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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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
中国市场工业计算机行业供应链报告，内含研华、研祥、西门子、凌华、华北工控、控创等头部企业在大中华区的供应链分析。
储能系统在调频、调压和调峰等工况运行时，现有储能系统PCS控制主要沿用传统逆变器的控制策略，缺乏对不同工况下电池参数变化带来的系统稳定性、能量损耗、能量上限受限、并网指标和电池寿命变化规律等情况协同考虑，导致系统运行风险系数高，急需研究出适合储能系统PCS在不同工况运行下最优控制策略，保证储能系统安全稳定运行。
在未来柔性直流电网构建中，多端跨区耦合影响不容忽视，各端换流站控制设计需兼顾本地电源或负荷特性与其余端换流站控制特性、电网强度及新能源接入情况的影响。下一步，将基于本文所建通用化阻抗模型，重点分析不同断面高发振荡风险频段、主导因素以及不同断面振荡风险差异来源。
当前，DeepSeek模型已在我国多个领域实现部署，成为提升政府服务效能、优化企业经营管理增强终端产品功能的重要工具。地方政府层面，DeepSeek的部署显著提升了政务服务效率，优化了城市治理体系，助力政府服务从“数字化”向“智能化”跃迁，不断提升公共服务质量。国央企层面，我国数十家央企和国企接入DeepSeek模型，涉及能源、通信、金融、基础设施等多个领域，有利于企业实现智能化转型，推动产业的高质量发展。智能终端层面，DeepSeek模型为相关产品提供强大的智能处理能力，满足用户对智能办公、品质生活的需求。
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