1、AI赋能千行百业产业创新杉数科技AI决策典型案例集能源电力|交通物流|工业制造|零售连锁日用消费|服饰鞋帽|金融投资|高校教育杉数科技典型案例集IN D USTRY CA SE S自成立以来，杉数科技产品及服务已在能源电力、工业制造、交通物流、零售连锁等20余个细分领域落地应用，服务了包括国家管网、国家电网、南方电网、海尔、小米、金风科技、中外运、中国邮政、德邦快递、东方航空、京港地铁、北京公交、滴滴、匡威、斯凯奇、立顿、好丽友、亿滋、自然堂、欧莱雅等数百家国内外行业头部企业，实现数字化转型与业务二次增长。INDUSTRY CASESAI决策助力企业运营增长，赋能千行百业数字化转型AI决策助力

2、企业运营增长，赋能千行百业数字化转型*排名数据源自：2025.01，第三方国际测评平台（https:/plato.asu.edu/bench.html,By Hans Mittelmann）四位斯坦福博士联合创立四位斯坦福博士联合创立四位四位产品斩获11项世界排名第一*产品斩获11项世界排名第一*11项11项用户覆盖全球70+国家及地区用户覆盖全球70+国家及地区70+70+服务20+行业数字化转型服务20+行业数字化转型20+20+.40工业制造零售连锁交通物流其他行业40目录CONTENTS010923355167778901能源电力ENERGY AND ELECTRICITY02工业制造

3、INDUSTRIAL MANUFACTURING03交通物流TRANSPORTATION AND LOGISTICS04零售连锁RETAIL CHAIN05日用消费FAST MOVING CONSUMER GOODS06服饰鞋帽APPAREL AND FOOTWEAR07金融投资FINANCIAL INVESTMENT08高校教育EDUCATION SECTOR公司简介COMPANY PROFILE技术能力TECHNICAL COMPETENCE产品家族PRODUCT FAMILY101102103104资质荣誉QUALIFICATION AND HONORS能源电力01ENERGY AND

4、ELECTRICITY资源配置出清效率&鲁棒性提升智能调度机组运行优化降低发电成本，加大电网输电量；在保障运行稳定的前提下，大幅提升出清效率求解稳定性提升1.5倍增送电量&新增新能源消纳数千万MWh/年年研发及运维费用节约千万元01能源电力0201跨区域的现货市场示范出清系统考虑客户模型规模庞大、约束耦合性强、约束稠密性高的特点，设计高效定制化优化算法。通过按时间维度拆分求解模型降低问题难度及耦合度；通过热启动及基于断面潮流约束设计的拉格朗日松弛方法（LMM）促进求解效率。基于业务需求，杉数科技采用先进的数学模型和人工智能技术，结合多目标优化方法，考虑业务和环境约束条件，确保模型的稳定性和可解

5、释性。基于COPT求解器和优化算法，对模型进行高效求解。该方案旨在协助客户实现高效的跨区域的现货出清，确保电力现货市场日前出清的稳定性、高效性、最优性，并使出清结果具有高度可解释性。解决方案SOLUTION应用成效APPLICATION EFFECTIVENESS杉数团队发挥自身产品优势，考虑客户的需求更注重决策支持系统技术的应用，先进的运筹优化决策手段以及先进的数据驱动方法，为客户定制专属优化算法，实现单轮模型求解从“千秒”降低到“百秒”级别，大幅降低计算成本以及目标函数与标准值的差别。求解稳定性提升1.5倍左右；平均求解效率比基于某国外求解器产品的元模型提升50%左右；电网增送电量及新增新

6、能源消纳数千万MWh/年；节省研发及运维费用千万元/年。客户需求CUSTOMER REQUIREMENT作为知名大型电力基础设施头部企业，承担着保障电力供应稳定、高效、可靠的重要使命。随着电力市场的不断发展与变革，其运行主要面临如下挑战：多目标优化：实现机组发电成本、启停成本、弃水成本等最小化；高精度预测：提升发电计划的准确性，以提升系统可靠性；日前出清优化：综合考虑机组组合约束、逻辑关系约束、时间耦合性约束等因素，进行出清模型改造，生成最优的发电计划和市场出清结果；跨区域协同：实现区域间电力资源的优化配置和互济，提升整体系统的经济性和可靠性。某大型知名电网企业天然气管网流量流向分析模型研究降