来源：南都电源2026-04-03

在人工智能、云计算与大数据技术深度融合的背景下，全球aidc建设进入爆发期。算力激增的背后，是呈指数级上涨的功耗密度、近乎苛刻的供电连续性要求以及对极致能效比的追求。

来源：北极星电力网2026-03-27

该方案通过边缘计算、ai 与大数据技术深度耦合，可对制冷运行进行分析并持续优化，在提升效率的同时降低能耗。据西门子介绍，该技术可全流程无人化值守与设备参数智能调度，助力企业节能降碳最高达30%。

来源：工信部2026-03-25

鼓励企业与高校、科研机构共建智能化创新平台，加速产学研用深度融合，推动人工智能、大数据技术与研发制造环节深度融合，促进创新成果快速转化为生产力。

来源：中关村储能产业技术联盟2026-03-18

前者通过人工智能与大数据技术实现资产全生命周期效率最大化，后者借助abs、reits等标准化金融工具打通资本循环通道。

来源：深圳市生态环境局2026-03-17

大气方面，以降低pm2.5浓度为主线，强化nox与vocs协同减排，聚焦实施电子、涂装、印刷等重点行业污染全过程管控，利用遥感、obd在线等大数据技术强化移动源监管。

来源：北极星电力网2026-03-10

自主研发的“新能源nature+智慧运维体系”，基于物联网与大数据技术，通过设备预测性健康管理，推动运维模式从“定期维修”向“状态维修”转变，运行两年来累计发布预警超1500条，预警准确率达80%，有效降低设备故障率

来源：内蒙古自治区能源局2026-03-10

鼓励有条件的地区应用大数据技术等方式完善非电网直供电终端用户基础信息，通过便民服务应用软件(app)等数字化服务渠道，及时向终端用户推送故障抢修、安全用电等与群众生产生活密切相关的供用电服务信息。

来源：内蒙古自治区能源局2026-03-09

鼓励有条件的地区应用大数据技术等方式完善非电网直供电终端用户基础信息，通过便民服务应用软件(app)等数字化服务渠道，及时向终端用户推送故障抢修、安全用电等与群众生产生活密切相关的供用电服务信息。

来源：电联新媒2026-02-12

大数据技术则在用户画像、需求预测、合同管理等方面发挥重要作用。

来源：中国电力报2026-02-11

当前，中国企业已将人工智能、大数据技术广泛应用于海外项目，如华为为东南亚智能电网提供的ai调度系统、金风科技的风电ai运维平台，均实现了显著的效能提升。

来源：中国电力2026-02-09

博士，高级工程师，从事新型配电仿真与运行控制研究， e-mail：wangshuai3@epri.sgcc.com.cn；贾东梨（1982），女，通信作者，硕士，高级工程师（教授级），从事配电网可靠性、大数据技术

来源：新乡市人民政府2026-02-04

探索建立园区碳管理平台，整合物联网、大数据技术实时监控碳排放数据，优化能源调度，通过数字化手段整合节能、减排、固碳、碳汇等碳中和措施。

来源：中国环保产业协会2026-01-26

人工智能与大数据技术正从概念探索走向业务融合。环评行业有望实现“环评辅助填报智能体”和“排污许可辅助审核智能体”的规模化应用，显著提升报告编制效率与审核一致性。

来源：中能传媒研究院2026-01-16

标准首次系统确立矿山大数据技术框架体系，围绕矿山数据源、大数据平台、数据应用、数据治理和数据安全等核心环节制定技术规范，适用于煤矿、金属及非金属矿山的大数据开发、管理和应用。...8月，国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）批准发布一批推荐性国家标准，其中，《信息技术 矿山大数据 技术要求》（gb/t 46010-2025），成为我国矿山大数据领域首个国家标准。

来源：温州市人民政府2026-01-13

借助大数据技术深度挖掘消费者需求，指导企业开展个性化定制生产，减少库存积压，降低资源闲置浪费。推广智能制造新模式，提升产品质量一致性。搭建“互联网+”企业公共服务平台。

来源：温州市人民政府2026-01-09

借助大数据技术深度挖掘消费者需求，指导企业开展个性化定制生产，减少库存积压，降低资源闲置浪费。推广智能制造新模式，提升产品质量一致性。搭建“互联网+”企业公共服务平台。

来源：工信部2026-01-09

改造目标：精准化营销实现方式和需要条件：依托大数据技术，整合用户消费行为、地理位置、社交媒体互动等数据，打造用户营销数据平台，构建多维客户画像。

来源：温州市人民政府办2026-01-09

借助大数据技术深度挖掘消费者需求，指导企业开展个性化定制生产，减少库存积压，降低资源闲置浪费。推广智能制造新模式，提升产品质量一致性。搭建“互联网+”企业公共服务平台。

来源：北极星电力网2025-12-25

自今年8月起，国网浙江电力依托人工智能、大数据技术，在29家供电所试点“全量业务工单化”管理模式。

来源：储能科学与技术2025-12-23

文献引入大数据技术分析电力消耗行为，提升了需求侧管理的准确性和效率，文献将其扩展到冷热电联产系统，并提出了基于模型的预测控制能量管理和控制策略。