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国网湖南省电力有限公司 吴小忠等|基于传递熵与JS-BP神经网络的锂离子电池容量预测模型

本文通过对储能电池相关参数进行信息熵分析,筛选出对该电池可用容量具有显著影响的因素,并将信息熵筛选出的健康因子与JS-BP神经网络相结合,建立了电池可用容量预测模型。通过NASA公开老化数据集与电池老化实验平台验证了该预测模型的准确性和稳定性。

  • 2025-03-27
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上海电力大学 罗萍萍等|基于CGAN台风气象下负荷场景生成

本文提出了一种针对台风天气下的负荷场景生成新方法,该方法的特点为:1)合理计及台风的等级、登录位置、持续周期等特征,对台风下负荷样本拆分为相同维度并进行标签给定,并将标签与CGAN的“条件”结合,使得更易挖掘台风负荷样本特征。2)将常规负荷样本输入至CGAN进行预训练,结合数据扩充策略克服了台风下负荷样本集稀少而导致人工智能模型训练学习困难问题,提升了模型生成效果。3)创新性将CGAN用于台风下负荷样本的特征提取,实现了台风气象下负荷场景的有效生成。实际算例验证了文中所提算法的有效性和先进性。

  • 2025-03-27
  • 阅读267
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哈尔滨工业大学 从图灵测试到DeepSeek

智慧供热平台基于智慧供热数字孪生技术,架构先进,功能完善,智能化程度高,扩展性好可覆盖供热企业生产、安全、服务、管理等全方位业务流程。 目前已在黑龙江省十余个市县以及省外烟台、沧州、晋中等多地进行了工程应用,供热面积超6000万m2,节能率可达10%-30%,降碳30-70万吨,节能降碳效果显著,市场应用前景良好。

  • 2025-03-27
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浙江大学 DeepSeek之火,可以燎原

知识蒸馏(Knowledge Distilation)是一种模型压缩和加速技术,旨在将大型模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型),在减少计算资源消耗,缩短推理时间的同时,尽可能达到接近大型模型的性能。

  • 2025-03-27
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华北电力大学 汤明润等|电力系统稳态下可再生能源大规模接入量预测

本文建立的指标体系中指标数量较多,对应的数据也较多,且需要精准预测短期内电力系统可再生能源大规模接入量,所以选用XGBoost算法构建预测模型,结果表明该模型预测精度比较高。由于电力系统复杂性更强、随机性更大,要很好地处理定性与定量之间的关系及各种不确定性问题,采用XGBoost算法会受其本身模糊性和随机性的影响,因此不仅要完善影响因素的选取,还要开发新的预测方法,或者将现有的预测方法进行有效的耦合,使预测结果更加有效。

  • 2025-03-26
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国网金华供电公司 沃建栋等|基于综合谐波驱动的光伏场站集电线路保护新方案

1)提出利用FOCT测量精确的谐波电流数据并结合站内集电线路发生故障时,升压主变作为主要谐波电流来源的特点,建立基于故障电流综合谐波特征的光伏场站内集电线路保护方案,具有响应速度快,能在多数逆变器控制策略完成保护动作的特点。2)利用NSGA-Ⅱ算法对极端故障情况下谐波电流数据进行谐波权值选取,通过对各次谐波进行重新赋权从而构建高次谐波启动判据和综合谐波动作判据,进而形成完整保护方案。

  • 2025-03-26
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南京师范大学 许文俊等|考虑绿证-碳交易机制与混氢天然气的工业园区多能优化调度

工业园区作为高耗能、高排放主体,促进园区低碳转型对我国应对气候变化、实现经济社会可持续发展具有重要意义,因此提出考虑绿证-碳交易机制与混氢天然气的工业园区多能优化调度模型。首先,建立了园区电转气-碳捕集电厂-富氢压缩天然气联合运行模型,通过引入阶梯碳-绿证交易交互机制完善低碳市场交易规则。其次,建立了考虑生产品质与用能舒适度的激励型需求响应模型。最后,采用Matlab对园区日最小总成本进行求解,并设置8个情景对所提模型进行分析验证。算例结果表明,所提优化运行方法能够有效降低园区碳排放量,提高风光消纳率,同时充分挖掘需求响应能力,促进工业园区实现可持续绿色发展。

  • 2025-03-26
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数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编(210页)

近年来,数字孪生技术在我国从战略框架逐步向系统性落地推进,成为推动数字中国建设的重要技术引擎。随着《数字中国建设整体布局规划》《"十四五"数字经济发展规划》《深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》等政策的实施,数字孪生技术已深度融入城市治理、产业升级、民生服务等关键领域,形成“虚实共生、数智驱动”的新型数字化转型发展范式。截至?2024?年,全国已有超过?80%的省级行政区将数字孪生纳入智慧城市建设规划,在雄安新区、上海临港、深圳前海等标杆区域实现从单体建筑建模到城市级全息映射的跨越式发展,相关产业规模突破千亿元,技术融合创新与场景规模化落地正重塑城市治理新格局。

  • 2025-03-31
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