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覃日升教高:自适应VMD与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法编辑部

针对非稳态谐波参数难以准确检测的问题,通过模态分量的能量贡献率改进变分模态分解,自适应分解谐波信号提取模态分量,以Kaiser窗与最大旁瓣衰减窗(maximum side-lobe decay window)构建新型K-M互卷积窗,推导基于K-M互卷积窗的双谱线非稳态谐波参数校正公式,据此提出基于自适应变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法,开发基于数字信号处理器(digital signal processer, DSP)的非稳态谐波参数分析实验平台。仿真分析与实测结果表明,所提方法能有效在噪声、基频波动干扰下准确检测非稳态谐波参数,跟传统谐波分析方法对比,所提方法可适用于非稳态谐波分析、谐波检测精度高。

  • 2024-10-11
  • 阅读979

周游副教授:基于气泡产生起始温度的变压器短期过载预警方法

变压器过载运行容易导致油纸绝缘系统产生气泡进而造成故障,但目前只以140 ℃作为热点温度限值,未能考虑实际运行状态对气泡起始温度的影响,难以充分发挥设备的最大利用效益。针对上述问题,综合国内外油纸绝缘气泡产生起始温度的试验提出了适用于实际工况下的变压器气泡产生起始预警温度计算方法。根据变压器的运行年限、油中水分含量和海拔等运行参数估算出变压器内部油纸绝缘系统产生气泡的起始温度。以该温度的90%作为预警温度,表征变压器能够承受的最大荷载能力。利用贝叶斯网络建立了短期负荷预测模型,结合绕组热点温度计算方法实现了变压器热点温度的短期预测。提出了一种变压器短期过载预警方法,并证实了该方法能够充分考虑变压器的运行实况,对未来的过载情况提前发出告警,指导相关运维部门开展变压器的过载停运和负荷转移工作,减少变压器停运和绝缘故障的发生。

  • 2024-10-11
  • 阅读532

张莲教授:基于混合特征选择和INGO-DHKELM的变压器故障诊断方法

针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合式故障特征选择方法,并利用改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization algorithm,INGO)优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel limit learning machine,DHKELM)实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建24维变压器故障特征集,从线性相关和非线性相关的角度出发,采用Pearson相关系数和互信息法,筛除相关性较低的特征。其次,引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法,提升其寻优性能。然后,利用INGO算法对保留特征进行二次筛选,获得最优输入特征。最后,将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中,建立DHKELM诊断模型,利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化,完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明,与常规特征选择方法相比,利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率;相较于其他优化型诊断模型,INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。

  • 2024-10-11
  • 阅读489

数据中心优化整合建设方案

作为核心业务系统(数据库和业务软件系统),需要提供业务集中处理和交换需要保证业务系统的高可靠性,提供7*24的可持续性服务,主机设备具有极强的承载能力,满足现有及未来几年的应用需求,保证业务处理高处理性能

  • 2024-10-11
  • 阅读246

智慧教育信息化建设规划方案

针对教育信息化的发展现状和国家与地方政府对教育信息化发展的要求,着眼于实现教育价值和民生价值,我们的定位是:结合教育信息化现状和教育发展的薄弱环节和短板,打造融合线下实体和线上虚拟教育教学环境一体化的教育教学环境,利用教育信息化手段解决一些存在的主要问题,

  • 2024-10-11
  • 阅读320

【IEEETII】基于VMD和LSTM的电网安全负荷预测混合模型

电力负荷预测作为电网静态安全的基础,直接影响电网运行的安全性、电网规划的合理性和供需平衡的经济性。然而,各种因素导致短期电力消耗发生剧烈变化,使数据更加复杂,因此更难预测。针对这一问题,本文提出了一种基于变分模分解和长短期记忆的新的混合模型,该模型消除了季节因素并进行了误差校正。对新加坡和美国的四个真实负载数据集进行了全面的案例研究,以证明所提出的混合模型的有效性和实用性。实验结果表明,所提出的模型的预测精度明显高于对比模型。关键词:误差修正、电网安全季节性因素消除、短期负荷预测(STLF)。

  • 2024-10-09
  • 阅读527

智慧交通顶层设计方案

打造国际知名绿色、低碳、高效城区。 要求提高交通系统运行效率、减少交通事故、降低环境污染。 全面建设智慧城市、提升道路交通管理效率、实现某区绿色交通不同层面逐步实现交通信息服务体现为民服务的思想,提升市民生活质量。

  • 2024-10-09
  • 阅读259

智能制造是强国必由之路

运用所拥有的知识,对感知到的环境变化进行逻辑推理和判断,识别出对系统运行带来的影响,以决定是否需要采取必要行动。例如:智能汽车识别红灯就停车,识别绿灯就启动。

  • 2024-10-09
  • 阅读291
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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”。

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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。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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