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辛清明博士:常规直流高效经济设计与支撑性能提升

南方电网科学研究院直流输电与电力电子技术研究所直流输电技术团队项目经理辛清明教高作了题为“常规直流高效经济设计与支撑性能提升”的专题报告,征得辛清明博士同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读270

刘东教授:数字孪生配电网技术进展

上海交通大学刘东教授在“电力数字孪生应用专委会年会暨数字孪生创新应用”论坛上作了题为“数字孪?配电?技术进展”。征得刘教授同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读186

许建中教授:大规模风电并网送出系统高效高精度建模方法

华北电力大学电气学院许建中教授作了题为“大规模风电并网送出系统高效高精度建模方法”的专题报告,征得许教授同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
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蔡旭教授:主力电源型风电场/光伏电站关键技术与应用

上海交通大学特聘教授、能源研究院副院长、国家能源海上风电技术装备研发中心主任蔡旭教授作了题为“主力电源型风电场/光伏电站关键技术与应用”的主旨报告,征得蔡教授同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读304

许丹莉:端对端交易-云储能市场的非合作联合博弈出清模型

在“碳达峰,碳中和”的背景下,分布式可再生能源的进一步推广是电力系统低碳化的重要路径之一。为了消纳用户侧大量的分布式可再生能源,提出了端对端交易-云储能联合市场以最大化能源卖家的市场收益、最小化能源买家的用电成本。首先将能源买卖双方建模为非合作博弈的关系;其次,在考虑云储能总容量限制的情况下,求解出能源卖家的Nash均衡和能源买家的广义Nash均衡点;然后基于核求解出云储能的合作剩余的最优分配方案;最后使用爱尔兰的社区级微电网作为算例,验证了提出的端对端交易-云储能联合市场的优越性。所提出的联合市场模型能够最大化买卖双方的市场收益,实现了市场参与者效益的帕累托改进,而对比实验中的端对端交易的参与者相较于传统现货市场的参与者而言,购电成本下降了39.68%,云储能市场使得传统市场参与者的总成本降低了27.4%,因此将端对端用能交易与云储能市场耦合起来可以极大地降低用户的发电和购电成本,具有较强的实际应用价值。

  • 2024-11-01
  • 阅读216

陈政教高:面向碳达峰碳中和的电网碳排放因子改进计算方法

精准、客观、有效的碳排放核算方法是服务碳达峰碳中和、支撑科学碳减排决策的迫切需要。当前电力用户的间接碳排放被纳入多个省级碳排放试点市场,同时也是各级行政机构进行碳排放统计核算的重要来源,因此电网碳排放因子事关国家碳减排工作大局,根据新形势需要及时完善电网碳排放因子计算方法意义重大。首先论述了电网碳排放因子概念和应用范围,随后梳理了国际典型电网碳排放因子发展现状,基于目前国内常用电网碳排放因子计算方法,从核算周期、核算范围等方面提出了优化建议,重点从有效衔接绿色电力消费的角度,设计了考虑绿色电力消费影响的电网碳排放因子改进算法。算例分析表明,所提改进算法能够更准确反映用户用电行为产生的间接碳排放水平,也能更有效促进绿色电力消纳发展。

  • 2024-11-01
  • 阅读358

中国数字孪生行业研究报告

本报告为行业图谱研究之计算机科学系列中的课题:中国数字孪生行业研究报告。数字孪生技术,作为一种前沿技术,实现了将物理实体在虚拟空间中的精确映射,形成了一种被称为“数字双胞胎”的存在。这一技术利用物联网技术,实现了数据的实时双向交换,使得虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期,从而在集成底层数据信息的基础上,支持仿真预测和优化决策。数字孪生技术起源于美国航天与军事领域,后被通用电气首次应用于工业生产。在西门子、达索等巨头的推动下,该技术从美国扩散到欧洲。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术进步和元宇宙概念兴起,数字孪生技术不断完善,在城市管理、智慧工业、自动驾驶测试及医疗等领域展现出巨大应用潜力,成为推动各行业数字化转型与升级的重要支撑技术。

  • 2024-10-31
  • 阅读243

考虑信息不对称的综合能源系统运营商鲁棒定价策略

1)本文引入信息间隙决策理论和鲁棒博弈方法构建信息不对称下基于主从博弈与需求弹性的综合能源系统运营商(integrated energy operator,lE0)与能源用户(energy user,EU)的动态博弈模型,并建立信息不对称程度对IE0最优定价策略的定量分析框架。2)本文所提考虑信息不对称度的IE0鲁棒定价策略揭示了IE0可以利用信息优势谋取过高定价,政府监管部门应提高对IE0的信息公开和信息披露要求,增加市场的透明度,提升EU对能源价格和能源成本的认知。

  • 2024-11-05
  • 阅读244
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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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