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工业互联网赋能能源化工行业数字化转型研究报告

能源化工企业应通过新技术创新引领数字化转型。科技兴则企业兴,科技强则企业强。企业应积极探索和应用人工智能、大数据、云计算等新兴技术,夯实高速网络、数据中心等新型数字化基础设施,积极关注新技术发展趋势和市场动态,及时调整数字化工作方向和重点,深化数字技术为业务赋能,开展设备、工艺、模式等多层次创新,确保企业在数字化转型过程中保持技术领先优势,引领业务发展。

  • 2025-05-16
  • 阅读179
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数据治理与数据资产体系构建

结合车企数据治理蓝图,在数字化转型目标的战略愿景下,通过主数据运营和数据质量管理两个核心抓手,提升数据价值,实现相关数据资产的可视、可管、可被高价值利用,并支撑业务目标的实现。

  • 2025-05-16
  • 阅读118
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沈阳工业大学 王晓东等|基于卷积双向长短期记忆网络的风电机组传动系统疲劳载荷预测

本文以风电机组的传动系统疲劳载荷为研究对象,通过分析风电机组的桨距角、发电机电磁功率以及风轮转速等因素对疲劳载荷的影响,采用OpenFAST软件进行多组运行条件下的模拟,得到不同工况下的载荷时序数据,并利用雨流计算法对其进行处理,建立传动系统疲劳载荷特性数据库。在此基础上,引入CNN-BiLSTM模型进行风机传动系统疲劳载荷的预测。模型的平均相对误差在2.5%以内,可决系数达到0.9以上,表现出优异的预测性能,符合工程实际需求。与传统的DNN和LSTM模型相比,CNN-BiLSTM模型的预测误差更小,表现出更好的预测效果,验证了其在风电机组传动系统疲劳载荷预测中的优越性和准确性。

  • 2025-05-15
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南京理工大学 王冠朝等|基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化

本文通过将深度强化学习、改进的Jensen尾流模型以及有模型与无模型的结合应用于风电场控制,不仅提升了控制算法的性能,还减少了训练成本,显著提高了风电场的功率捕获能力。未来的研究可以进一步优化该算法的适用性,并将其应用于更复杂的实际风电场环境中。

  • 2025-05-15
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周卫华 湖南电力AI赋能转型实践

周卫华,国网湖南省电力有限公司数字化工作部主任,教授级高级工程师,国家科技奖励咨询专家,电力行业绝缘子标准化技术委员会委员,全国绝缘子专家委员会委员,湖南省电机工程学会常务理事,湖南省电机工程学会高压专委会主任委员,国网公司电力设施噪声与振动实验室主任,国网公司“劳动模范”。

  • 2025-05-15
  • 阅读179
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葛磊蛟 元强化学习驱动的智能配电网无功优化控制技术

葛磊蛟,副教授,博导。主要研究方向为智能配电网态势感知、人工智能赋能配电网/微电网和新能源并网优化控制技术等。近五年主持科技创新2030“新一代人工智能技术”国家重大项目青年科学家项目、国家自然科学基金面上和青年等国家级、省部级及企业委托科技项目57项;

  • 2025-05-15
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教育工作者的Deepseek实操指南

请对比分析以下两份资料[粘贴资料1文本,粘贴资料2文本]关于[研究/讨论主题,例如:“AI的伦理问题”“全球气候变化的影响”“经济全球化的利弊”1的观点,并总结两份资料的共同点和不同点。分析结果应客观、全面、深人,帮助我多角度理

  • 2025-05-15
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华北电力大学 季湛洋等|考虑多领域耦合特性的风电机组一次调频动态建模与仿真

该建模方法可用于风电机组调频性能监测,为计及载荷的风电机组一次调频优化控制的研究提供支撑,并为具有多输入输出的复杂非线性时变系统建模提供了一定启示。

  • 2025-05-14
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