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国家电网有限公司物资采购技术规范(第2部分:专用部分)-- 智能变电站辅助系统综合监控平台 - 标准型配电站房

本标准规定了配电站房辅助监控设备的技术条件、功能配置、性能指标、检测规则等主要技术要求。 本部分适用于配电站房辅助监控招标。

  • 2024-04-03
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嘉世咨询:2023人形机器人行业简析报告

全球机器人行业的发展经历了萌芽阶段(20世纪40-50年代)、初级阶段(20世纪60-70年代)、迅速发展阶段(20世纪80-90年代)、智慧化阶段(21世纪初-至今)等四个阶段。 ? 当前阶段,随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用,机器人领域的服务化、智能化、通用化趋势日益明显。 ? 在日本,机器人的关键性部件—减速器是遥遥领先的,并且已经形成了技术壁垒;德国则在原材料、本体零部件具有很大的优势;美国当前在人形机器人方面、机器人AI技术方面引领潮流。

  • 2024-03-27
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安永:数据+AI开启经验规模化复制时代

人工智能正在经历新的发展浪潮。某头部公司正在转向AI Agents支持平台,结合第4代人工智能 模型与专业语料库以实现业务创新。AI Agents有望为商业领域注入新活力,展示人工智能的潜力 和商业价值。随着平台的发展,新的AI Agents涌现,提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容(AIGC)和生成服务(AIGS)的领域。保险行业 面临挑战,AI的突破为其带来新的应对方向。

  • 2024-03-26
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2024智能光伏十大趋势白皮书--华为

随着光伏组件、储能等成本持续下降,光伏系统的度电成本在过去三年下降了超过 30%,而随着碳酸锂价格的大幅下行,储能度电成本的降幅更是超过了 60%,光储供电在更广范围、更多场景中实现了商业闭环,大大加速了应用进程

  • 2024-03-19
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新型城镇电网分布式储能运行控制技术研究

基于分布式储能与电网的不同互动模式可以提升电网接纳可再生能源能力、提高电网综合能效及电网可靠性、提高电网的调峰调频能力、加快源网荷储系统升级、缓解台区重负载问题、参与需求响应提升需求侧管理能力。 研究内容一 主要围绕基于重构拓扑的高可靠性分布式储能系统展开研究,建立基于三级架构的新型分布式储能系统架构,实现电池模组级、储能电池可重构拓扑级、储能并网变流器级的设计与优化。 研究内容二 分为三个层面,包括电池模组级与可重构拓扑级的级间交互优化、可重构拓扑级与储能变流器级的级间交互优化、基于三级架构的新型分布式储能系统与多场景电力系统的交互优化。 研究内容三 分别从台区集群动态划分方法、城镇配电网协同优化控制策略和装置研发与应用验证方面开展分布式储能支撑城镇配电网台区内部平衡自治的协同控制技术研究。

  • 2024-03-11
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非工重点负荷资源参与需求响应接入方案-改

1.1.2 接入方案 1)冷库用户设备用电负荷采集 分别在供管冷制冷压缩机并网点二次侧、供风冷制冷压缩机并网点二次侧、制冷压缩机所在主变低压二次侧、冷库总进线公共接入点二次侧安装能效监测终端等设备,实时采集冷库用户并网点负荷和可调设备的实际负荷。 2)需求响应终端安装与物联网组建 在冷库用户中的生产控制中心(中控室)安装需求响应终端,通过加密无线通信或者光纤、工业总线等通信方式与能效监测终端进行组网通信。 3)需求响应终端与主站交互 需求响应终端通过电力虚拟无线专网与需求侧实时管理系统平台进行数据交互,将相关数据以1分钟1次的频率上报给主站平台。

  • 2024-03-09
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智慧能源单元型式规范(征求意见稿)

本文件规定了智慧能源单元(以下简称“单元”)的总体原则、业务需求、整体架构、 功能要求、技术要求、安全要求、接口要求、模组要求、检验规则等方面的内容。 本文件适用于国家电网公司系统(以下简称“公司系统”)智慧能源单元的设计、制造、 采购、检验、使用和验收。

  • 2024-03-09
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面向新型电力系统的虚拟电厂关键技术研究与行业实践分享

面向新型电力系统的虚拟电厂关键技术研究与行业实践分享 随着全球能源结构的转型和可再生能源的大规模接入,新型电力系统正在逐步成为主导力量。然而,新型电力系统面临着诸多挑战,如电力供应与需求的平衡、电网稳定性、能源利用效率等问题。为了解决这些问题,虚拟电厂技术应运而生,成为当前研究的热点之一。 虚拟电厂是一种基于互联网和大数据技术的能源管理平台,它将分散的分布式能源资源进行整合和优化,实现能源的高效利用和电力系统的稳定运行。虚拟电厂的关键技术包括能源管理、负荷预测、能源调度、储能技术等。

  • 2024-03-08
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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

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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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