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四川大学 向世林等|计及负载响应特性的多数据中心时空协同运行优化策略

随着大数据与云计算需求的迅猛增长,数据中心规模年均增速近30%,预计到2030年,数据中心电力消费将占全球总电力消费的3%~4%。然而,伴随着高能耗和高电费问题日益突出,国家发改委、能源局等部门于2024年7月提出构建“算力电力双向协同机制”。截至2024年,阿里云已在全球28个区域部署了85个数据中心集群,并与华北电力大学合作,通过跨区域业务流工作负载迁移,优化数据中心资源配置,提高服务效率。

  • 2025-05-22
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新疆大学邓卜元等|考虑氢储能的富氧燃烧碳捕集电厂热电联合优化调度

为了实现碳中和的目标,可再生能源发电规模大幅增加。截至2023年6月,中国新能源装机已突破13亿kW,历史性超过煤电比重,约占中国发电总装机的48.8%。新能源出力具有反调峰特性,并网时会给电力系统的稳定运行带来巨大挑战。目前电力系统调峰主要由煤电机组承担,而燃煤热电联产(combined heat and power,CHP)机组担负冬季供暖的首要任务,经常处于“以热定电”的运行状态,难以做到低负荷深度调节,导致其深度调峰受季节性限制,加重弃风弃光情况。CHP机组进行热电解耦主要有配置储热罐和电加热设备2种方式,虽然能有效增强热电联产机组的调峰能力,但燃煤机组的碳排放量问题仍亟须解决。

  • 2025-05-22
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中国低空经济产业链全面解析

低空经济是一个新兴的经济范畴,它以1000 米以下的低空空域为资源平台,广泛应用于商业、科研、公共服务等众多领域。无人机、轻型航空器以及其他飞行设备在此空域内的使用,实现了多样化、高效化的作业模式。如在农业领域进行植保作业、在城市中进行快递物流配送、在灾难现场进行应急救援等。低空经济之所以得到迅速发展,得益于技术的进步和市场的需求。无人机技术从手动操作进步到了高度智能化自主飞行,效率和安全性都有了显著提升。政策的支持,例如低空空域管理的改革,为低空经济的成长营造了良好的环境。

  • 2025-05-22
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美的数字化转型经验

美的集团的数字化转型核心内容聚焦于通过集成先进的信息技术,如人工智能、大数据和云计算,来重塑其业务模式和运营流程。这一转型不仅提升了制造智能化水平,还强化了数据分析能力,优化了供应链管理,实现了客户洞察和个性化服务。美的通过数字化手段,增强了市场竞争力,提高了决策效率,并促进了产品和服务的持续创新。

  • 2025-05-22
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零碳园区综合解决方案

园区面临的碳排放压力 随着经济的发展,园区的能源消耗和碳排放不断增加,传统的高能耗、高排放发展模式难以为继,面临着节能减排的巨大压力,需要探索新的发展模式以实现可持续发展。 园区的能源结构以传统能源为主,清洁能源占比低,能源利用效率不高,碳排放强度较大,迫切需要优化能源结构,提高能源利用效率,降低碳排放。

  • 2025-07-02
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齐齐哈尔大学 李晓涵等|弹性充电需求下电动汽车调频激励机制及控制策略

本文提出了一种弹性充电需求下电动汽车调频激励机制及控制策略。通过分析电动汽车行为特性、荷电状态和功率约束,对电动汽车出行链及其行驶区域双向交通网进行建模,在此基础上提出优化电动汽车期望SOC约束方法,构建了考虑电动汽车弹性充电需求的电池弹性调频容量空间,提出相应的调频激励机制及需求响应决策模型。构建了电动汽车参与电网调频控制结构及考虑充放电松弛度的电动汽车参与电网调频控制策略。通过仿真验证了提出的控制策略与不考虑弹性充电需求的传统控制策略相比,能够为电网提供更大的调频容量,增加电动汽车用户调频收益,为电网提供稳定的频率支撑。

  • 2025-05-21
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中国长江三峡集团有限公司 颜俊等|计及用户响应特性的电动汽车充电站设备优化配置方法

经过满意度模型计算,得到的用户负荷功率曲线更具备实际负荷曲线的特点,其变化趋势与电价的变化相关,所提模型可以较为准确刻画用户实际充电行为决策。

  • 2025-05-21
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国网江苏省电力有限公司 苏大威等|基于价格激励的城市公共充电站填谷潜力评估

本文所提测算方法侧重于电动汽车对价格敏感程度下的填谷潜力评估研究,未开展关于城市公共充电站考虑盈利情况的降低服务费意愿与定价博弈分析。在下阶段工作中,计划考虑充电负荷增长率、竞争对手定价、市场填谷需求及响应补贴力度等因素,研究城市公共充电站以盈利为目的的降低服务费意愿和定价行为对填谷潜力的影响,提升评估结果准确性。通过开展填谷潜力评估,充电负荷预测值按响应能力提升情况修正后的结果,可作为城市公共充电站参与市场报量交易的申报依据。

  • 2025-05-21
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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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