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AIoT技术在绿色智能建筑楼宇自控系统中的最新发展和应用探究

当前，在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下，建筑业智能化和信息化随之快速发展，智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷．结合实际，首先针对AIoT（ArtificialIntell培ence&；Internet of Things）技术、智慧建筑内涵及其人工云脑等内容进行介绍，随后开展了针对人工智能和物联网等技术为基础的AIoT在实际绿色智能建筑楼宇自控中的融合应用研究，主要包括基于AIoT的智能建筑楼宇自控系统总体层级架构、智能自动照明系统的节能优化控制及其故障诊断与预测等研究，积极构建“AIoT+智慧建筑”的理想组合，从而掌握应用人工智能和物联网理论、技术解决实际问题的方法，为行业工程技术人员提供切实可行的工程设计思路和整体解决方案，从而为真正实现建筑的“绿色化”和“智能化”打下基础，为智能建筑向超智能建筑以及智慧建筑的进一步转化创造条件

  • 2021-04-25
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每天240万件，这有一份智慧物流传输链请你查收

电子商务平台为代表，物流产业一端连接着生产，一端连接着消费。物流产业加速了现代产品流通，使基于互联网的物物交换成为可能，物流行业也会因互联网的更新迭代而产业升级，未来不久，物流的智能化、自动化水平将进一步提升，绿色物流、智能物流不仅仅是提上议程，还待成为贯穿整个物流传输链的现实

  • 2021-04-25
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AI产业化进入深水区：如何大“力”出奇迹？

AI产业化有不同说法，但不论是AI产业化、AI to B、产业互联网还是智能互联网，在疫情前均已成为行业共识，2018年就已被一些人认为是AI产业化元年，2019年是AI产业化发展年，2020年则是AI产业化的破局年，突如其来的疫情加速了世界智能化的进程。

  • 2021-04-25
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最新数字化方案

采用先进的质量控制软件，网络化流水作业，整个流程由软件控制，前后工序 紧密结合，次工序在完成本项操作的同时检查上一工序的质量是否合格，做到质量 不合格随时返回，并有严格的员工操作记录，控制员工操作中的每一步，系统自动 生成数据记录操作过程，随时检查任何工序的质量及完成情况，确保一次性达到成 品质量要求 .

  • 2021-04-25
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基于区块链的园区能源互联网弱中心化电力交易机制

由于灵活性不足 、 安全性和隐私保障性不高 、 交易效率偏低等问题 ，我国传统电力交易机制已不能适应 当前能源互联网快速发展 、 可再生能源大比例接入的新形势 ，以及市场化电力交易高效 、 安全 、 点对点的发展 需求 。 为此 ，以园区能源互联网（park energy internet ， PEI）为对象 ，明确电力交易主体及其角色 ，提出一种基 于区块链技术的 PEI 弱中心化电力交易机制 。 设计包含弱中心化管理机构 、 区块链层 、 智能合约等模块的电力 交易框架 ，分析交易主体资格准入条件 ，介绍交易协商 、 信息记录和交易执行等交易阶段的运作流程 ，以及针 对交易过程的隐私保障措施 。 该交易机制可实现大量电力交易信息和数据的经济 、 高效 、 安全处理 ，有利于促 进能源互联网的发展 。

  • 2021-04-25
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基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析_石文豪

土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法（遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法）对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型（Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型）进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好； Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好；而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差；粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳；模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

  • 2021-04-25
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工业互联网_以新基建推动新变革

作为新型基础设施的关键领域之一，工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是，新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年，工业互联网将迎来落地实践的加速期。

  • 2021-04-25
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计及_源_荷_不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法_李俊贤

针对可再生分布式电源（RDG）和需求响应负荷（DR）的不确定性增加了增量配电网中"源-网-荷"多利益主体协调运行难度问题,提出了计及"源-荷"不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征；在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立"源-荷"不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型；然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解；最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

  • 2021-04-25
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