基于常驻用户分离的室分故障定位方法，在完成LTE号码回填和经纬度回填的基础上，基于室内常驻用户识别，用户楼宇位置识别，常驻用户特征聚类完成室分常驻用户分离模型。通过对室分常驻用户历史样本和网络指标的学习,建立室分隐性故障特征模型,输出高置信度的疑似室分故障清单和解决方案。完成数字化网优平台的室分健康度模块建设，并通过数字化运营系统实现工单一点看全。
我国风能致热技术及系统关键设备的研究进展.pdf
基于GIS的河南省风能资源时空分布及利用.pdf新能源
能最小运行虚拟同步机微电网预测控制研究.pdf
受电力体制改革和互联网产业蓬勃发展的双重影响，综合能源业务迎来了快速发展的机遇期，受到了市场的广泛关注。笔者以传统电力大用户为切入点，通过采用数字技术，深入挖掘用户业务需求，进而匹配多元化的综合能源服务解决方案，由此探索数据赋能如何助力综合能源业务的市场拓展，践实电网公司数字化转型。
储能对于构建“清洁低碳、安全高效”的现代能源产业体系，推进能源供给侧改革等具有战略意义。随着电改不断深入、国家储能产业鼓励政策的完善落地、可再生能源在用户侧的规模化应用、储能技术的提升以及用户内部用能结构优化需求等，储能的商业化应用将愈加迫切，储能系统建设成本将大幅降低，用户侧储能系统规模将持续增加。未来，用户侧储能系统大规模并网运行将成为必然的发展趋势。
伴随国网多维精益管理变革的深化，营销收入与成本的多维精益管理在一定程度上已经实现了业财融合，特别是营财一体化，优化了营销的收入管理，但营销的成本管理（项目和非项目）仍存在诸多难点，本文选取业扩成本示例，基于业扩成本管理的现状分析，并从开展成本归集、价值属性定义和成本控制等方面，逐层探究业扩成本的多维精益管理之法。
围绕“智能+”打造的产业新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能的“头雁”效应得以充分发挥。随着算法创新、算力增强、数据资源累积，
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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
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”。
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。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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