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数据治理项目工作手册

您愿意在数据治理方面投入人力、物力,表明您已经意识到数据对企业未来发展的重要性。更重要的是,数字化转型将从根本上改变企业的运作方式

  • 2024-12-03
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世邦魏理仕2024中国新能源汽车制造集群和企业选址报告37页

世邦魏理仕2024中国新能源汽车制造集群和企业选址报告37页,世邦魏理仕2024中国新能源汽车制造集群和企业选址报告37页

  • 2024-12-03
  • 阅读172
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网络攻击对电力系统典型场景全过程影响综述

1)目前,国内外针对信息物理耦合电力系统所遭受的网路攻击的研究主要集中在网络攻击的建模、防御与评估,缺乏对网络攻击影响过程的研究。2)本文分析了网络攻击对发、输、配、用电侧典型场景的影响。首先对每个场景的物理特性和结构进行建模,在此基础上评估了系统遭遇网络攻击时的脆弱性,然后阐释了系统在网络攻击下的响应过程和网络攻击的破坏效果,最后对现有的研究进行了总结和展望。

  • 2024-12-04
  • 阅读617

电动汽车有序充电研究与应用综述

全球环境正在面临巨大挑战,加上化石能源的大量消耗导致能源危机,电动汽车(EV)因其绿色、高效、低耗的特点受到市场的高度欢迎。首先从未考虑新能源出力和考虑新能源出力两个方面出发,梳理和分析了EV有序充电的研究现状;其次分别从优化层级、优化算法、电动汽车-电网互动(V2G)、充电站选址四个领域总结了EV有序充电的优化策略;然后列举了两例国内外V2G示范工程;最后对EV有序充电的研究进行了总结,对未来的应用进行了展望。

  • 2024-12-04
  • 阅读373

移相全桥直流变换器阻抗降阶建模及附加有源阻尼控制

1)本文基于移相全桥(PSFB)的开关模态分析,建立了其平均变量等效电路和相应小信号模型,并推导了阻抗降阶模型, 2)本文为满足复杂系统中有源阻尼的多源配置需求,在建立PSFB变换器输入输出侧并联阻抗低频换算关系的基础上,对输入电压前馈有阻尼控制策略进行了溯源,并进一步提出了输出电压反馈有源阻尼控制策略

  • 2024-12-03
  • 阅读342

张展:基于分布式纵横交叉-正余弦算法的多区域综合能源系统日前经济调度

综合能源系统由于地理位置分散,各区域能源禀赋、负荷特性存在差异,难免会出现资源配置不协调的问题。另外,各区域能源系统通常为不同能源运营商,以往集中式调度计算无法保护各区域数据隐私。针对复杂高维的综合能源系统经济调度问题,提出了一种分布式纵横交叉-正余弦算法(DCSO-SCA)。首先,将正弦余弦算法(SCA)加入到纵横交叉算法(CSO)中,提高了种群的多样性和算法的开发能力。其次,DCSO-SCA算法在不需要集中控制器的基础上,采用CSO-SCA独立实现区域调度并行优化,降低经济调度问题的求解维度,以完全分散的方式解决综合能源系统经济调度问题,保护各个区域的数据私密性。最后通过案例与其他技术进行对比,DCSO-SCA算法能得到高效益及低耗能的多区域综合能源系统经济调度方案。

  • 2024-12-03
  • 阅读338

刘洁:基于改进烟花算法的含高比例新能源的交直流配电网动态重构

高比例新能源及多元负荷的不断接入使配电网呈现出动态、交直流共存的运行特性,这给配电网重构提出了新的挑战。计及高比例新能源接入带来的消纳问题建立了以新能源日消纳量最大、重构综合成本最低以及净负荷均方差最小为目标的交直流配电网动态重构多目标模型。结合配电网的拓扑结构和运行技术需求,提出了候选解集和改进烟花算法(improved fireworks algorithm,IFWA)相结合的方法对所建多目标模型进行优化求解。候选解集基于网络拓扑和运行技术约束而生成,其目的是为了消除优化过程中大量不可行解,提高搜索效率。在此基础上,通过改进烟花算法的爆炸和变异算子提高了多目标优化寻优的速度。采用改进IEEE 69节点系统进行仿真比较分析。结果表明所建模型可以有效协调新能源消纳量和重构成本,所提优化求解策略与改进前相比,运行效率得到明显提升。

  • 2024-12-03
  • 阅读347

何伊慧:南方电网新型电力系统规划建设的量化评估与分析

双碳目标和新能源发电的快速发展是新型电力系统的标志。高比例可再生能源和高比例电力电子装备使新型电力系统在动态特性、电力平衡与调度运行方式上展现出新特征和新挑战,也推动了数字电网技术与应用的提速。从新型电力系统内涵、特征和发展要求出发,兼顾资源禀赋差异与跨区域电能互济贡献,提出了新型电力系统建设的评价指标集。对南方电网2025、2030年进行系统时序生产模拟和新型电力系统指标的量化计算。在此基础上对南方电网新型电力系统规划建设进行了评估分析。

  • 2024-12-03
  • 阅读570
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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

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