针对 AI 数据中心高功率密度、负载波动性强、供电可靠性要求极高的特点，紧密结合当地电网条件、算力负荷特性与国际设计标准，依托电力系统仿真软件、负荷特性分析工具及行业规范，为数据中心供电系统安全高效运行提供理论依据与技术支撑。

初步完成北京市矿业数字化共性技术平台搭建，并将矿业典型数字化应用部署至平台，如设备管理、生产监控、远程操控等，目前主要面向大型企业私有化部署，未形成中小企业价值变现服务平台。目标：通过数据服务、应用服务等能力对外输出，助力行业中小企业实现数字化应用落地，构建行业应用供应商生态，全面提升行业整体服务效能。

现有风控模型在高并发申请场景下推理延迟过高，导致审批流程超时，影响用户体验与放款效率，需要降低推理延迟，提升用户体验。

核心需求：为建设公司计划合同部EPC总包业务，构建AI赋能的成本控制与合同管理一体化系统。应用场景：1.成本控制：实现AI辅助成本测算、动态监控、风险预警及结算审核，解决成本管控痛点。2.合同管理：实现AI智能起草、风险识别、履约跟踪及归档检索，覆盖合同全生命周期。

扩展仿真平台应用范围，支持潮流网和节点算法、输电线算法，支持电源侧平衡节点算法、负载算法、故障点算法，支持发电机算法，变压器算法，开关刀闸算法，PT算法适配，支持各类保护装置算法适配。

矿山隐蔽致灾因素（断层、陷落柱、采空区、含水体等）的智能探测与高精度地质建模与地质模型动态更新。目标：支撑采掘设计的高精度建模；实现随掘随探实时预警，辅助灾害防治决策；多源数据融合与机器学习自动识别致灾因素，提升判别客观性。

解决仓库能耗（照明、空调、设备）高、碳排放统计难、ESG报告不透明的问题。实现能耗数据采集、分析与智能调控，结合WMS作业计划优化用能策略。

可用于大规模中央冷水机组系统的高效冷却水杂质过滤技术及专业设备。

用于配套开发高性能电能质量分析仪，精度高，价格合理，测量范围广。

1. 现货电价预测算法：精准开展现货电力价格预测（包括日前和实时价格预测），考虑发电成本、市场供需、天气数据、历史数据等各因素，提供及时、准确的价格及价差预测信息。 2. 日前电价和实时电价波动方向预测：实时一日前价差方向预测，预测未来实时电价相对于未来的日前电价的涨/跌（正差/负差）。 3. 现货电价概率预测：预测未来电价的完整概率分布，以量化市场风险。