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张雪霞 动态工况下的质子交换膜燃料电池衰退机理及健康管理研究

张雪霞,博士,西南交通大学电气工程学院副教授、博士生导师,国家轨道交通电气化与自动化工程技术研究中心研究员。先后入选"雏鹰学者"人才计划,获评"唐立新优秀教师"称号,并担任IEEE Senior Member。

  • 2025-05-16
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安徽大学 朱乾龙等|基于Bayes判别准则的风电场等值误差阈值最小风险量化方法

为了解决风电场在电力系统中作为一个元件应该具有怎样的模型准确度的问题,本文提出一种基于Bayes判别准则的风电场等值误差阈值最小风险量化方法,统筹将风电场等值模型有效和无效的概率差异,以及模型有效性漏判和误判造成的不同损失纳入误差阈值量化模型。通过仿真分析得到以下结论。

  • 2025-05-16
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理解自动化术语:PLC、PAC、RTU、DCS和SCADA

这些术语—— PLC、PAC、RTU、DCS、SCADA——都是什么?它们为何对工业机器人与自动化如此重要?让我们深入了解这些关键组件的作用,以及它们如何共同构建起一个完整的自动化系统。

  • 2025-05-26
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【AI赋能报告】《清华大学:AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书(2023)》

【AI赋能报告】《清华大学:AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书(2023)》,【AI赋能报告】《清华大学:AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书(2023)》

  • 2024-08-31
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河海大学 张博航等|考虑需求侧响应的互联电力系统分布式模型预测频率控制

新型电力系统面临惯性降低、调频容量减少导致频率失稳风险上升的问题,需求侧响应(demand response,DR)作为灵活的调频技术,成为解决电力系统频率失稳的重要手段。首先,建立需求侧资源参与互联电力系统调频的频率稳定分析及负荷频率控制(load frequency control,LFC)模型;其次,设计需求侧资源参与互联电力系统调频的分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)算法,推导DMPC控制DR参与互联电力系统调频的预测模型,进而设计互联电力系统DMPC的调频控制器;最后,仿真分析自动发电控制方式、DR方式、DR容量和DR通信延时对系统频率稳定性的影响。仿真算例表明,所设计的调频控制器具有良好的调频性能,DR能提升系统频率暂态稳定。

  • 2025-08-14
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王伟胜面向新型电力系统的风电并网控制技术

中国电力科学研究院总工程师、《中国电力》编委王伟胜作了题为“面向新型电力系统的风电并网控制技术”的特邀报告。《中国电力》编辑部征得专家同意,与您分享精彩报告,欢迎品读!

  • 2025-08-01
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设备运维服务方案(WORD)

我司针对本项目成立专门的运维团体和项目管理机构,负责保障服务期内本项目安全、稳定地运行。我司明确运维团体组织、人员、岗位职责、工作流程等,须建立详细的运维保障体系,并提供方案。

  • 2025-08-15
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基于灰靶理论和谱聚类的虚拟电厂多形态柔性资源聚合模型|《中国电力》

随着新能源快速发展,电网中分布式资源的渗透率越来越高。虚拟电厂(virtual power plant,VPP)通过先进的信息通信技术及软件系统实现分布式电源、储能和可控资源的聚合与协调,作为特殊电厂整体参与电力市场和电网运行的协调管理系统。

  • 2025-08-15
  • 阅读473
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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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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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