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基于协同免疫量子粒子群优化算法的虚拟电厂双层博弈模型_谭忠富

为了充分利用电动汽车(electric vehicle,EV)大规模的储能优势与代理聚合商在电力市场灵活购售电优势,以此弥补虚拟电厂(virtual power plant,VPP)内部供需不平衡情况,构建电动汽车参与的虚拟电厂双层博弈模型,对虚拟电厂同时进行内外部优化。首先,构建上层代理聚合商-虚拟电厂完全信息动态博弈模型进行虚拟电厂外部优化;其次,构建虚拟电厂-电动汽车聚合商合作博弈模型进行虚拟电厂内部优化,并利用改进的Shapley值分配虚拟电厂与电动汽车聚合商的合作收益;最后,以集成风电机组、可控负荷、储能电池、用户、电动汽车的虚拟电厂进行算例分析,采取协同免疫量子粒子群优化(coevolutionary immune quantum partical swarm optimization,CIQPSO)算法搜寻最优解。算例结果表明,电动汽车参与虚拟电厂能够同时提高两者的经济效益,提高虚拟电厂内部供需平衡能力。

  • 2021-04-29
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华为能源油气行业TDM主打胶片V1.2

能源危机和环境危机实质上是技术危机,而重大技术创新可以引发行业变革。就像页岩气技术的成功,让美国从油气进口国变为出口国,甚至全球能源供应中心都将向西部转移,就是最好的证明。 常规油气开采难度越来越大,大量非常规油气的发现。 除了油气生产技术的创新和改进,ICT技术成为不可缺少的部分

  • 2021-04-29
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基于加权遗传算法的双目标应急物资配送车辆路径优化决策模型_宋英华

灾害发生后,应急物资调度是救援工作的核心,而应急物资车辆路径方案的选择尤为重要。以配送时间惩罚成本最小化和驾驶员心理成本最小化为目标,建立双目标应急物资配送车辆路径问题整数规划模型,并采用加权遗传算法求解,得出在两个目标成本最小情况下的最优近似配送方案。最后以四川省阿坝州九寨沟地震作为算例,验证了该模型和算法的有效性和可行性,对灾害后应急物资配送具有一定的参考价值。

  • 2021-04-29
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基于多光伏互补模型的最优出力设定值算法_薛婧

随着光伏渗透率快速增加,光伏出力随机波动与预测误差引起电力系统功率不平衡。为维持电力系统可靠性,调度部门不得不增加备用。针对含多光伏电站联合系统,文章建立了多光伏互补模型,降低系统有功出力波动和备用容量需求;为了满足备用约束条件且充分利用光伏发电,提出混合差分进化算法以求解光伏出力最优设定值。计算结果表明,该文所提多光伏电站互补模型和最优出力设定值算法,可以有效降低备用容量需求。

  • 2021-04-29
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打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路

目前的电力系统、应用和架构无法满足对未来电网和发电系统的管理。大多电力企业的系统和流程还未进行智能化升级,无法高效地应对复杂环境,更遑论安全性和灵活性。未来电力企业的诸多关键运营能力如现场管理、资产管理、停电管理等均依赖洞察、可视化、远程管理、自动化和基于系统的动态协调等。对于许多电力企业而言,对电网和电力流动的管理尚未实现动态决策支持。很多电力企业仍通过人工流程进行数据管理,过大的安全裕量导致高成本和低可用性。未来,数据分析、人工智能和智能自动化将成为电力企业的必备能力。

  • 2021-04-29
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ISC高级威胁可感可知.贾彬

智能网络大数据分析平台致力于成为客户网络及业务安全的主控中心,通过智·源平台进行网络风险和业务健康度的态势呈现、分析、预测和处置。

  • 2021-04-29
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《工业数字化转型白皮书》:15项新兴技术及其应用场景,你知道几个?

工业物联网的主旨是将“实物”连成网络,并捕获这些“实物”的运行及关联数据,从而控制它们并优化其操作。这开启了创新性地使用各种新兴及成熟技术的大门,进而共同实现了数字化转型的诉求。本文对15项新兴技术及其在数字化转型中的主要应用场景进行了概述。

  • 2021-04-29
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数据安全治理的探索和实践.平安科技

①在外部网关处部署流量探测装置,记录所有敏感数据调用接口,形成数据对外流动的整体视图(发现) ②持续监控数据访问,结合大数据分析等技术形成数据访问的模式及风险等级(发现) ③依照风险等级一一确认接口对数据访问的必要性,对于不符合调用规范或超出范围的情况进行整改,最终固化接口的数据使 用行为(定义) ④持续进行监控,持续发现不符合固化模式或新增、修改的接口(应用、测量监控)

  • 2021-04-29
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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