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高淑萍副教授:基于暂态电流行波突变的LCC-MMC混合双极直流输电纵联方向保护

在直流线路中行波保护作为主保护应用广泛,但行波保护作为单端量的保护具有误动性较高且耐过渡电阻能力较差的缺点。在分析了行波在直流输电系统中传播特性的基础上,根据区内和区外故障时暂态电流行波变化方向的不同提出了一种基于暂态电流行波突变的LCC-MMC混合双极直流输电系统纵联方向保护。若故障时两侧暂态电流行波突变方向相同,则为区内故障,否则为区外故障。通过PSCAD和MATLAB的仿真结果表明,该保护能快速准确地识别故障,并且不受故障类型、过渡电阻以及故障发生位置距离的影响,因此具有一定的实用性。

  • 2024-10-24
  • 阅读353

智慧视频云“雪亮工程”解决方案

通过平安城市和雪亮工程,城乡音视频监控一体化建设完成纵向贯通省、市、县、乡镇村、网格,横向某综治中心、公安指挥中心、政务服务中心数字化城管中心及各服务部门的公共安全视频系统联网应用

  • 2024-11-25
  • 阅读263

考虑用户舒适度的分散式电采暖调峰优化控制

1)基于分散式电采暖的工作特性,对单体电采暖负荷的响应特性进行分析;其次,采用近邻传播聚类算法将分散式电采暖负荷进行集群处理,并基于等面积定则制定电采暖负荷群的轮换式控制策略, 2)所提优化控制方法为现有峰谷电价机制难以激发电采暖负荷可调控柔性的问题提供了种新的解决方案,并且能够同时保证电采暖用户的舒适度。

  • 2024-11-19
  • 阅读264

数据之道知识

华为经过多年实践,已经建立了相对完整的数据分类管理框架,为数据治理奠定了基础。随着数字化转型的深入开展,尤其是面向未来海量的非结构化数据、IoT 场景的观测数据、外部合规日趋严格的外部数据等,华为不断丰富每一类数据的治理实践。

  • 2024-12-04
  • 阅读254

数据中台与数据治理标准方案

当前大多传统企业的数据中台建设还处于初级阶段,但随着移动互联网的发展、线上线下融合,数据服务的形式、场景开发增多,业务维度更加复杂,数据中台建设面临更多挑战

  • 2024-12-03
  • 阅读282

城市一张网2.0研究报告(2024年)

《报告》创新性地提出了“一网通城”的发展理念和“城市一张网2.0”体系架构,详细阐述了“一网通城”的概念、内涵和关键特征以及赋能城市全域数字化转型的价值意义,从投资、建设、管理、运营等方面对“城市一张网”的发展模式进行了系统化论述,分析梳理了“一网通城”理念在南京、武汉、深圳等地应用实践做法,旨在推动新型城市网络的发展与城市发展同频共振,赋能城市数字化转型,助力智慧城市高质量发展。

  • 2024-12-04
  • 阅读312

刘洁:基于改进烟花算法的含高比例新能源的交直流配电网动态重构

高比例新能源及多元负荷的不断接入使配电网呈现出动态、交直流共存的运行特性,这给配电网重构提出了新的挑战。计及高比例新能源接入带来的消纳问题建立了以新能源日消纳量最大、重构综合成本最低以及净负荷均方差最小为目标的交直流配电网动态重构多目标模型。结合配电网的拓扑结构和运行技术需求,提出了候选解集和改进烟花算法(improved fireworks algorithm,IFWA)相结合的方法对所建多目标模型进行优化求解。候选解集基于网络拓扑和运行技术约束而生成,其目的是为了消除优化过程中大量不可行解,提高搜索效率。在此基础上,通过改进烟花算法的爆炸和变异算子提高了多目标优化寻优的速度。采用改进IEEE 69节点系统进行仿真比较分析。结果表明所建模型可以有效协调新能源消纳量和重构成本,所提优化求解策略与改进前相比,运行效率得到明显提升。

  • 2024-12-03
  • 阅读362

【IEEESENSORSJOURNAL】基于分层序列生成网络的质量预测多尺度动态特征学习

在工业过程中,长短期记忆(LSTM)通常用于软传感器的时间动态建模。由于连续的物理和化学反应,过程数据在不同时间尺度下通常具有各种时间相关性。然而,LSTM模型只能提取特定时间尺度的动态特征,这影响了特征学习能力和建模精度。本文提出了一种新的分层序列生成网络(HSGN),用于使用大量未标记的软测量过程数据挖掘多尺度动态特征。为了提取多尺度动态特征进行质量预测,过程数据以不同的采样率重新采样,然后用于在不同时间尺度上预训练相应的自学习LSTM模型。随后,它们可用于计算标记样本的多尺度隐藏特征状态,这些状态进一步与原始输入信息集成,并输入到深度信任网络(DBN)中,以构建输出变量的预测模型。因此,HSGN方法可以利用大量未标记的样本来挖掘多尺度动态隐藏特征,克服工业过程中的不规则采样问题。在实际工业场景中的应用表明了所提出方法的有效性。 关键词:深度学习、分层序列生成网络(HSGN)、多尺度动力学、质量预测、软测量。

  • 2024-12-03
  • 阅读397
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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

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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