智能响应型润滑表面的飞秒激光制备及其应用研究

2022-05-12
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双馈异步风力发电机系统电网故障穿越（不间断）运行研究

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2022-02-14
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刘润年度演讲2021：进化的力量

大家好。欢迎来到2021，首届“进化的力量·刘润年度演讲”！我是刘润。我经常被问到这样的问题：润总，2021年，商业世界发生了什么变化。2022年，我们的机会在哪里？作为一名商业顾问，我有责任回答这样的问题。今天的演讲，其实就是对这些问题的答卷。但是，回答这些问题，我发现必须要用到“进化论”的视角。

2021-10-31
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未来10年工业自动化技术及应用的发展趋势

未来10年工业自动化技术及应用的发展趋势未来10年工业自动化技术及应用的发展趋势

2021-09-22
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5G时代智能安防十大应用场景白皮书

随着AI，大数据，云计算等技术的发展，安防正从传统的视频监控走向智能安防，从传统的防控辅助系统走向效率提升的生产系统，智能安防走向千行百业。在走向千行百业的进程中，不同行业对于覆盖的纵深要求不断提升；为了获取更多的细节信息支撑决策分析，对于视频图像全天候高清化越来越高，4K/8K图像成为主流，对于网络上行带宽的要求越来越高；机器视觉技术的不断发展，视频图像可以承载越来越多的信息，但仍需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互，提升决策准确率，并尽量在前端决策，减少后端处理压力；多维感知数据的端云协同和对数据的实时交互对于网络的时延、带宽要求越来越高；同时防控走向深水区，对于防控的立体化、系统化、机动化要求不断提升。

2021-08-24
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基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

：随着电力体制改革和能源互联网产业发展，开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向。聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用，从客户信用、客户价值、客户风险3个维度，构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系，提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法，利用电力大数据评估潜在客户的内部状况，从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑。最后以8家随机客户进行案例分析，结果表明了该方法的有效性。

2021-06-21
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基于单片机控制的数控X-Y工作台系统设计—总体设计

本设计是基于单片机控制的数控X-Y工作台系统设计一总体设计，首先根据设计任务对机械传动部件进行计算与选型，其次是步进电动机的计算选型:由于系统采用的是半闭环控制，因此机械系统装配有增量式旋转编码器。

2021-04-22
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5G基础梳理及应用前景分析研究报告

该报告总共分成三大部分，第一部分讲述了移动通信的历史及发展现状,包括移动通信传输过程、前四代移动通信特征对比和移动通信技术的演进路线以及5G的重要发展节点；第二部分讲述了5G网络的变化、产业链构成及相关企业布局，变化包括SG网络架构、使用模块或设备的的改变；第三部分通过5G的三大使用情景讲述了5G的未来应用潜力，三大使用情景分别为增强移动带宽（ eMBB ）、低时延高可靠通信（ uRLLC ）和大规模机器通信（ mMTC ）。

2021-04-16
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宋长青：广东背靠背柔性直流工程最后断路器过电压特性与优化

广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。