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人工智能与智能电网的若干思考

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-07-14
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柔性直流输电系统的小信号动态模型和稳定性分析

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-07-14
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适应智能电网发展的通信网技术架构及发展路线研究

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-07-14
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梅笑妍:基于四象限储能功率线性化模型的配电网协同优化

针对高渗透光伏可能引发配电网净负荷形态转变、电压越限和网损增加等问题,提出了一种考虑四象限储能功率线性化建模的主动配电网有功功率-无功功率协调优化策略。首先,分析主动配电网各类型调控资源的有功功率-无功功率调节能力和运行特性,特别是光伏和储能功率运行边界,基于此,提出四象限储能功率调节的线性化建模方法。然后,考虑储能功率容量约束和能量容量约束,构建配电网协同优化模型的目标函数和约束条件,并通过二阶锥松弛算法进行求解。最后,利用改进后的IEEE 33节点系统验证所提方法的有效性和可行性。

  • 2024-08-22
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王顺亮副教授:基于谐波状态空间理论的12脉动换流站阻抗建模

为分析谐波对电网换相型换流器高压直流输电系统(line commutated converter based high voltage direct current,LCC-HVDC)稳定性的影响,亟需建立一个考虑谐波耦合效应的LCC-HVDC精确模型。基于谐波状态空间 (harmonic state space, HSS) 理论,考虑频率耦合效应和控制系统建立了12脉动LCC的阻抗模型,所建交直流谐波阻抗模型能在更宽的频带与扫频结果吻合。最后通过PSCAD电磁暂态仿真结果与HSS阻抗模型计算结果对比,验证了所提出的LCC-HSS阻抗模型的正确性。LCC-HSS阻抗建模方法提高了对LCC换流站进行数学建模的精确性,且可以适应多种模式下LCC换流站阻抗建模,为LCC系统稳定性分析及参数优化提供了较为精确的模型。

  • 2024-08-22
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【#智慧物流#】DB12_T709-2016农产品冷链物流配送中心建设与运营规范

【#智慧物流#】DB12_T 709-2016 农产品冷链物流配送中心建设与运营规范,【#智慧物流#】DB12_T 709-2016 农产品冷链物流配送中心建设与运营规范

  • 2024-08-22
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【深度报告】光伏:需求高增,光之向往

《巴黎协定》指出碳减排长期目标,预计2050-2070年实现全球碳中和。“碳达峰”指某地区或行业CO2排放量达到历史最高值,然后经历平台期进入持续下降的过程,是CO2排放量由增转降的历史拐点。“碳中和”是指产生的CO2的排放量与碳汇等形式的吸收量完全抵消,使整体的CO2总量达到平衡不增加的状态。《巴黎协定》指出碳减排长期目标是全球升温控制在2℃以内,并寻求将气温升幅进一步限制在1.5℃以内,预计全球将在2023年实现碳达峰,2050-2070年实现碳中和。

  • 2024-08-22
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【研报】铝箔龙头享行业高景气,钠电+涂碳打开空间---东吴证券

国内铝箔龙头,电池箔放量推动公司出货高增长。公司深耕铝箔行业,2010 年起率先布局高利润电池箔,绑定宁德时代、比亚迪、LG 等全球电池龙头,成为行业龙头,国内市占率 50%+。公司预告 2022 年归母净利 13.5-14.5 亿元,同比增长 214%-237%,其中电池箔出货预计达 11 万 吨,同比翻倍增长,单吨盈利提升至 0.65 万/吨,实现量利双升。

  • 2024-08-22
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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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