本招標項目名稱為：數智科技大數據公司水電調度決策會商平臺研發服務公開招標， 本項目已具備招標條件，現對該項目進行國內資格后審公開招標。

2.項目概況與招標范圍

    2.1 項目概況、招標范圍及標段（包）劃分：  2.1.1 項目概況

 大渡河大數據服務有限公司是國能數智科技開發（北京）有限公司下屬子公司，也是旗下的水電板塊信息智慧產業公司，主要提供水電站建設智能發電、智慧工程、基礎設施及智能裝備集成研發為一體的水電數字化轉型方案，賦能集團水電數字化轉型基礎不斷夯實。

在當前國家和集團積極推動數字化轉型的大背景下，電力管理業務與信息通信技術的深度融合已成為推動電力產業變革的重要力量。集團已建立起一套完善的電力產業三級管控架構體系，其中生產執行層通過省公司一體化運營管控平臺實現了對火電業務的全面支撐，而新能源業務則通過“一區域，一集控”的模式實現了高效管理。這兩個平臺系統不僅提升了電力運營的效率，還為集團的生產運營協同調度系統和正在建設的電力產業運營監控系統提供了強大的數據支持和技術保障，有力推動了集團的數字化轉型進程。

然而在流域梯級水電站的調度決策過程中，人工經驗仍然占據主導地位。盡管隨著技術的發展，一些智能化的調度系統已經開始應用于水電站的管理中，但在實際操作中，調度人員仍然需要依賴大量的個人經驗和判斷來做出決策。這種依賴人工經驗的調度方式不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導致調度決策的不準確性和不穩定性。在水電站調度決策的過程中，會商環節是不可或缺的一部分。然而，當前許多水電站的會商流程繁瑣且靈活性不高，導致決策過程效率低下。同時，由于不同水電站的智慧調度建設水平存在差異，使得在流域梯級水電站群的調度決策過程中難以實現統一和協同。這種差異不僅影響了水電站群的整體運行效率，也制約了集團數字化轉型的深入推進。

原會商功能模塊的技術架構已顯陳舊，存在明顯的技術局限性。其可擴展性和推廣性較差，難以適應現下業務需求。特別是隨著氣象等數據量的急劇增加，原有架構在優化調度等功能方面表現不佳，嚴重影響了用戶體驗和工作效率。

基于項目背景，研究以全面提升水電站調度決策會商智能化與效率為核心目標，構建水電站智能調度決策會商系統，以解決現有調度決策會商方面的瓶頸問題，為用戶提供更快速、更穩定的服務體驗。

秉承集團打造國際領先能源集團的目標，積極響應能源行業數字化轉型與智能化升級的浪潮，緊密貼合集團十四五信息化戰略規劃，依托集團創新IT技術架構體系，本項目以全面提升水電站調度決策會商智能化與效率為核心目標，致力于構建水電站智能調度決策會商系統。該系統通過制定水電站“氣象水情預測、防洪調度、電力市場、長中短期經濟運行、調度決策分析”調度決策會商經濟運行指標業務標準，研究涵蓋水電站多尺度多控制目標的優化調度關鍵技術，開展多尺度分析、多控制目標、防洪發電算法模型構建、不確定性處理以及模型驗證與決策支持系統等開發內容。推動調度決策會商任務智能化和效率化，開創水電站數據服務的新生態。在集團總部及省級公司層面，實現水電站業務的數字化運營與精細化管理；在水電站現場，則構建以數據為核心驅動的智能調度決策會商體系，涵蓋氣象水情預測、運行監控、防洪發電決策等關鍵應用。此系統旨在促進集團水電業務的協同創新、一體化高效運營與價值最大化，為集團水電板塊的可持續發展注入強勁動力。

    2.1.2 招標范圍

基于公司統一開發環境定制化開發構建水電站調度決策會商平臺，服務主要內容包括：

（1）開展水電站調度決策會商經濟運行指標體系研究。深入探索并確立水電站調度決策會商業務的標準化流程與規范，重點圍繞“氣象水情預測、防洪調度、電力市場、長中短期經濟運行、調度決策分析”等核心環節。通過科學的方法和嚴謹的論證，制定出一套既能指導會商實踐，又能確保防洪、發電等決策合理性與準確性的業務標準。

（2）開展多尺度多控制目標的優化調度決策集成建設關鍵技術研究，包含多尺度數據與調度方案融合及智能分析關鍵技術研究、模型集成優化關鍵技術研究以及會商決策智能支持系統關鍵技術研究，聚焦于水電調度決策中多尺度數據的集成處理與分析、水電調度決策中的各類模型集成應用，完成優化調度決策會商推演及多策略調度方案自動生成關鍵技術研究，實現可視化交互與協同決策，為會商決策提供全方位、智能化的支持。

（3）開展基于調度效果后評價的會商決策功能體系研究。圍繞水電站調度效果的綜合評價，構建一套完善的會商決策功能體系。該體系將設定科學合理的評價指標與標準，建立高效有序的會商機制，并構建基于多源數據收集與整合的綜合評價模型。通過采用多種先進的評價方法，如層次分析法、模糊綜合評價法等，為會商決策提供堅實的數據支撐與科學依據。同時，還需開發可視化平臺，以直觀、交互的方式展示決策結果，進一步提升決策的直觀性和可操作性。

（4）開展水電站調度決策會商平臺示范應用研究。基于公司統一開發環境定制化開發構建水電站調度決策會商平臺，根據水電站調度決策會商業務標準，集成各種相關技術和功能模塊來構建平臺。水電會商決策支持系統的總體功能設計主要包含會商調度方案管理模塊、模型集成與應用模塊、調度決策分析模塊、評價與反饋模塊、知識庫管理模塊。同時，系統建設包括制定技術標準規范、搭建軟件硬件平臺、整合數據資源、研發集成模型、構建智能支持系統以及整合專業規程制度等內容，并在大渡河生產指揮中心等具有代表性的水電站開展示范應用及技術驗證。

（5）系統集成

水電站調度決策會商平臺系統集成需全面保障信息傳輸安全、邊界防護及訪問控制管理等，具體內容包括：1）完成試點水電站數據調研全流程工作（含提綱編制、模板設計、協調溝通及報告輸出）；2）具備對接云上水電平臺實時數據倉庫、人工智能平臺、氣象水情平臺、集團數據湖及工業電視監控系統的能力，完成跨系統數據集成與二次開發；3）實現與現有物聯網平臺、實時數倉、低代碼平臺及電力和工業領域協議模塊的深度集成，包含數據過濾、上送等核心功能；4）遵循集團1+M+N數據架構體系，依托云上水電平臺開展數據治理、標準編碼及質量管控工作。5）在系統驗收時需完成第三方安全測評工作或產品認證。

（6）成果及考核指標

1）研發3項產品化成果：水電站調度決策會商業務標準1項、基于調度效果綜合評價的會商決策功能體系1套以及水電站調度決策會商平臺1套。

2）形成7項知識產權：預計錄用SCI/EI檢索或中文核心及以上期刊論文3篇，申請發明專利2項，并獲得軟件著作權證書1項，以及獲得第三方檢測報告或產品認證證書1項。

3）完成《調度決策會商經濟運行指標體系研究報告》、《多尺度多控制目標的優化調度決策集成建設關鍵技術研究報告》、《優化調度決策會商推演及多策略調度方案自動生成關鍵技術研究報告》、《基于調度效果后評價的會商決策功能體系研究報告》四份研究報告；

4）示范應用：在集團水電板塊相關單位內推廣示范應用，驗證研究成果的可行性與實用性。

（7）產品性能指標

1）系統穩定性指標：系統故障率小于0.001次/小時，保障系統持續穩定運行；系統恢復時間在1小時以內，減少故障對業務的影響。

2）決策效率指標：決策支持系統響應時間在10秒以內，提高用戶體驗。

3）適用性指標：多尺度適用性需要滿足不同時間尺度（短期、中期、長期）和空間尺度（局部、區域）的應用需求；多控制目標適用性需要在發電、防洪、生態等多目標上有良好應用效果。

    2.1.3 主要研究內容及預期目標

2.1.3.1 主要研究內容

1、調度決策會商經濟運行指標體系研究

水電站調度決策會商經濟運行指標體系構建對于提升水電站綜合效益至關重要。該體系基于水電調度決策會商流程，綜合考慮范圍界定、規范文件引用、術語明晰、數據與業務標準制定以及接口集成等多方面因素。以水電站“氣象水情預測、防洪調度、電力市場、長中短期經濟運行、調度決策分析”等業務為核心，通過科學構建經濟運行指標體系，指導水電站在防洪、發電等生產環節的運行維護與業務管理，從而優化資源配置，提高經濟效益和保障安全生產。

（1）經濟運行基礎條件與規范研究

業務范圍界定指標：明確水電調度決策會商流程所涉及的業務范圍，形成可量化的范圍界定指標。涵蓋氣象水情預測涵蓋的地理區域范圍、預測時長范圍；防洪調度所涉及的水庫水位調控范圍、泄洪流量范圍等。這些指標為后續經濟運行指標的計算和評估提供明確邊界。

規范性指標建立：對規范性引用文件進行梳理，提取其中與經濟運行相關的條款，轉化為規范性指標，依據水電站在不同工況下的安全系數指標、環保排放標準指標等，確保水電站指標完善規范。

術語標準化指標：精準定義調度決策會商流程中的術語，將其與經濟運行指標關聯。定義包含“利用小時偏差率”“水能利用率”等術語對應的計算方法和衡量標準，形成術語標準化指標，避免因理解差異導致經濟運行數據統計和分析的偏差。

（2）經濟運行核心數據與業務標準細化研究

調度運行經濟指標：制定水情、發電等調度運行經濟指標。從經營效益角度，設立發電收益指標（考核利用小時完成差異率、綜合廠用電量、水頭影響電量、棄水及相應損失電量、耗水率、機組開機率等）；從安全生產角度，設立防洪風險指標（日末蓄水量及日末蓄能值、停機避峰流量、生態灌溉用水水量、其他用水水量及對應電量等）。通過這些指標全面衡量和指導水電站的生產運行維護與業務管理工作，實現經濟運行的優化。

（3）決策系統接口集成標準研究

探索水電調度決策會商系統與其他相關系統的接口集成方式，實現數據的共享和交互，提高系統的協同工作能力，確保整個水電運營管理體系的高效運行。制定相應的技術標準，包括硬件設備集成要求、軟件系統架構、技術操作規范等方面，確保技術層面的穩定性和可靠性。將研究成果與水電站的具體生產運行維護及業務管理工作緊密結合，推動標準的落地實施，通過實際應用不斷檢驗和優化標準，實現水電站在防洪、發電等多方面的綜合效益最大化。

2、優化調度決策會商推演及多策略調度方案自動生成關鍵技術研究

（1）多優化調度決策會商推演的數據驅動與智能分析技術

研究利用數據助力優化調度決策會商推演。整合水電站各類數據，如水情、氣象、設備運行、電力市場數據等，這些數據來源廣泛且格式不同，采用數據清洗、特征工程等技術路線進行預處理提供統一數據標準。運用深度學習中的卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）算法挖掘數據的時空特征和潛在規律，如水位與發電量、氣象與來水的關聯等。同時，構建實時數據處理機制，在數據動態變化時迅速分析，讓決策人員在會商推演時能依據最新、最準確的數據，使推演更科學合理，為多策略調度方案自動生成提供可靠的數據驅動。

（2）多策略調度方案自動生成構建與優化技術

多策略調度方案自動生成研究內容的關鍵在于策略模型構建與優化。通過采用混合整數線性規劃（MILP）框架作為基于規則調度策略的基礎，運用遺傳算法（GA）和粒子群優化（PSO）算法作為優化算法調度策略的核心，結合深度學習中的深度 Q 網絡（DQN）算法用于智能算法調度策略。對于模型參數的自適應調整，應用貝葉斯優化算法，依據電站不同季節、來水等情況自動優化參數。在模型集成協同方面，利用模型融合技術，基于多目標優化理論，保證調度方案在防洪、設備安全、電力市場需求等多種條件約束下達到最優，提高調度的智能化水平和有效性。

構建綜合模型框架，涵蓋基于規則、優化算法、智能算法等多種調度策略，如基于水位變化規則調度，用線性規劃等算法優化發電效益，利用神經網絡應對復雜工況。多策略方案模型參數要能自適應調整，依據電站不同季節、來水等情況自動優化，將不同模型集成協同，保證調度方案在防洪、設備安全、電力市場需求等多種目標控制條件下實現多策略調度方案自動生成。

（3）優化調度決策會商推演與多策略調度的智能交互與協同技術

研究實現優化調度決策會商推演與多策略調度間的智能交互與協同。在交互接口開發上，運用微服務架構和消息隊列技術（如 Kafka、MQ等）保障信息實時、雙向流通，讓會商結果能及時反饋到調度系統，調度情況為會商提供依據。針對參與會商的多角色人員，開發相應的協同決策功能，滿足不同專業視角需求。利用數字孿生、三維可視化技術將復雜數據和方案直觀展示，并設計決策引導功能，輔助決策人員高效、科學地做出決策，促進整個調度過程的高效協同。

3、基于調度效果后評價的會商決策功能體系研究

聚焦于對推演后的調度方案進行后評價研究水電會商決策設定評價指標與標準、建立會商成果評價機制、構建綜合評價模型，采用多種評價方法構建綜合評價模型，為會商決策提供科學依據，通過調度效果評價成果為后續調度方式安排提供相似參考決策。

（1）基于多維度技術的會商決策成果后評價指標體系研究

在研究會商決策成果后評價指標體系時，結合水電站運營目標和業務特點，運用層次分析法（AHP）構建科學合理的評價指標體系框架。對于氣象預報、徑流預報、發電調度、經濟運行等業務場景，從多個維度制定評價指標。在模型結果質量評價方面，針對防洪效果指標，采用洪水演進模型結合風險評估技術；對于發電效益指標，運用成本 - 效益分析框架和電力市場模擬算法；綜合效益指標則綜合考慮上述各方面，并結合多屬性效用理論。同時，運用實際運行對比、基于蒙特卡洛模擬的實驗方法、指標評分、敏感性分析（采用Sobol序列或Morris篩選等方法）、多目標優化（如 NSGA - II 算法）等多種方法，全面評估調度決策會商工作的效果和質量。通過大數據分析技術挖掘數據間的關聯，為持續改進提供依據，提升水電站整體運營水平。

（2）智能推薦會商決策知識庫構建研究

水電調度決策知識庫的構建對于存儲和管理規范性引用文件、術語定義、技術標準、歷史案例、專家經驗等知識至關重要。采用知識數據結構技術構建知識庫架構，將各類知識進行語義關聯和整合，形成一個有機的知識網絡。通過自然語言處理（NLP）技術實現知識的自動抽取和更新機制，確保知識的時效性和完整性。建立基于向量空間模型和深度學習推薦算法的檢索和自動推送功能，用戶可通過關鍵詞、分類等方式快速查找知識。在調度決策過程中，系統根據用戶的操作和決策場景，自動推送相關知識和案例，支持知識復用與共享。

4、水電站調度決策會商平臺開發及示范應用

基于公司統一開發環境定制化開發構建水電站調度決策會商平臺，開展示范應用及技術驗證。根據水電站調度決策會商業務標準，集成各種相關技術和功能模塊來構建平臺。水電會商決策支持系統的總體功能設計主要包含會商調度方案管理模塊，負責會商方案數據集成、預處理、存儲和檢索；模型集成與應用模塊通過接口集成外部模型，進行優化管理，并實現多尺度數據分析與調度方案融合；調度決策分析模塊負責生成方案、評估風險、可視化展示決策信息；評價與反饋模塊依據指標體系評價決策效果。知識庫管理模塊存儲更新知識并提供檢索應用服務。同時，系統建設包括制定技術標準規范、搭建軟件硬件平臺、整合數據資源、研發集成模型、構建智能支持系統以及整合專業規程制度等內容，為水電調度決策提供全面、科學、智能的支持，以提高水電站的經營效益和安全生產水平。

5、系統集成

水電站調度決策會商平臺系統集成需全面保障信息傳輸安全、邊界防護及訪問控制管理等，具體內容包括：（1）完成試點水電站數據調研全流程工作（含提綱編制、模板設計、協調溝通及報告輸出）（2）具備對接云上水電平臺實時數據倉庫、人工智能平臺、氣象水情平臺、集團數據湖及工業電視監控系統的能力，完成跨系統數據集成與二次開發；（3）實現與現有物聯網平臺、實時數倉、低代碼平臺及電力和工業領域協議模塊的深度集成，包含數據過濾、上送等核心功能；（4）遵循集團1+M+N數據架構體系，依托云上水電平臺開展數據治理、標準編碼及質量管控工作。（5）在系統驗收時需完成第三方安全測評工作或產品認證。

6、成果及考核指標

（1）研發3項產品化成果：水電站調度決策會商業務標準1項、基于調度效果綜合評價的會商決策功能體系1套以及水電站調度決策會商平臺1套。

（2）形成7項知識產權：預計錄用SCI/EI檢索或中文核心及以上期刊論文3篇，申請發明專利2項，并獲得軟件著作權證書1項，以及獲得第三方檢測報告或產品認證證書1項。

（3）完成《調度決策會商經濟運行指標體系研究報告》、《多尺度多控制目標的優化調度決策集成建設關鍵技術研究報告》、《優化調度決策會商推演及多策略調度方案自動生成關鍵技術研究報告》、《基于調度效果后評價的會商決策功能體系研究報告》四份研究報告；

（4）示范應用：在集團水電板塊相關單位內推廣示范應用，驗證研究成果的可行性與實用性。

2.1.3.2 預期目標

1、產品交付功能

2、產品性能指標

（1）系統穩定性指標

系統故障率：小于0.001次/小時，保障系統持續穩定運行。

系統恢復時間：在1小時以內，減少故障對業務的影響。

（2）決策效率指標

決策支持系統響應時間：在10秒以內，提高用戶體驗。

（3）適用性指標

多尺度適用性：滿足不同時間尺度（短期、中期、長期）和空間尺度（局部、區域）的應用需求。

多控制目標適用性：在發電、防洪、生態等多目標上有良好應用效果。

    2.1.4 項目總工期：簽訂合同后18個月。

    2.2 其他：/

    2.3 主要研究內容及預期目標：詳見招標文件第五章

    2.4 項目服務期：詳見招標文件第五章

3.投標人資格要求

    3.1 資質條件和業績要求：

    【1】資質要求：（1）投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。

    【2】財務要求：/

    【3】業績要求：2020年5月至投標截止日(以合同簽訂時間為準)，投標人須至少具有水電（或水利）生產調度決策系統或水電生產管理系統建設的合同業績1份。投標人須提供能證明本次招標業績要求的合同證明掃描件，合同掃描件須至少包含：合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時間和業績要求中的關鍵信息頁。若投標人有相關國家級或省部級科技項目課題的可以提供計劃任務書代替。

    【4】信譽要求：/

    【5】項目負責人的資格要求：/

    【6】其他主要人員要求：/

    【7】科研設施及裝備要求：/

    【8】其他要求：/

    3.2 本項目不接受聯合體投標。 /

4.招標文件的獲取

    4.1  招標文件開始購買時間2025-05-06 16:00:00，招標文件購買截止時間2025-05-13 16:00:00。