能源互联网运用日益发达的电子技术、信息技术和管理技术, 通过泛在的智终端、转换设备，将各种负载构成的电力网、石油网、天然气网，以及热、冷、氢、储能等能源网络互联起来, 实现能量、信息、经济的流动、交换与共享。
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
研究、探讨了炼化企业数字化工厂（即“数字炼化” ）的基本概念与主要特征，提出了完整的、集成化一体化的技术体系构架，介绍了数字炼化的关键技术与主要应用，指出炼化企业数字化转型升级的方向为分步过程，即从数字炼化经智能炼化到智慧炼化，有助于推进流程工业炼油化工行业的智慧炼化建设。
纵观全文，最根本的问题是如何实现“可再生能源智能电气化”，而不是简单给出电气化预测水平。可再生能源智能电气化重点在于可再生能源发电、电气化和数字化飞快发展带来的潜在协同效应，这些前所未有的协调部署可以促进电力、交通、工业和建筑等终端消费部门的更高效使用。为了更深入地了解这种方法背后的策略和和好处，本研究还进行了广泛的文献调查。
《国家水网建设规划纲要》发布，基建工程端管材企业有望受益。5 月份，政府相关部门发布《国家水网建设规划纲要》，提出到 2025 年建设一批国家水网骨干工程，省市县水网有序实施，着力补齐水资源配置、城乡供水、水生态保护、水网智能化等短板，提高水资源优化配置能力等，明显增强谁安全保障能力；到 2035 年，基本形成国家水网总体格局，省市县水网基本完善。
输电导线是电力系统中重要的组成部分，输电导线缺陷将影响电力系统运行。因此提出了基于改进YOLOv7算法的输电导线缺陷检测方法。首先，提出了一种自动扩充数据集的方法，可以使用少量图片建立输电导线缺陷数据集；其次，提出了一种轻量化自注意力主干网络，对YOLOv7的主干网络进行替换，并使用BiFPN进行特征融合。实验结果表明：所提出的改进后的YOLOv7算法将精准度从原本89.4%提升到97.5%；同时，算法将检测速度提升了约60.49%，FPS从原有的52.36帧提升至84.03帧，可以做到对输电线路的实时检测，降低了输电导线缺陷的误检漏检率，提升了检测速度，提高了巡检效率。
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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
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)
AI算力大爆发，机柜功率超过百千瓦，供电/散热压力剧增口一次电源应对大功率负载，以及负载突变的瞬态功率口单相PFC:图腾柱及其衍生拓扑，氮化镓高频、高效、高密口三相PFC:三相桥、T型三电平、维也纳、Swiss、多电平口直流变压器:LLc衍生拓扑，IsOP、三相交错、矩阵变压器、磁集成 口技术变革趋势 >单级矩阵变换器:三相AC直转800V，效率99%，氮化镓BDS集中式MW级AC/DC+800V，兼容新能源，减少配电损耗固态变压器:中压直挂(三相10kV>800v)
混合储能通过结合不同技术的适当特点，带来了许多优点，适用于平衡发电和需求，改善电能质量，平滑可再生资源的间歇性，辅助服务(如频率以及微电网运行中的电压调节)等场景; 混合储能的核心问题:容量配置优化、基于应用场景的能量管理策略等;混合储能在AGC调频、高比例可再生能源利用、交通能源融合等场景具有广阔的应用前景。
iGDP自成立以来，根植我国绿色低碳实践，紧跟全球应对气候变化进程，服务决策者、实践者、投资者，通过跨学科、系统性、实证性的研究，推动能源和气候变化解决方案的科学化和精细化，与多方合作推动绿色低碳议题的多元化和国际化的沟通，提供有国际视野和前瞻性的解决方案及公共知识产品，为全球可持续发展做出贡献。
“户外”不是一个赛道，而是一组处于不同生命周期的细分圈层集群--有的圈层正处于内容爆发期，规模和增速双高，有的刚进入大众视野，数据基数小但增长斜率陡峭。
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