国家信息化领域节能降碳技术应用指南与案例（2024年版）之七：通信基站、机房节能降碳技术

该技术采用射频模块和半波长天线阵列联合校正、信道融合技术，通过波随人动、功率精准投放以及全时全域节能调度算法，提升谱效率，降低干扰，降低功耗。采用射频模块和天线阵子一体化设计，节省跳线损耗，扩大天面口径，实现更窄波束赋形。基站结构如图 1 所示。

2025-02-20
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基于改进黏菌算法的分布式光伏发电并网规划

中服云官网：www.cserver.com.cn 针对分布式光伏不合理布局可能给配电网带来的重大冲击提出了一种考虑负荷与光伏系统出力时序性的双层优化分布式光伏选址定容模型。上层优化旨在筛选一组包含光伏接入节点和装机容量的组合数据，下层优化以网损、电压偏移量和投资成本最小为目标函数，在解决高维度、非线性的功率因数优化问题同时将最优规划结果反馈给上层优化层，从而确定分布式光伏的最佳接入节点和装机容量。

2025-01-21
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基于LM算法的CRDS绝缘气体特征分解产物H？S检测技术

中服云官网：www.cserver.com.cn 光腔衰荡光谱法（cavity ring-down spectroscopy，CRDS）以其灵敏度高、检测速度快等优势，被应用于绝缘气体特征分解组分H2S的在线检测领域，对绝缘电气设备的故障状态诊断具有重要意义。衰荡时间作为进行浓度计算的关键参数，如何拟合出衰荡曲线实现衰荡时间的准确求解成为该技术领域的一大难点。而衰荡曲线的高精度拟合算法是决定CRDS精度的关键因素，选取STM32F407型号的单片机建立衰荡曲线模型，通过列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法对H2S气体在1 578.1 nm处采集到的衰荡信号进行拟合并搭建CRDS实验平台进行验证，基于LM算法进行了仿真与实验，同时与最小二乘法进行对比。仿真结果显示，单片机拟合决定系数R2达到了0.996，与离线软件平台高度接近。在不同的气体浓度下的实验结果表明，拟合精度呈上升趋势。

2025-01-21
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基于等高线控制器波特图的多频段稳定器PSS4B迭代设计方法

作为抑制低频振荡最有效的手段之一，电力系统稳定器（power system stabilizer，PSS）在电力系统中得到了广泛的应用。现今国内最广泛采用的PSS是PSS2B，不过由于其自身结构问题，PSS2B对频率较低的区域间振荡模式抑制效果一般。新型多频段稳定器PSS4B有望解决这一问题，然而PSS4B的多参数多自由度给其参数整定带来了困难，提出了一种基于等高线控制器波特图（contoured controller bode，CCBode）的PSS4B稳定器迭代设计方法。PSS4B稳定器由带通滤波器和相位补偿器串联组成。使用空间搜索方法调整相位补偿器以确保PSS4B的相频特性被限制在可接受的范围内。CCBode曲线有助于调整带通滤波器的幅频特性，从而在较宽的频带范围内具有更好的稳定性能。对Kundur的四机两区系统的测试分析证明了该方法的有效性。

2025-01-15
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基于CNN-GRU深度学习的模块化多电平矩阵变换器故障诊断

模块化多电平矩阵变换器（modular multilevel matrix converter，M3C）是一种用于海上风力发电的低频电力传输AC-AC变换器。为了提高M3C工作的可靠性和稳定性，对其子模块中IGBT（insulated gate bipolar transistor）的开路故障需要有高效准确的诊断方法，为此提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和门控循环单元（gated loop unit，GRU）相结合的深度学习故障诊断方法。在对M3C子模块运行工况分析基础上对原始故障数据进行小波包分析，并通过时序图像转换将其中高频分量转化为二维故障图片作为深度学习的训练及验证数据集，经过CNN对高维数据的特征提取，再通过GRU对数据进行优化训练，实现了对M3C故障类别的诊断识别。所提方法相比传统方法具有更加准确、快速的故障诊断能力。

2025-01-14
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TiDB：新经济下的餐饮行业数字革命_分布式数据库最佳实践和应用探索报告

在当今瞬息万变的商业环境中，餐饮企业？临着前所未有的机遇与挑战。为了在激烈的市场竞争中保持领先地位，企业需要不断创新，利？前沿技术优化业务流程，提升运营效率。基于这？共识，百胜中国与 PingCAP 携？成？联合创新实验室，旨在探索分布式数据库技术在餐饮？业的最佳实践，引领？业变？。

2025-01-02
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阿里妈妈：2024阿里妈妈热点指南VOL.20-健康迎冬

秋冬季节，人们注重身体保养，“温阳养肾、防寒护体”成热门趋势。消费者青睐黑色食材食疗，重视“五寒”防护，并通过特定运动升发阳气。商家可主推黑色养生食物、防寒装备及护理仪器，满足冬日健康需求。

2025-01-02
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DB61_T1201.3-2018智慧旅游建设与服务规范：智慧旅游景区

DB61_T 1201.3-2018 智慧旅游建设与服务规范：智慧旅游景区，DB61_T 1201.3-2018 智慧旅游建设与服务规范：智慧旅游景区

2024-12-27
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