随着智能保护装置和信息网络的应用，中国变电站已进入智能化时代，变电站中数量庞大的虚回路使得虚端子的连线尤为耗时且容易出错。为了克服该问题，研究人员已在设计和配置阶段对虚端子自动连接进行了一定程度的研究。
沈阳工业大学新能源研究院执行院长邢作霞教授，作了题为“高温固体蓄热电热存储及多场合的应用”的专题报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，特与您分享，欢迎品读！
进一步促进低空经济发展。同时日本在很早制定了先进空中交通(AAM)的发展路线图-《日本的先进空中交通:我们的发展和超越》,明确了 2025 年和 2030 年的发展目标,包括启动先进空中交通服务和实现eVTOL 空中出租车及重型货运无人机业务的全面商业化。
在建筑施工阶段、围绕建筑工地现场生产进度、设备监控人员管理、安全质量等各方面，集成涉及人、机、料、环等多个子功能于一体的综合管理平台，对工地现场进行一体化、可视化、智能化管理。
二次系统是保障电网安全稳定运行的重要防线。国家能源局在《电力二次系统安全管理若干规定》中指出电力企业及相关电力用户应建立二次系统安全双重预防体系，加强二次系统安全风险管理和隐患排查治理。随着新能源大规模开发、高比例接入电网，电力二次系统的种类也不断增加，不同设备、信息系统之间的交互变得复杂，其安全面临前所未有的挑战
厦门大学景锐副教授作了题为“应对气候变暖的城市建筑负荷建模与预测”的学术报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，与您分享精彩报告，欢迎品读！
以风电和光伏为代表的新能源高比例接入和电力电子化装备显著增加是新型电力系统形态发展的重要趋势和基本特征。新型电力系统安全稳定运行面临新挑战：一是风光等可再生能源具有天然的波动性和强不确定性，电力系统运行形态变得更加复杂；二是源-网-荷端接入的电力电子设备显著增加，电力系统稳定机理发生重大变化
生产工具周期性创新，生产方式、组织模式、管理方式和人才特征代际化变革。 生产三大根本变量:设施设备集成度-工作岗位杠杆性-资源转化加速率。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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。
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
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