AIPC是指加入人工智能功能的个人电脑。AI能够与PC紧密协作，通过云端或在电脑端独立运行大型语言模型，从 根本上改变和重塑了PC的用户体验，释放了人们的生产力和创造力。AIPC是为每个人量身定制的个人AI助理，不仅提高生产效率，简化工作流程，而且更好的掌握用户的喜好，保护个人隐私数据安全。仿佛是用户的数字化拓展，如同用户的智能双胞胎。AIPC的行业特征包括：1.硬件端搭载计算+存储+传感架构；2.软件端整合轻量化AI模型；3.内容端AIGC在办公领域首当其冲，内部不断拓展。2019年—2023年，AIPC行业市场规模由0亿人民币元增长至181.28亿人民币元。预计2025年—2029年，AIPC行业市场规模由233.42亿人民币元增长至1,948.61亿人民币元，期间年复合增长率69.98%。
在“碳达峰，碳中和”的背景下，分布式可再生能源的进一步推广是电力系统低碳化的重要路径之一。为了消纳用户侧大量的分布式可再生能源，提出了端对端交易-云储能联合市场以最大化能源卖家的市场收益、最小化能源买家的用电成本。首先将能源买卖双方建模为非合作博弈的关系；其次，在考虑云储能总容量限制的情况下，求解出能源卖家的Nash均衡和能源买家的广义Nash均衡点；然后基于核求解出云储能的合作剩余的最优分配方案；最后使用爱尔兰的社区级微电网作为算例，验证了提出的端对端交易-云储能联合市场的优越性。所提出的联合市场模型能够最大化买卖双方的市场收益，实现了市场参与者效益的帕累托改进，而对比实验中的端对端交易的参与者相较于传统现货市场的参与者而言，购电成本下降了39.68%，云储能市场使得传统市场参与者的总成本降低了27.4%，因此将端对端用能交易与云储能市场耦合起来可以极大地降低用户的发电和购电成本，具有较强的实际应用价值。
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以云大物移智5G等新兴技术驱动的第四次工业革命，正在引领人类社会迈向万物感知、万物互联和万物智能的全新纪元——埃林哲； 园区作为城市的基础单元，逐步成为物理世界、人文世界、数字世界三位一体的空间综合体，成为智慧城市的核心落脚点。
《指南》适用于不同国家、不同发展阶段、不同类型的海外园区，主要面向园区低碳建设发展相关领域的组织管理部门和项目实施机构，包括园区主管部门、园区开发运营和投资企业、入驻企业、多边发展机构及金融机构等（如图1所示）。
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。
中服云机加生产监控系统CServer MDC基干中服云物联网开发平台，实现机床设备监控、生产数据采集、生产过程管理、智能统计分析、设备运维管理等几大功能。用于安全生产、提高生产效率、设备利用率、产品质量、生产过程管理、数据自动统计分析、管理决策。解决材料浪费、能源浪费、产品自动计件、生产怠工、减少人工成本、质量控制、设备故障实时报警、设备诊断、订单排产、生产进度可视化等问题。解决老板、管理者、工人遇到的不同问题。
南方电网科学研究院直流输电与电力电子技术研究所直流输电技术团队项目经理辛清明教高作了题为“常规直流高效经济设计与支撑性能提升”的专题报告，征得辛清明博士同意，特与您分享！
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
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。
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。
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。
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。
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