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华北电力大学 檀勤良等 考虑成本不确定性的发电企业低碳技术采纳决策优化研究

自中国提出“双碳”目标以来,能源低碳转型成为实现“双碳”目标以及全社会可持续发展的重中之重,电力行业又是其中碳排放的主体。根据中国碳核算数据库统计可知,2022年电力消费碳排放占全社会碳排放总量比重最高,达46.37%,电力部门实现低碳化转型迫在眉睫。发电企业是电力部门的直接主体,而发电企业运营以经济性为目标,采纳低碳技术往往意味着更高的成本,较早采纳某一低碳技术在获得更大减排效益的同时也会付出更高的成本(反之亦然)。如何在平衡经济效益和社会责任的前提下对各类低碳技术进行有序采纳,实现企业效益和社会效益最大化是当前各大发电企业面临的重要问题。

  • 2025-06-17
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区块链的基础知识

区块链,英文名blockchain,是一组包含数据块的数据链条; 是一种块链式存储、不可篡改、安全可信的去中心化分布式账本; 结合了点对点(P2P)传输、共识机制、智能合约、密码学、分布式存储等技术; 通过不断增长的数据块链(Blocks)记录交易和信息,确保数据的安全和透明性。

  • 2025-07-15
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华南理工大学阳斌等|基于COA算法优化大数据传输PDU及TPDU参数的保信主站通信方式

变电站综合自动化系统实现变电站一次、二次系统的数据实时监测与控制,是变电站运维的关键设备。在变电站综合自动化系统中,不仅仅存在监控后台,同时也配置专用的继电保护信息系统,也称为保信主站。在智能变电站快速建设过程中,保信主站作为常配系统,其具体功能包括远程召唤或者修改变电站内保护定值、软压板状态以及故障录波数据。一般地,保信主站与保信子站、智能录波器等设备间在系统正常运行时通信流量没有问题,但当故障后常存在录波数据无法完整上送的情况,不利于故障后事故分析。因此,在不影响正常数据监视的前提下,可靠、快速上传故障录波,是当前需解决的技术难题。

  • 2025-07-15
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国家电网有限公司吕鹏飞等|面向智能变电站保护的FMM测试及改进SVM校验诊断技术

随着电力工业的快速发展,变电站二次设备智能化技术的应用日趋完善,但是针对智能化二次设备及系统的测试与检验,仍采用传统人工测试、手动记录报告的方式,存在测试自动化程度低、各项测试相对分散、无法实时跟踪工程测试进度等弊端,进而影响测试的效率和质量。另外,面对不同型号、不同版本、不同厂家设备乃至不同地区,保护测试要求也不尽相同,其测试模板无法进行匹配调整。

  • 2025-07-15
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国网湖南省电力有限公司肖湘奇等|基于模糊控制算法的光储系统输出功率优化

随着“双碳”目标的提出和能源电力低碳转型持续推进,以太阳能、风能等新能源为主体的新型电力系统成为重点发展目标,电化学储能由于可灵活控制资源而深度影响能源转型进程,是不可或缺的关键要素,除了抑制新能源功率的波动性外,在电网侧通过能量存储与功率时移可缓解系统调峰调频压力。但电化学储能的安全性严重制约着储能的快速发展,特别是在储能锂离子电池的安全问题上,除了锂离子电池内部材料结构复杂外,复杂的电网环境也对电池的安全造成不确定性。随着规模化储能的快速发展,在光储并网系统中,如何结合储能电池安全优化各储能变流器(power conversion system,PCS)间的功率分配,对提高光储系统安全、经济和可靠的运行显得至关重要。

  • 2025-07-15
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智慧工地管控数字化解决方案

实时展示内部全部项目或重点项目信息、成本盈亏比、进度预警、安全预警、质量预警等数据,支持对企业内部及施工现场全生产要素、全生产周期进行实时分析监测。

  • 2025-08-12
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统一IT运维管理平台解决方案

随着中国银行IT蓝图的实施,中行全国的核心业务将集中到主机z/OS、CICS、DB2系统环境。全国所有的联机交易都由新的生产数据中心进行处理,数据规模也将越来越大,日常管理及维护工作将日趋繁重。为确保对z/OS、CICS、MQ等核心运行平台进行有效的监控和管理,在发生性能问题之前及时报警,保证主机系统和数据库系统的稳定、高效运行,提升主机系统的可用性和服务水平,中国银行为新的数据中心购买了全线的BMC主机系统监控管理工具软

  • 2026-05-06
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数据安全建设方案

结合数据流相关的业务流程,加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单,增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标,加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求,新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化,及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构,调整和持续执行数据安全策略和规范。

  • 2026-05-28
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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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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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国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业,要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化,包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。

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