实验结果表明，在多业务大流量场景下，风电机组时隙分配优化算法能够有效地优化各数据流传输时隙，保证主动支撑通信数据流及时性，降低抖动，避免数据丢失。该算法还能降低因风电机组通信网络拥塞、延迟和丢包等问题引起的主动支撑滞后，提升风电机组通信网络对电网主动支撑和运行控制支撑能力。
针对电力系统发生低频振荡问题，提出了抑制电网低频振荡的CAES附加阻尼控制方法，采用含CAES的4机2区域电力系统模型，验证了所提控制策略的有效性，并得到了如下结论。
综合上述实验，本文所提出的改进功率法MPPT控制策略在环境风速和风机参数未知的前提下，稳态下的控制效果与叶尖速比相近，但所需的硬件设备和系统参数较少，具有较高的实用性和经济性。
在商业世界中，企业战略规划就像是海上的灯塔，引导着企业的航向。但是，无论策略多么完善，如果不能切实地贯彻落地，那也不过是镜花水月。华为的经营分析会将公司的战略转变为务实的行动，达到了战略和落地的高度统一，并对公司的可持续发展起到了强有力的推动作用。
企业处于VUCA(Volatility,Uncertainty，Complexity，Ambiguity，易变性、不确定性、复杂性、模糊性)的背景下，市场竞争激烈、环境变化快，企业在年初制定的战略和目标、战略举措及相关的行动计划,是当时对未来的一种预测。一旦市场竞争和环境发生变化，战略目标和战略举措以及相关的配套方案就要相应调整。因此，战略复盘趋于短周期、例行化及快速调整
德国允许可控负荷参与平衡市场，可控负荷可直接参与系统实时平衡调节，大幅增加了电网调节资源。采用现货市场价格信号引导机组和负荷主动参与电网调节，有效促进新能源消纳。中国主要采用需求响应、有序用电等方式开展需求侧管理，尚未实现由调度机构对可控负荷直接控制，需求侧资源较少参与实时调度。采用调峰辅助服务市场的方式满足电网调节需求，部分现货试点地区通过现货市场满足电网调节需求。
复合故障特征提取是分析风电齿轮箱故障根因的关键。提出基于离散随机分离（DRS）和改进Autogram的复合故障特征提取方法。基于DRS方法削弱振动信号周期性成分对微弱故障成分的影响，结合谱峭度与谱负熵设计一种新的特征量化指标，对最大重叠离散小波包变换与无偏自相关处理后的各窄带分量进行综合评价，以选择最优的滤波频带，精确地识别包含复合故障特征的信号分量。将所提方法应用于实际风电齿轮箱齿轮-轴承复合故障诊断中，能够有效提取出振动信号中的多个故障特征，具有较好的诊断效果。
为充分利用数据特征间的先验关系，提高风电场中长期发电功率预测精度，提出一种基于图卷积神经网络（GCN）、风速差分拟合（DF）、粒子群优化算法（PSO）的中长期风功率预测模型。通过分析风力发电全过程，挖掘风功率影响因素及因素间的相互关联性，搭建GCN模型，分别拟合风速和功率利用效率，进一步结合基于DF的风速-功率计算模型计算风功率，模型的损失包含功率损失、风速损失和功率利用效率损失3个部分，采用粒子群优化算法为这3部分损失确定合适的权重。2个风电场的实际算例表明，该模型未来10天风功率预测的相对均方根误差分别为11.44%和13.09%，具有较高的预测精度。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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