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普华永道:2024能源新纪元:可持续引领能源行业致胜转型报告

作为全球和中国发展议题的焦点,能源行业正处于关键的转型时刻,行业逐步转变传统能源模式,迎接新的商业模式和技术创新。这一转型不仅意味着行业向绿色、高效、智能的方向发展,也将对经济社会发展产生深远影响。本报告将从宏观经济角度出发,探讨能源转型和升级的四大特征以及普华永道根据过往案例总结的领先方案,为能源行业的未来发展提供策略指导,助力各界应对挑战、把握机遇,共同迈向绿色低碳的未来

  • 2024-11-29
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配电网透明化全息智能感知

配电网作为电网的“神经末梢”,连接着电力主网和千家万户,是重要公共基础设施,也是新型电力系统发展的重要环节。随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,供电保障能力和优质服务水平面临更严峻的考验。传统的基层管理模式工作效率过低,社区安全、民生需求的数据感知与挖掘能力不足,难以满足民众对于优质服务的需求。

  • 2024-11-29
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配电网透明化技术探索与应用(36页)

配电网透明化技术探索与应用(36页),配电网透明化技术探索与应用(36页),配电网透明化技术探索与应用(36页)

  • 2024-11-29
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姚培磊:针板结构极不均匀电场中气泡迁移特性与吸附静止状态的绝缘特性分析

以去离子水作为冷却介质的换流阀散热系统难以同时兼顾绝缘与散热性能,影响了系统的可靠运行。相变冷却技术凭借卓越的散热能力正在逐步应用于高压大功率电力电子器件的冷却,但液体电介质中的气泡有绝缘劣化的风险。为更好掌握相变冷却气泡在极不均匀电场中的迁移特性和绝缘特性,采用数值模拟的方法分析了气泡粒径、速度和电场强度这3个关键因素对气泡运动轨迹的影响;研究了进入低场区后不同接触角气泡,对绝缘子表面电场强度的影响。研究结果揭示了各因素对气泡运动轨迹的显著影响,加深了对相变冷却气泡迁移特性和绝缘特性的认知,对直流装备相变冷却的进一步应用具有重要参考价值。

  • 2024-11-29
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吴田高工:基于改进ST-GCN的10kV带电作业人员视频异常行为识别方法

?为确保常态化配网带电作业时人员和设备的安全,异常行为识别是必不可少的技术手段,但现有带电作业行为识别方法存在准确率低、可识别种类少以及受背景干扰导致漏检和误检等问题。

  • 2024-11-29
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陈慧高工:基于离子流效应的同塔双回直流线路地线融冰感应过电压分析与抑制措施

针对某±500 kV同塔双回直流输电线路,在“一回停运、一回运行”工况下进行停运线路地线融冰时,感应电压过大导致融冰装置故障、自动接线装置和避雷器击穿受损情况,研究建立了静电耦合和空间离子流效应综合作用的停运线路过电压计算模型。按6种工况计算分析了带电运行回路导线不同起晕电压时在停运线路上感应的过电压水平,同时综合考虑过电压抑制水平和线路能量,提出了加装5 kΩ接地高阻的过电压抑制措施,可实现将超过100 kV感应电压抑制到20 kV以下,并经实际线路融冰操作,验证了其有效性。

  • 2024-11-28
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程启明教授:基于TLIMC-PMSM的改进型调制模型预测控制方法

针对三电平间接矩阵变换器-永磁同步电机系统(three-level indirect matrix converter-permanent magnet synchronous motor, TLIMC-PMSM)存在的模型预测控制(model predictive control, MPC)开关频率不固定以及传统调制型模型预测控制(modulation model predictive control, MMPC)计算负荷过重等问题,提出了改进型MMPC方法,旨在提高系统的控制性能和效率。首先,详细介绍了TLIMC-PMSM系统的拓扑结构和原理。其次,指出了基于MPC和传统MMPC的控制系统存在的问题;然后,提出了简化了逆变级扇区选择方法,采用输出电压预测改进型MMPC方法,并修改了逆变级价值函数。最后,在MATLAB/Simulink软件平台上实验验明了基于改进型MMPC的TLIMC-PMSM系统相较于传统的两种控制方法,具有更为优异的控制性能。

  • 2024-11-28
  • 阅读267

智慧井盖解决方案(企事业单位)

从技术架构上来看,物联网分为三层:感知层网络层和应用层。 感知层由井盖监控器、RFID 标签和读写器(手持式PDA)组成。感知层的作用相当于人的眼耳喉和皮肤等神经末梢,它是物联网识别物体、采集信息的来源,其主要功能是识别物体,采集信息。 网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成,相当于人的神经中枢和大脑,负责传递和处理感知层获取的信息。 应用层是物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的接口,它与行业需求结合,实现物联网的智能应用。

  • 2024-11-28
  • 阅读170
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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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