风光供给过剩背景下，产业链价格持续走低。我们测算 2024 年全球光伏新增装机为 500GW，对应组件/电池片/硅片环节需求分650/657/683GW，各环节均存在不同程度的产能过剩。
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。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
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。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务，核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件，并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
可持续塑料包装正在成为石化行业绿色转型的一个重要切入口。塑料是最主要的石化产品之一，包装是塑料最主要、也最接近终端消费者的应用场景之一。品牌企业提出的包装减量、可回收设计、再生材料使用、低碳和合规等要求，正逐步影响上游石化企业的材料研发、产品布局和技术路线。
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