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懂电力懂算力科华数据全栈算力解决方案赋能电力行业数智化转型

上传时间:2025-10-03 01:09:56  来源:乐鱼

  近日,国家发展改革委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高水平发展的实施建议》,重点提出电网、水电、火电、核电、能源新业态等八个能源领域“人工智能+”落地实施方向,强调算力中心的支撑作用。到2027年,推动五个以上专业大模型在电网、发电等能源重点行业深度应用,探索100多个典型应用场景赋能路径。到2030年,能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。

  AI浪潮正在重塑能源电力产业新格局,把握前沿脉搏,汇聚顶尖智慧,2025中国电力企业数智化大会于9月24日—25日在风景如画、创新涌动的杭州隆重召开,聚焦电力行业全产业链(发、输、变、配、用),深入探讨AI等新技术与电力系统的深层次地融合,加速能源革命与电力行业数智化转型升级。

  作为行业领军企业,电力智能化转型的关键力量,科华数据受邀出席,并发表《与AI共舞,打造更懂人工智能的电力行业算力底座》主旨演讲,全面分享“算力基础设施产品-算力中心-算力平台”全栈算力解决方案,为能源电力行业数智化转型注入核心动能,助力推进新型电力系统建设。

  在当前数字化快速的提升的时代,人工智能技术正以前所未有的深度融入到千行百业,作为创新高度活跃的领域,能源电力行业具有数字化基础好,数据质量高、应用场景丰富等优势,走在了AI应用前列。特别是能源央企如国家电网、南方电网、国家能源集团等已成功研发应用“千亿级多模态电力行业大模型”“千亿级发电行业大模型”等多个具有行业代表性的专业大模型,电力AI大模型正逐步由通用场景向生产、经营、管理所有的环节渗透,尤其在安全生产、智能巡检、负荷预测、智能客服等场景深层次应用。

  生成式人工智能加快速度进行发展,带动全球算力需求爆发,AI数据中心(AIDC)作为算力承载的关键底座,已成为支撑人工智能技术应用、赋能能源电力行业数智化转型的新型关键基础设施。科华数据作为算力领域的深耕者,依托近40年的电力电子核心技术沉淀和十余年数据中心实战经验,打造了全栈算力解决方案,逐步构建“更懂人工智能”的电力行业算力底座,助力能源电力产业智能化升级。

  当前,中国算力基础设施已形成“超算+智算+通算”协调发展的全国一体化布局,为实现用户不同场景的算力部署需求,科华数据提供了大功率UPS、云动力预制式电力模组,S³锂电系统、精密空调、HVDC等全系列新产品及方案,为AI算力的澎湃动力提供坚实、高效且灵活的保障。

  智算时代,大型数据中心项目成为了重要支撑,科华数据云动力预制式电力模组系统由变压器、补偿柜、低压柜、UPS、智能电力监控组成,实现全链路电力集成,具备极致可靠、极尽节能、极智管理、极选多元等“4极优势”,可实现占地空间减少30%+,交付周期减少60%+,智能化程度加倍,为大型数据中心的安全稳定运营提供源源不断的可靠动力。

  AI模型不断迭代带来高密度部署、高能耗压力、更安全可靠的需求,科华提供兆瓦级供电,构建智算中心供电新范式。科华不间断电源UPS产品功率范围覆盖300kVA-1200kVA,具备塔式、模块式等机型,能全方面覆盖不同场景、不同规模的数据中心供电需求。通过先进的控制算法,优化电路机构和反馈机制,适配AI算力高稳定性、高密度、高能效等核心需求。

  科华数据通过AI场景化定制服务、高功率密度机柜、多样化供电架构、液冷技术升级及智能运维平台建设,打造更懂AI需求的新型数据中心解决方案。

  科华慧云模块化数据中心,高度集成供配电、温控、通道等子系统,立足智能化,围绕低碳友好、交付友好、管理友好,打造体验友好型模块化数据中心,引领数据中心建设迈入集智体验新阶段。融合AI⁺热管理技术,PUE1.20;工厂预制,交付时间缩短至2.5天,助力AI业务快速上线,为电力行业筑牢高可靠算力底座。

  为满足客户液冷数据中心部署需求,科华数据还提供了液冷温控单元CDU系列新产品,高密度算力POD等液冷微模块解决方案。

  在AI大模型领域,科华携手壁仞科技、燧原科技、沐曦集成、天数智芯、清微智能、希姆计算、摩尔线程、中昊芯英等多家国产头部AI芯片厂商,基于自建智算中心的异构算力平台,实现各类模型在训练及推理侧的高性能、低成本及可用性逐步优化,满足电力行业客户多场景的业务需求,从芯片到平台,从算力到模型,全力支持国产大模型的技术创新及产业生态升级。

  科华数据高可靠守护电力行业近40年,目前产品及方案已成功应用于国家电网、南方电网、中国华能、中国华电、国家能源集团、国投电力等能源电力央企项目。

  每一组数据的顺畅流动,每一次计算的精准完成,背后都是科华数据算力中心7x24小时的无声守护。科华电力行业算力底座,正成为解锁能源电力无限可能的关键,为能源电力行业的数字化转型注入澎湃动能。

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