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李强高工:基于广义储能的多时间尺度综合能源系统优化调度模型

针对目前综合能源系统(integrated energy system,IES)因设备种类繁多而优化调度困难、综合能源利用效率较低的问题,提出一种基于广义储能(generalized energy storage,GES)的综合能源系统优化调度模型。首先建立各类不同负荷的GES模型,简化了能源调度与消费之间的信息交互,然后基于GES模型建立了日前和日内优化调度模型,为IES能量流分析和优化提供有效途径,最后搭建IES仿真测试系统验证了所提模型的有效性。仿真测试结果表明,该优化模型能充分挖掘负荷的调度潜力,缓解能源调度供需平衡的压力,降低电力系统的运营成本,减少协同分析计算的时间,提升优化调度方法的计算精度和效率。

  • 2024-11-14
  • 阅读416

基于全生命周期经济评估的海上风电发展与思考

现阶段对海上风电经济性评估研究较少,而海上风电亟需经济性评估作为其大面积应用的基础。立足海上风电项目的经济性,首先,梳理了海上风电场的组成及发展,分析目前海上风电的3类6种发展模式;接着,将海上风电项目全生命周期分为初始投资、运营维护及退役回收3个阶段,分析各阶段的成本并搭建其数学模型;然后,引入净现值等6个经济指标评价了一个海上风电案例;最后,归纳海上风电当前发展及研究的不足,指明未来的研究方向,为海上风电更经济化的发展提供支撑和参考。

  • 2025-02-18
  • 阅读1132
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  • 33页
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基于VMD的SOFC电堆密封失效泄漏故障诊断

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)在高温下长时间工作时,由于反复启停循环以及长时间运行后电堆容易发生密封失效,会导致泄漏故障发生,进而引发电堆的热失控和损坏,严重影响系统运行稳定性。针对此故障,根据实验获得的电堆温度及电压信号,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)的诊断方法。采用该方法,通过实验研究了SOFC电堆密封失效泄漏故障,研究结果表明:利用基于VMD和HT方法的电堆泄漏故障诊断方法,可以判断在电堆开路状态是否存在泄漏问题;通过采集电堆的温度和电压信号,可以发现温度信号能够更快地反映电堆的泄漏故障;通过对比基于集合经验模态分解方法和VMD方法的电堆泄漏故障诊断方法,发现后者能够提前100 s检测电堆的泄漏故障。

  • 2025-02-21
  • 阅读619
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  • 27页
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考虑新能源出力的孤岛微网储能配置优化方法

提出考虑新能源出力的孤岛微网储能配置优化方法。考虑新能源出力及孤岛微网储能系统的容量,基于储能设备的输出功率,计算储能配置优化参数,并建立目标优化函数,计算多目标优化函数适应度值,由此求得最优配置方案。实验结果表明:所提方法有利于提高孤岛微网系统的能源利用效率,保证供电稳定性。

  • 2025-02-21
  • 阅读1088
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  • 18页
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图解DeepSeek-R1的创新训练和推理模型实现原理

DeepSeek-R1的发布在AI发展进程中具有里程碑式的意义,尤其对机器学习研发社区而言意义重大,主要原因有二:开源策略:提供了经过轻量化处理的蒸馏版本技术透明:公开分享了如何构建类似OpenAI O1这样对的推理模型的完整训练方法

  • 2025-02-21
  • 阅读1322

2025台球俱乐部数字化趋势洞察报告

近年来台球俱乐部业态高速发展,数字化在其中发挥着不可或缺的作用,但针对台球俱乐部数字化转型的系 统性分析仍显不足,行业内存在明显的空白。本报告结合众流平台大数据与行业专家分析,旨在填补这一空 白,让更多台球俱乐部的数字化发展少走弯路。

  • 2025-03-04
  • 阅读347
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  • 21页
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2025品牌找到核心竞争力的三大行动建议

营销的核心动作,围绕“价值”展开创造独特的、满足用户需求的价值,才是正途。第二个行动建议:战略固然重要,但执行战略的能力更重要

  • 2025-03-04
  • 阅读338
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  • 17页
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小灯塔系列-中小企业数字化转型系列研究——舆情监测测评报告

2020年《中小企业数字化赋能专项行动方案》实施以来,工信部、财政部已避选确定第一批38个细分行业98家数字化服务商,推动2000多家中小企业完成数字化改造 财政资金支持4.3亿元左右。不过,目前中小企业数字化转型中还存在很多“不愿转、不敢转、不会转”的痛点难点。

  • 2025-08-19
  • 阅读240
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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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