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AI数据中心规划与建设

在易用方面,用户需要在边缘侧对场景模型微调,小型AIDC集成全套工具链,满足数据处理、模型微调、推理部署、知识库生成等需求,实现AI应用的天级上线。在易运维方面,对算存网硬件、软件、应用等全栈统一管理,提供基于任务的可视化运维,实现少人运维。在安全方面,具备模型内容安全、数据安全、设备接入安全等基本能力,满足从数据接入到应用部署的安全要求。

  • 2026-01-21
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2025人工智能的崛起:对美国经济与能源影响的实证审视研究报告(英文)

Mark P. Mills Executive Director, National Center for Energy Analytics Distinguished Senior Fellow, Texas Public Policy Foundation Distinguished Fellow, Hamm Institute for American Energy

  • 2025-12-03
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国网青海省电力公司 傅国斌等|低惯量电力系统频率安全约束优化运行研究综述与展望

国网青海省电力公司 傅国斌等|低惯量电力系统频率安全约束优化运行研究综述与展望国网青海省电力公司 傅国斌等|低惯量电力系统频率安全约束优化运行研究综述与展望国网青海省电力公司 傅国斌等|低惯量电力系统频率安全约束优化运行研究综述与展望

  • 2025-10-28
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智慧火电厂解决方案

厂级监控系统用于电厂数据的自动采集、存储和监视。作为大型实时数据库和历史数据库,可在线存储每个工艺过程点的多年历史数据。将厂级监控系统与数字化电厂集成,使用户通过三维模型浏览对象的多个测点实时信息的同时,还可以浏览对象的其他相关联信息,如图纸、规格书、采购单等,与P1(DCS/SCADA)系统集成,如图在三维模型中选取一个泵, 它的压力电流等时时运行参数将在窗口中同时显示。

  • 2025-11-04
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智慧园区用户运营解决方案

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  • 2025-08-18
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三峡大学 王辉等|考虑阶梯碳-绿证互认与重力储能的矿区综合能源系统优化调度

针对中国西北矿区存在的可再生能源消纳率低、碳排放量高及运行经济性欠佳等问题,提出一种考虑阶梯碳-绿证互认与重力储能的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system,CMIES)优化调度模型。首先,考虑煤层气、废弃矿井重力储能等矿区资源的多元利用,建立CMIES基本模型。其次,为提升CMIES的经济效益和能源利用率,在CMIES中加入碳捕集、电转气和冷热电联产机组等耦合设备,并建立电-热-冷柔性负荷模型以提高系统调节能力。然后,引入阶梯碳-绿证互认机制,通过市场交互促进新能源设备出力。最后,以系统总运行成本最小为目标构建混合整数规划模型并通过Cplex进行求解。仿真结果表明,该模型可显著提升矿区可再生能源消纳率,降低系统碳排放量,同时兼顾系统运行经济性,为CMIES低碳经济化转型提供理论支撑。

  • 2025-08-11
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考虑主从博弈定价模式的共享储能分布鲁棒优化配置方法研究|《中国电力》

在新能源高速发展背景下,服务“碳达峰、碳中”和并构建新型电力系统成为中国电力系统建设的重大任务。为保证新能源的充分消纳和高比例可再生能源系统的安全稳定运行,储能规模化应用势在必行,国家电网有限公司计划于2025年完成经营区域内新型储能容量累计超过3000万kW。如何在优化过程中促进储能参与及利用、制定合理定价模式以及考虑新能源不确定性是当前储能研究的热点。

  • 2025-08-08
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基于改进Hough变换的消弧线圈接地配电网故障选线新方法|《中国电力》

配电网的安全运行具有十分重要的意义,据统计,每年发生单相接地故障的次数在所有故障中的占比高达80%,若不及时发现并切除故障,可能会引起更多电气设备损坏,甚至威胁人员生命安全。因此,亟须研究可靠准确的故障选线方法。

  • 2025-07-31
  • 阅读138
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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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。

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