针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据，且需基于等值电路模型划分谐波责任，工程应用较为复杂等不足，采用现有谐波监测装置非同步测量数据，提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先，对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理，利用形状动态时间规整算法（shape dynamic time warping，ShapeDTW）实现数据匹配对齐；然后，利用点排序识别聚类结构的聚类算法（ordering points to identify the clustering structure，OPTICS）划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化；最后，基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标，在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证，该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分，可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。
近十年来，基于深度学习的软测量建模方法在工业过程中得到了广泛的研究和应用。然而，现有的软测量模型主要关注实时的当前步长预测，而忽略了提前的多步预测。在实际工业应用中，与当前的步骤预测相比，现场工作人员提前预测一些关键绩效指标更有用。目前，多步预测任务仍然存在两个关键问题：1）过程变量之间的复杂耦合关系和2）长期依赖学习。为了解决这两个问题，本文提出了一种基于图的时频双流网络来实现多步预测。具体而言，提出了一种多图注意层，从图的角度对过程变量之间的动态耦合关系进行建模。然后，在时频双流网络中，使用多GAT分别提取长期依赖性的时域特征和频域特征。此外，我们提出了一种基于最小冗余和最大相关学习范式的安全融合模块，将这两种特征结合起来。最后，在两个现实世界的工业数据集上进行的广泛实验表明，所提出的多步预测模型优于最先进的模型。特别是，与现有的SOTA方法相比，该方法在使用垃圾焚烧数据集的三步预测任务中，RMSE、MAE和MAPE分别提高了12.40%、22.49%和21.98%。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
P&ID（Piping and Instrumentation Diagram）是 EPCC 项目的核心工程文档，核心作用是详细展示工艺系统中管道、设备、仪表、阀门及控制回路的连接关系与操作逻辑，贯穿项目设计、采购、施工、调试全流程。
本研究提出了一种基于动态物理半经验模型的数字孪生框架，用于工业涡轮轴发动机的实时状态监控与故障诊断。该框架结合了物理模型的解释能力与数据驱动的适应性，通过时间窗口残差嵌入方法与动态自适应阈值技术，提升了故障特征的时间表征与诊断鲁棒性。研究以某两轴涡轮轴发动机为对象，建立了详细的组件级模型，并利用实验数据与性能图谱进行参数校准。通过构建包含多种故障类型的故障表，结合模式识别分类器与严重性感知融合机制，实现了对故障类型及其严重程度的准确识别与分类。仿真验证表明，该系统能够有效检测并诊断包括执行器、过程与传感器在内的多种故障，提供早期预警与故障演化时间线，为工业燃气轮机的智能维护提供了可行方案。
在现代工业体系中，旋转机械（如电机、泵、风机、齿轮箱、压缩机等）是生产流程的核心动力单元。一旦发生突发性故障，不仅会造成产线停摆、经济损失，还可能引发安全事故。因此，实现对设备故障的早期预警与精准诊断，始终是预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）和设备健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）领域的核心目标。
本文咱们要分享的是：ARIMA–Prophet–LightGBM的趋势分解与残差学习混合预测模型。
分布式无功补偿与换相开关装置适用于额定电压400V，频率50Hz的配电系统中，分布式安装在靠近低压负荷处，用以改善功率因数，同时调节负荷三相不平衡，提高供电质量，减少电能损耗。
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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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
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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