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技术丨智慧风电体系架构研究

随着能源行业智能化的长足发展和深度融合的推进,智慧能源系统日益成为发展的共识。由于风电的单机系统相对简单,自动化、信息化程度高,场群分散,智能远控需求强等特点,必然是智慧能源的先行者。智慧不是智能的简单升级,而是要充分展现“类人”的思维模式、价值判断和相机决策。因此,智慧风电的概念需要进一步明晰,其体系架构要能满足功能的实现。同时,研究智慧风电的实现不能离开当前信息化发展水平的现状,数据的获取、存储、通信和安全等是必须充分考虑的因素。

  • 2023-01-28
  • 阅读506

和利时:智慧风电场的建设及探讨

近年来,随着互联网+、大数据、云平台和人工智能等技术的发展,电力能源领域也掀起了一股智慧化的热潮。智慧能源、智慧电网、智慧风电等其他相关的概念也逐渐被人们所熟知。结合自身平台开发经验和电力行业多年从业经验,本文阐述了智慧风场的概念,介绍了智慧风电场当下的发展现状,并且针对目前的风电行业发展态势进行了需求分析。经过深入研究后提出了智慧风电场全生命周期的建设方案及平台架构的思路。同时,对智慧风场建设中可能涉及的一些关键性技术进行了探讨。总结了目前智慧风电场建设中存在和面临的各项困难和挑战,并给出了部分建议和对策,为今后风电场的智慧化发展提供了参考。

  • 2023-01-28
  • 阅读432

2022年机床工具行业经济运行情况

中国机床工具工业协会重点联系企业2022年1-12月累计完成营业收入同比下降0.3%,与2021年营业收入基本持平。2021年协会重点联系企业营业收入同比增长26.2%,基数较高。2022年在二、四季度两次严重疫情冲击情况下,营业收入仍达到同比基本持平实属不易。 从具体分行业看,金属成形机床、磨料磨具、滚动功能部件行业同比增长,金属切削机床、工量具、数控装置、机床附件、机床电器行业同比下降。 图1是2020-2022三年期间重点联系企业营业收入同比增速情况的对比。

  • 2023-02-24
  • 阅读530

工信部:深化智能检测装备在机械、汽车、钢铁、石化等8个领域的规模化应用

2月21日,工业和信息化部、国家发展改革委、教育部、财政部、国家市场监管总局、中国工程院、国家国防科工局等七部门联合印发《智能检测装备产业发展行动计划(2023—2025年)》,提出到2025年,智能检测技术基本满足用户领域制造工艺需求,核心零部件、专用软件和整机装备供给能力显著提升,重点领域智能检测装备示范带动和规模应用成效明显,产业生态初步形成,基本满足智能制造发展需求。

  • 2023-02-26
  • 阅读345

流程工业数字化转型实践

流程工业在我国国民经济中占有相当重要的地位,但这些工业企业的生产规模、发展水平参差不齐是目前面临的一个现实问题。有些企业自动化基础比较薄弱;有些企业虽然有比较完善的自控系统,但都是针对具体的工艺段,控制室分散在各个工艺现场,环境相对比较恶劣,噪声粉尘等危害操作人员健康;有些企业已经完成局部的小集控,但并没有彻底解决自动化孤岛,以及信息共享交互、信息集成、信息分析等问题。因此,如何做好流程工业企业的数字化转型, 数字化转型的基础目标是什么,依旧在摸索和探讨之中。

  • 2023-02-25
  • 阅读363

一文看懂央企数字化转型

2020年9月,国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中提出要促进国有企业数字化、网络化、智能化发展。包括建设基础数字技术平台、构建数据治理体系、推进产品创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、加快新型基础设施建设、加快关键核心技术攻关等。此外,上云用数赋智行动、十四五规划等相关政策均对央企数字化转型提出了指导方向。

  • 2023-02-24
  • 阅读311

零跑汽车「自助餐式」BI数据服务体系

中国新能源行业正处于快速发展中,身处该市场的企业在爆发趋势中也面对着激烈的竞争,数智化转型成为新能源企业的关注热点,对于打造企业竞争优势具有重要影响力。作为新能源领域头部品牌、全国三大电动汽车充电设备运营商之一,星星充电在数智化转型方面有着领先行业的实践成果。

  • 2023-02-24
  • 阅读344

电子元器件行业:电子产品微型化,散热石墨成为最佳选择-180807

电子元器件行业:电子产品微型化,散热石墨成为最佳选择-180807,电子元器件行业:电子产品微型化,散热石墨成为最佳选择-180807

  • 2022-11-02
  • 阅读160
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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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产品介绍

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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