算力与电力双向协同，让算力既消纳绿电，又服务电网。
以算力作为电网的可调柔性资源，依托电力数据建模与仿真推演，优化电网运行与算力用电策略；通过电力—算力一体化协同调度，在保障电网稳定的同时降低用能成本、提升绿电消纳，实现「电进算出」的高效转化。
电力—算力 协同调度
削峰填谷 · 需求响应算力中心作为可中断、可调负荷，平抑电网负荷曲线。
通过储能、可中断算力负荷与绿电协同，用电高峰回调、低谷蓄能，平抑电网负荷曲线；接入电网调度系统，按指令柔性调节算力负荷，深度参与调峰、调频与需求侧响应，为电网提供一次 / 二次调频辅助服务，让算力中心从「耗电大户」变为「柔性资源」。
为风电场、光伏电站与水电站提供站点级、多时间尺度的气象与出力预测，覆盖海量能源资产。
风电 · Wind轮毂高 80m 风速基于轮毂高度风速与风向，预测风电场出力与爬坡事件。
光伏 · SolarGHI W/m²融合辐照与云量，预测光伏出力与日内波动。
水电 · Hydropower降水 / 来水结合降水概率与降水量，预测来水与水电可调出力。
结合 AI 气象仿真，为新能源场站提供精准的发电与负荷预测。
集成 ECMWF、GFS、CMA 等权威数值天气预报与场站实况气象数据，构建气象融合层，对风电、光伏出力进行超短期与短期预测；融合智能电表与 IoT 高分辨率负荷数据，以 LSTM、TCN、TFT 等模型预测电网负荷，提升新能源消纳与调度精度，降低弃风弃光与调度风险，让波动的新能源更可控、更可调。
除风、光、水外，雾与能见度、气温、降水、台风与强对流等要素同样深度影响电网负荷与新能源出力。
极端高温、寒潮等场景数据稀疏、随机性强，常规模型易失效。
达索时代以炎热指数等综合气象指标识别并筛选极端场景，采用张量低秩补全修复缺失与异常数据；结合 LSTM 网络与粗糙集（RST）误差修正，对负荷突变点进行校正，在极端天气与特殊事件场景下仍保持高精度预测，为高比例新能源电网的安全经济运行提供保障。
极端天气 · 鲁棒预测从分钟级到多年期、从区域电网到台区与场站节点，对电力负荷与新能源出力进行多时间、多空间尺度预测，支撑调度与规划决策。
实时调度、AGC 调频与新能源出力波动跟踪，支撑分钟级电网平衡。
含日前预测：现货申报、机组组合与实时电网管理，强依赖天气预报。
检修计划、燃料储备与季节性安排，纳入用电季节性与计划停电。
容量规划、电网投资与能源结构、政策评估，支撑系统级优化布局。
AI 量化 · 全自动化交易用 AI 量化算法，让每一度电实现价值最优。
面向售电公司、发电集团、风光场站、储能与虚拟电厂，提供电价预测、负荷与功率预测、购售电曲线计算与现货 / 中长期交易策略；依托自研全自动化量化交易平台，打通数据采集、策略生成、交易申报到清结算的全栈流程，在现货与中长期市场中持续提升收益、控制风险。
以大规模算力深度融入电力系统，贯通预测、调度与交易，释放电力 × 算力协同价值
从售电、发电到储能与虚拟电厂，覆盖现货与中长期交易全场景。
电价与负荷预测、购电曲线计算，提供滚动 / 日前现货全托管交易与中长期合约持仓、月度复盘。
融合 ECMWF / GFS / CMA 气象与实况数据做功率预测，结合日前实时价格预测制定现货报价策略。
TFT 负荷预测 + PPO 充放电策略优化，以「削峰填谷收益—储能损耗」为目标，最大化套利收益。
聚合发电侧与负荷侧资源，制定响应策略，自撮合供需关系，降低风险、提升整体收益。
