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中服云数字孪生平台(折页)

中服云数字孪生平台V3.0是基于中服云物联网平台和数据中台打造的一款实时数据2D/3D集成展示监控平台,旨在解决工业物联网数据的直观展示、实虚互动、仿真模拟、故障诊断、告警、预警、预测、实时观测、实时监控等问题。提供了数据采集、数据底座、监控逻辑、建模工具、展示互动工具、模拟仿真、诊断预测等功能,内置地球、城市、园区、工厂、车间、设备等多个场景。具有直观性、实时性、集成性、主动性等特点。可应用于实时监控、应急指挥、生产调度、模拟仿真、展示推广、实体复原、产品测试等多种场景。

  • 2024-11-07
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王子强高工:PJM电力市场风险管控措施及对南方区域的建议

电力市场改革的深化对电网运行风险管控提出了新的要求。通过总结PJM(Pennsylvania-New Jersey-Maryland)电力市场的风险管控策略,从两个方面分析其电力系统物理运行风险管控策略:包含长期、短期和实时的风险事故发生前措施,执行紧急中断与恢复的风险事故发生后措施;从日前的可靠性机组组合、与电能量市场联合优化的辅助服务市场、中长期的容量市场和输电权市场四个方面分析其基于电力市场的风险管控策略。并将其与南方电网现有风险管控措施相对比,提出了进行多时段风险评估、采取调度-市场相结合的管控风险手段、建设完备的市场体系、成立风险委员会等多方面建议。

  • 2024-11-05
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彭超逸博士:一种基于拉格朗日与时间解耦的超大规模SCUC求解框架

安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)是电网出清场景中最为广泛使用的一类模型。建立了一种针对超大规模SCUC现货市场出清问题的求解框架,首先提出了SCUC问题的时间解耦求解方法,通过缩小问题的规模来加快求解速度;其次针对时间解耦后模型的子问题提出了拉格朗日松弛求解技术,在不影响求解准确度的情况下,有效降低了关键困难约束的求解难度。数值实验证明,所提出的框架极大地提升了求解效率,且十分稳定。

  • 2024-11-05
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李媛:基于强化学习的电-气-热多微网系统定价策略

随着能源交易的逐步市场化,含电-气-热的多微网系统中微网服务商的零售价定价策略将影响到系统的运行和所有参与者的利益。为研究微网服务商的定价策略,首先详细描述了电-气-热多微网系统内部交易过程并建立了系统模型。随后这一定价问题被描述为斯塔克尔伯格博弈,并证明了该博弈存在唯一的均衡解。为保护各主体隐私,提出了一种基于强化学习的求解方法以求解存在时间耦合的斯塔克尔伯格博弈。算例研究表明,该方法准确有效地解决了所提出的定价策略问题,微网服务商和各微网均采取了有效策略以保证自身利益。同时,该方法有效保护了市场参与者的隐私并展现了良好的计算性能。

  • 2024-11-05
  • 阅读391

智慧水电建设方案

为实现XX公司数字化转型智慧企业的战略目标,确保智慧水电以解决现场问题为导向,促进项目落地,先后调研瀑布沟水电、彭水电站等单位,并深入那兰、金平水电现场考察,开展了水电站智慧化应用成果和建设经验交流参观学习了其他单位智慧水电建设成果,并针对流域水电智慧化应用进行了充分地交流学习。

  • 2024-11-05
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中服云能源管理系统-产品介绍(24.11折页)

中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控,随时远程控制能源浪费,调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况,使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据,不断优化用能结构及能源利用率。

  • 2024-11-04
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中服云智能楼宇系统-产品介绍(24.11折页)

中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体,整合楼控各子系统,提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理,满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求,提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。

  • 2024-11-04
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中服云物联网平台4.0版-产品介绍(24.11折页)

中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集,于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求,实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台,平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。

  • 2024-11-04
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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GitHub热门Harness项目解析架构拆解、机制对比与选型指南

AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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