谢强教授：变电站换流站设备的抗震仿真分析及韧性评估

2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上，同济大学谢强教授作了“变电站换流站设备的抗震仿真分析及韧性评估”的特邀报告。征得谢教授同意，特与您分享!

2024-09-02
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戴珍博士：调度运行领域电力人工智能应用

南方电网人工智能科技有限公司专家戴珍博士作了题为“调度运行领域电力人工智能应用”的主旨报告，征得戴博士同意，特与您分享。

2024-09-02
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《中国的能源转型》白皮书

介绍十来年中国能源成就，加快构建能源供给新体系，大力发展能源新质生产力，推进能源现代化。介绍十来年中国能源成就，加快构建能源供给新体系，大力发展能源新质生产力，推进能源现代化。

2024-09-02
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数据中台解决方案（24）

帮助企业的数字化平台(客户体验平台，生态系统平台，物联网平台和内部信息系统)的业务用户做出更好的决策，并在各个数字化平台的合作孵化下形成可复用的数据分析能力。

2024-09-02
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智能控制算法—最优控制（LinearQuadraticRegulatorLQR)

线性二次调节器（LQR）是一种经典的控制技术，用于设计线性系统最优控制律,相关系列文章自动驾驶——离散系统LQR的黎卡提方程Riccati公式推导与LQR落地工程化和机器人控制算法——移动机器人横向控制最优控制LQR算法.

2024-09-01
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融合物理知识的数据驱动方法——飞机发动机全生命周期退化监测

飞机发动机性能的下降需要实时监控。因此，本文提出了一种实时性能退化监测方法，包括用于原始发动机性能预测的基线状态（BLS）模型和用于持续发动机性能预测的实时模型。两种模型均基于LSTM，并与发动机物理拓扑集成；为了抵消模型训练期间不同发动机状态之间的数据分布差异，本文提出了一种数据增强方法。在案例验证中，采用了发动机运行600小时的数据，以推力作为目标监测参数。初始50小时数据集涵盖了随后550小时的整个工况范围，并作为两个模型的训练数据集。试验结果表面，BLS模型在最初50小时内实现了平均绝对相对误差 (MARE)低于0.5%，最大绝对相对误差(Emax)低于8%。同时，实时模型在接下来的550小时内的MARE低于0.7%，Emax低于10%。本研究在与传统方法的实时推力衰减的比较中凸显了该方法的可行性和优势。

2024-08-31
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用于预测和健康管理的类ChatGPT大型基础模型：综述和路线图

预测性维护和健康管理（PHM）技术在工业生产和维护中至关重要，能够识别和预测潜在的设备故障和损坏。这有助于实施主动维护措施，提高设备可靠性，降低生产成本。最近，基于人工智能（AI）的PHM 方法取得了显著成就，并在铁路、能源和航空等各个行业中得到广泛应用，用于状态监测、故障预测和健康管理。ChatGPT 和 DALLE-E 等大规模基础模型（LSF-Models）的出现标志着 AI 从 AI-1.0 进入 AI-2.0 的新时代，深度模型从单一模态、单一任务和有限数据的研究范式迅速演变为多模态、多任务、海量数据和超大型模型范式。ChatGPT 代表了这一研究范式的里程碑成就，由于其出色的自然语言理解能力，为通用 AI 带来了希望。然而，PHM 领域在应对这一重大变化方面缺乏共识，需要系统的综述和路线图来阐明未来的发展方向。因此，本文阐述了 LSF-Models 的关键组成部分和最新发展。然后，本文系统地回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Models，并概述了这一研究范式所面临的挑战和未来的发展路线图。

2024-09-01
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基于深度隐变量状态空间模型的轴承退化预测

滚动轴承是机械传动设备的核心部件，预测其退化趋势对于保障设备的安全稳定运行至关重要。目前，大多数基于状态空间模型（SSMs）的轴承退化预测方法都采用线性函数或简单的非线性函数（如指数函数、幂函数）来建立状态和测量方程。然而，这些方法无法适应实际应用中复杂多变的非线性退化过程。针对这一问题，论文开发了一种基于深度隐变量的状态空间退化模型，并将其应用于轴承退化预测。所提方法继承了状态空间模型的优点，能够以结构化的方式对不确定性进行建模。此外，通过引入微分预变换，进一步提高了模型的长期预测性能。为了验证提出模型在预测轴承退化方面的有效性，论文使用了PRONOSTIA平台的轴承数据集和真实的风力涡轮机轴承数据进行了实验。实验结果表明，论文所提方法在轴承退化预测精度方面优于现有方法，充分证明了模型的优越性能。

2024-09-01
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。