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国网湖南省电力有限公司肖湘奇等|基于模糊控制算法的光储系统输出功率优化

随着“双碳”目标的提出和能源电力低碳转型持续推进,以太阳能、风能等新能源为主体的新型电力系统成为重点发展目标,电化学储能由于可灵活控制资源而深度影响能源转型进程,是不可或缺的关键要素,除了抑制新能源功率的波动性外,在电网侧通过能量存储与功率时移可缓解系统调峰调频压力。但电化学储能的安全性严重制约着储能的快速发展,特别是在储能锂离子电池的安全问题上,除了锂离子电池内部材料结构复杂外,复杂的电网环境也对电池的安全造成不确定性。随着规模化储能的快速发展,在光储并网系统中,如何结合储能电池安全优化各储能变流器(power conversion system,PCS)间的功率分配,对提高光储系统安全、经济和可靠的运行显得至关重要。

  • 2025-07-15
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智慧工地管控数字化解决方案

实时展示内部全部项目或重点项目信息、成本盈亏比、进度预警、安全预警、质量预警等数据,支持对企业内部及施工现场全生产要素、全生产周期进行实时分析监测。

  • 2025-08-12
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《中国数字经济发展研究报告(2024年)》

习近平总书记指出,发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点,必须继续做好创新这篇大文章,推动新质生产力加快发展。数字经济是经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的领域,对增强发展新动能、提升发展韧性、畅通发展循环,具有重要作用,是培育壮大新质生产力的重要支撑

  • 2024-12-10
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智慧水利一体化整体解决方案(39页 PPT)

构建天空地一体化水利感知网; 完善全面互联高速可靠的水利信息网; 建设水利大脑; 构建协同创新的智能应用体系; 强化水利网络安全体系; 构建多维并重的智慧水利保障体系。

  • 2024-12-12
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智慧水务的未来:AI与物联网的结合

通过AI技术,水务系统能实时监测水质,预测用水需求,减少资源浪费,提高管理效率。如智能水泵站可根据实时数据自动调整运行状态,节约能耗达20%。

  • 2024-12-12
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智慧田园综合体解决方案(62页 PPT)

帮助企业建立一个规范准确而时的生产数据库,超高管理效率、学握及时. 准确、全面的生产动态,有效控制生产过程。

  • 2024-12-12
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智慧乡镇小脑云平台解决方案(28页 PPT)

根据党湾镇的实际需求, 系统将结合视频监控系统、交通管理系统、报警系统等系统,实现综合安防管理。所有的子系统都由综合安防管理平台接入和整合,并实现各系统间相互关联、报警联动、统一管理、统一界面,有效提高了管理部门对整个安防系统的利用率。

  • 2024-12-12
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智慧乡镇总体规划方案(64页)

智慧乡镇总体规划方案(64页),智慧乡镇总体规划方案(64页),智慧乡镇总体规划方案(64页),智慧乡镇总体规划方案(64页)

  • 2024-12-12
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竞争对手分析

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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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