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工业互联网智能制造边缘计算_现状与挑战

介绍了边缘计算的基本概念以及工业互联网智能制造边缘计算的发展现状。通过分 析工业互联网、智能制造、边缘计算之间的关系,以及工业互联网智能制造边缘计算行业典 型案例,总结了工业互联网智能制造边缘计算的核心问题,并提出了其面对的挑战。

  • 2021-04-17
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游广增教高:考虑短时负荷调峰-长时光伏消纳的液化空气储能系统建模及经济性评估

为解决电网负荷因明显季节特征难以灵活调峰以及新能源长时消纳等问题,以云南楚雄地区为例,提出了一种光伏发电-液化空气储能(liquid air energy storage, LAES)系统构架,旨在理清源-网-荷-储的一体化规划思路。基于云南地区典型气候条件、不同季节下的光伏出力特征及用电负荷历史数据建立了基于光伏发电-液化空气储能的短时负荷调峰和长时光伏消纳模型。在仿真分析每日用电负荷和季节性用电负荷调峰基础上进一步验证和评估了百兆瓦级光储系统进行短时调峰和长时消纳的技术可行性和经济效益指标。评估结果表明:引入光伏发电-液化空气储能系统后,通过每日负荷调峰可以减轻33.4%的电网供电压力,通过季节性长时间储能调控有望降低10.1%的光伏弃电率。在短时负荷调峰和长时光伏消纳的经济效益评估中,平均度电成本(levelized cost of energy, LCOE)约为0.47元/kWh,光储电站的静态投资回报周期(static payback period, SPP)和动态投资回报周期(dynamic payback period, DPP)分别稳定在7.5年和10.5年左右,有效验证了光伏发电-液化空气储能电站的经济可行性。

  • 2024-11-26
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2024年中国工业大模型行业发展研究报告

ChatGPT火爆出圈后,市场上掀起一阵“大模型+行业”的讨论与热潮,工业领域也不例外。但当前大模型本身存在着不可解释性与幻觉等不足,这与工业领域“0容错”的特性相悖,大模型落地工业的进展似乎受阻。那么,当前大模型落地工业领域的现状如何?主要玩家有谁?产品形态是什么样的?应用场景有哪些?……诸多问题都将在报告中逐渐展开。

  • 2024-10-09
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考虑跨省优先计划及输电费的南方区域电力现货市场出清模型设计

通过交易成分与物理关口匹配模型来体现不同区域发电资源的地理位置对其出清的影通过跨省输电费用保证区域各市场主体公平竞争;实现了区域内各省的有效、有序、有响,机衔接,实现了南方区域各省联合出清的高效耦合;有效保障跨省优先计划的执行、清洁能源的消纳和跨省现货交易的统一。

  • 2024-11-21
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2020云计算产业链研究报告

移动互联网不断深化、传统行业数字化转型加速、物联网走向规模复制,这三大驱动因素决定了云计算市场的高景气度周期才刚刚开始。供给端看,云巨头的规模和集中度达到可媲美运营商的成熟产业高度。多个环节市场集中度高,可通过产业链典型企业的经营数据管窥行业态势,确定投资节奏。

  • 2021-04-15
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发电专题研究:容量电价加速新型电力系统建设

容量电价出台有望提升火电盈利稳定性“双碳目标”提出以来,电力系统加速改革,国家积极推动新能源装机和发电量,这导致火电一方面电量上让位于新能源,装机还要满足尖峰负荷进一步增长,因此煤电机组产能利用率下降成为必然。在这一背景下容量电价的出台大势所趋,为稳定煤电盈利预期起到重要作用,有望助力煤电机组新建加速,提升煤电灵活性改造的意愿。推荐火电龙头华能国际(A/H)、华电国际(A/H)、国投电力、华润电力、浙能电力、建投能源、京能电力。

  • 2024-06-12
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特种集成电源

随着电路电子技术的发展在不断发展,世界范围内已经形成实用化的产品。它主要面向在大负荷下回馈电力较大的钢铁加工生产线。此外,还可应用于造纸、薄膜生产线的收卷机等存在长时间电力回馈的用途。锅炉鼓风机等需要较高响应性能的用途也将存在相应的需求。

  • 2022-01-14
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基于建筑平面图的室内空间拓扑模型自动生成算法_韩李涛

针对以建筑平面图为数据源构建室内导航模型时,建筑平面图缺少拓扑信息,尤其是缺少对房间、走廊等多边形对象拓扑描述的问题,本文提出了一种自动化构建室内空间拓扑模型的算法。该算法首先根据CAD建筑平面图的基本特征,将墙线抽象为弧段,门窗抽象为点,房间抽象为多边形;然后从起始墙线出发,将该墙线顺时针或逆时针遇到的第一条墙线作为目标房间或走廊的第一条边,依次类推,直至回到起始墙线,则完成一个房间或走廊的提取;重复上述过程,直到所有墙线均被标记两次,说明所有房间或走廊提取成功,完成墙线与房间、走廊之间的拓扑连接关系自动建立。门窗与房间之间的拓扑关系则是根据门窗与墙线的拓扑关系,推导出门窗与房间之间的拓扑关系。以某大学教学楼的建筑平面图为例进行试验,试验结果表明本文算法能够有效实现室内空间拓扑模型的自动生成。

  • 2021-04-20
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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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