内蒙古能源化德100万兆风光储项目保护调试方案

内蒙古能源化德1000MW 风光储项目位于内蒙古自治区乌兰察布市化德县境内，本项目总装机规模1000MW, 其中风电总装机容量为800MW, 光伏总装机容量200MW一次建成。在场址东区1座220kV 升压站，化德东220kV 升压站接入风电300MW 及光伏200MW, 同时安装150MW/300MWh 电化学储能。项目所发电量通过35kV 集电线路接入2座升压站35kV 侧，化德东220kV升压站通过1回220kV线路接入德义500kV变电站的220kV 侧。

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“数字孪生/故障诊断”专题|基于数字孪生的异常检测:用于加工过程中的实时刀具状态监测（上）

实时刀具状态监测（TCM：Real-time tool condition monitoring）已成为智能制造的关键技术。TCM能够提高产品的尺寸精度，最小化机床的停机时间，并消除废料和返工成本。数字孪生为实时监控机械加工过程提供了新的机会，原则上可以适应加工过程和操作环境的变化，帮助理解刀具磨损的机制，并提高异常检测的准确性和故障诊断结果。本研究利用数字孪生这些潜在优势，提出了一个新的基于数字孪生的异常检测框架，用于机械加工中的实时TCM。该框架由三部分组成：物理产品、虚拟产品和数据流连接。在这个数字孪生框架内，“物理产品”代表机械加工过程。“虚拟产品”包括一个实时数据驱动模型，表示从机械加工过程中测量的振动数据和基于模型频率特征（MFFs：model frequency features）的刀具异常检测的诊断。“数据流连接”涉及实时测量的振动数据和机床数控（NC：Numerical Controller）信号，提供有关机床动力学和各种加工过程的实时信息。这项创新与实时数据驱动建模、MFFs提取以及基于MFFs和机床NC信号的刀具磨损诊断的整合有关。这是第一次使数字孪生的概念应用于复杂动态机械加工过程的TCM，据我们所知，这以前从未实现过。全面的现场研究已经证明了所提出的基于数字孪生的TCM框架的有效性及其潜在的工业应用。

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“数字孪生/故障诊断”专题|基于数字孪生的异常检测:用于加工过程中的实时刀具状态监测（下）

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西门子推动增材制造工业化应用（19页 PPT ）

增材制造（ AM ），也被称为3D打印，指的是一种用材料分层成型的方式来制造零件的工艺过程。在零件制造的这个工艺过程中，可采用各种各样的技术和方法。增材制造加工的对象几乎可以是三维模型中定义的任何形状和几何。

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西门子数字化工厂解决方案（47页 PPT）

航空航天属于机械加工和装配生产并存的离散制造行业；产品结构复杂，产品配套的零件品种和数量众多；生产工艺复杂，包括机加（车、铣、磨）、钳工、电火花、热表、焊接、装配、试车等多种工艺；生产组织复杂，多品种、小批量，研制与批产混合生产；涉及多种制造资源之间的协调，相互制约；制造资源能力常低于生产需求；

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西门子控制器在增材制造等新技术中的应用（24页PPT）

西门子控制器在增材制造等新技术中的应用（24页 PPT）,西门子控制器在增材制造等新技术中的应用（24页 PPT）

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物联云仓：疫情背景下冷链仓储物流市场及解决方案研究

上海是我国冷链基础设施最完善，冷链物流资源和要素最集中的地区。 2022年3月上海疫情暴发后，一方面，突发封控导致市场供应跟不上，出现物资分发不出去的情况。另一方面，生鲜食品需求激增，冷链物流系统难以及时响应，供应不通畅。上海冷链恢复速度慢，韧性较差，暴露出上海冷链物流体系不健全，区域分布不平衡等问题。

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邓友均博士：城市居民智能楼宇规模化多元分散灵活性资源聚合优化运行方法

西南石油大学电气信息学院讲师、院长助理邓友均博士做了题为“城市居民智能楼宇规模化多元分散灵活性资源聚合优化运行方法”的报告，征得邓博士同意，特与您分享！

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广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。