统综合当地电价、工厂负荷曲线、光伏发电曲线自动完成能源调度和需量管理,并实现峰谷套利,6年可以完成投资回报,实现节碳与收益并行的目标。
跨界超融合 定义新动力

工业电气化的不断发展要求大幅提高生产效率和质量、降低生产成本,同时需要实现对能源的高效利用。
维谛技术(Vertiv)凭借在电气化领域的专业技术和丰富经验,基于“电能提质增效”的理念,推出了全链路一体化解决方案,并以高可靠的逻辑实现全链路系统的安全应用。
在供配电方面,维谛技术(Vertiv)旗下的VertivTM Liebert® APT2.0预制式电力模组,融合了中低压全链路系统,在保证高可靠的基础上,实现了整个系统效率的优化和提升,并减少了占地面积。
针对工业场景恶劣的电网环境和复杂的负载情况,维谛技术(Vertiv)提供多元化的交直流电源解决方案,保障整个电路的质量优化,并提供定制化解决方案,满足特殊场景的个性化需求。
碳资产管理 关注每一个碳排放环节
在收紧的碳排放政策趋势下,工业园区需要选择有效且有长期价值的碳管理方法,关注每一个碳排放环节,综合布局碳减排举措,实现环保、成本、效率与收益之间的平衡。
维谛技术(Vertiv)通过数字化管理平台,能够帮助园区实现全面的碳资产管理,涉及碳盘查、碳减排、碳运营等维度。

碳盘查重点关注碳排放、碳抵消、碳足迹,采集相关数据。在此基础上,以碳合规、碳目标、碳效率为前提,制定有效的碳减排方案。在碳运营上,基于碳管理模型,管理者可以通过自查报表、自主管理方式进行碳管理,实现可持续发展。
关于维谛技术(Vertiv)
维谛技术(Vertiv,NYSE:VRT)致力于保障客户关键应用的持续运行、发挥最优性能、业务需求扩展,并为此提供硬件、软件、分析和延展服务技术的整体解决方案。维谛技术(Vertiv)帮助现代数据中心、边缘数据中心、通信网络、商业和工业设施客户所面临的艰巨挑战,提供全面覆盖云到网络边缘的电力、制冷和IT基础设施解决方案和技术服务组合。Architects of Continuity™恒久在线,共筑未来!如需了解更多信息,欢迎访问Vertiv.com,售前热线400-887-6526。
好文章,需要你的鼓励
谷歌地图将集成Gemini人工智能技术,旨在将其升级为一个"全知型副驾驶"助手。这一整合将大幅提升地图服务的智能化水平,为用户提供更加个性化和全面的导航体验。通过AI技术的加持,谷歌地图有望在路线规划、地点推荐和实时信息服务等方面实现重大突破。
这项由圣母大学和IBM研究院联合开展的研究,开发出了名为DeepEvolve的AI科学助手系统,能够像人类科学家一样进行深度文献研究并将创新想法转化为可执行的算法程序。该系统突破了传统AI要么只能改进算法但缺乏创新、要么只能提出想法但无法实现的局限,在化学、生物学、数学等九个科学领域的测试中都实现了显著的算法性能提升,为AI辅助科学发现开辟了新的道路。
微软研究人员发布新的仿真环境来测试AI智能体,研究显示当前智能体模型容易受到操纵。该名为"Magentic Marketplace"的合成平台让客户智能体与商家智能体进行交互实验。测试包括GPT-4o、GPT-5和Gemini-2.5-Flash等模型,发现智能体在面临过多选择时效率下降,且在协作方面表现不佳。研究揭示了AI智能体在无监督环境下的性能问题。
卡内基梅隆大学研究团队通过3331次大规模实验,系统揭示了代码训练如何提升AI推理能力。研究发现,代码的结构特性比语义内容更重要,适当的抽象形式(如伪代码)可以达到与原始代码相同的效果。不同编程语言产生差异化影响:低抽象语言有利于数学推理,Python更适合自然语言任务。这些发现为AI训练数据的科学化设计提供了重要指导。