来源：南方电网报2025-05-21

周华锋介绍：“以前在台风期间，海量数据像跳闸情况、气象信息等需要从地调、中调层层上报到总调，效率低、质量差，无法支撑领导层高效及时决策。

来源：南网50Hz2025-05-16

在实际应用中，将计量系统3.0复杂功能化繁为简，业务人员只需简单问答，就能让指令转成代码，在海量数据中高效获取查询结果，赋能承担事件处置指挥工作的生产力智能体，实现 ai每日巡检、事前ai检验、事中ai

来源：比亚迪储能2025-05-16

该系统可高效处理gw级电站海量数据，依托智能策略库实现场站收益的动态优化，并通过全生命周期管理，延长储能资产价值。

来源：苏电牛思2025-05-13

此外还构建了指标、日志、链路三位一体的监控体系，接入大量系统，处理海量数据，帮助运维从“看资源”转向“看业务”。

来源：中能传媒研究院2025-05-12

尤其是预训练大模型持续取得突破，通过对海量数据的预训练，大模型可以在超高维度空间上对人类全部知识进行高度压缩，通过微调就可以完成多个应用场景任务的泛化，推动ai从感知向认知、从分析判断式向生成式、从专用向通用转变

来源：叶春能源2025-05-12

一季度全国互联网和相关服务业用电量猛增25.7%就是明证，大型数据中心为了训练ai模型、存储和处理海量数据，电力需求呈指数级上升。预计未来几年，随着ai算力竞赛升级，数据中心用电占比将进一步提高。

来源：浙电e家2025-05-09

语言模型跟电力的结合点，也非常多了，它擅长的点就在于它能够对数据进行结构化的表达，并且能够把海量数据自动汇总，然后表达成我们人类能够听懂的语言。

来源：国资小新2025-05-09

以央企数据产业共同体为抓手，推动央企发挥自身海量数据积淀优势，加快汇聚一批重点行业人工智能高质量数据集，建设可靠数据要素流通基础设施，牵引带动产业各方深化数据要素协同共享、优化数据资源高效安全开发利用，

来源：华为2025-04-29

他表示，随着加速建设新型电力系统以及大模型的普及部署，电网需构建主配一体的通信目标网，为海量数据和大模型间提供确定性入算联接，提升电网调控水平，实现以光促电，以光促算。

来源：国际能源小数据2025-04-24

bloombergnef用海量数据揭示的，不仅是技术路线的博弈，更是文明形态的选择——继续让算法吞噬能源，还是用智慧重构系统？

来源：中国电力报2025-04-15

一体化实现海量数据信息的高效传输和准确诊断，是整个平台研发的难点所在。

来源：南都电源2025-04-12

系统将前沿ai技术融合进电池中，同时通过数字孪生运维中枢，实时采集电压、温度等特征参数，映射物理系统状态，对海量数据深入挖掘，构建动态数字画像，ai预判故障准确率超99%，并同步实现储能系统全域自学习、

来源：国能日新2025-04-10

国能日新基于ai算法，解析设备状态、负荷特性、市场价格等海量数据，并动态调整储能充放频次与负荷响应策略，不仅为储能项目达到高效参与虚拟电厂的收益提升，更实现电力系统的源荷互动。

来源：深圳市科技创新局2025-04-01

公安刑侦技术，研发数字化侦查技术，利用大数据、云计算、人工智能等技术手段对海量数据进行深度挖掘和分析，提高刑侦工作智能化、精准化和高效化水平。

来源：电联新媒2025-03-31

通过深度学习算法对这些海量数据进行挖掘和分析，捕捉新能源发电与各种影响因素之间的复杂关系，从而提高预测准确性。

来源：国家电网报2025-03-31

该平台还通过智能算法实时分析海量数据，自动生成精准的运维报告和预警信息，并将其实时推送至值班人员，确保问题及时发现、快速处置。

来源：辽宁省工信厅2025-03-21

计算方面，攻关智能算力管理、算力加速等技术，提高计算性能与效率；存储方面，研发多介质存储设备管理、跨域存储资源池协同等技术，实现海量数据可靠与灵活存储；网络方面，突破算内网络与算间网络等技术，促进算力资源高速互联

来源：北极星风力发电网2025-03-21

他提到，扩博智能推出的基于预训练大模型的叶片运维辅助系统blademedic具备缺陷分析、维修方案推荐和自动预警分析功能，可实现海量数据的标准化采集和多维度分析，同时具备能力和应用的可持续扩展能力，能有效叶片运维优化成本

来源：北京节能环保中心2025-03-20

入选案例包括建筑领域：装配式装修、智慧照明系统、数字能源管理平台；工业领域：压缩空气能源供应系统、高耗能设备智能调控技术； 供热领域：固体电蓄热锅炉、大温差吸收式换热机组、供热管网热力仿真优化； 数据中心：海量数据冷热分层存储技术

来源：北极星储能网2025-03-19

在电力交易过程中，需要所有的储能设备实现联网、并将运行数据上传，这一步尤其要注重数据传输和数据保护，同时也要实现海量数据的传输效率以及高效的远端控制。而以上所有的压力，最终都将施加给设备端的元器件上。