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欧洲远期跨境输电权机制分析及其对中国的启示

1)总结了欧洲远期跨境输电权市场的发展现状和演化路径，进而系统地理了欧洲远期跨境输电权机制，具体包括产品设计、交易组织和关键环节 2)结合我国实际情况提出了，总结对于我国输电权市场建设的启示与建议

  • 2024-10-29
  • 阅读291
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  • 11页
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考虑信息不对称的综合能源系统运营商鲁棒定价策略

1)本文引入信息间隙决策理论和鲁棒博弈方法构建信息不对称下基于主从博弈与需求弹性的综合能源系统运营商(integrated energy operator，lE0)与能源用户(energy user,EU)的动态博弈模型，并建立信息不对称程度对IE0最优定价策略的定量分析框架。2)本文所提考虑信息不对称度的IE0鲁棒定价策略揭示了IE0可以利用信息优势谋取过高定价，政府监管部门应提高对IE0的信息公开和信息披露要求，增加市场的透明度，提升EU对能源价格和能源成本的认知。

  • 2024-11-05
  • 阅读247

IDC云数据中心机房运维服务解决方案

自由浏览+直觉化交互 真正的全三维仿真场景，提供自由的镜头变化功能;全鼠标控制，通过直观的交互操作高效获取运维管理信息。

  • 2024-11-05
  • 阅读175

基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略

1)在分析高能耗工业用户用电特性的基础上，综合考虑了售电公司、工业用户成本及收益，构建了分时电价双层优化模型，该模型极大优化了售电公司的分时电价定价方法。2)运用KKT最优条件法求解最优电价、用电量，该方法简化了寻优问题的求解过程，拥有更小的误差以及更快的计算速度。

  • 2024-10-28
  • 阅读221

王小聪：基于DRSN-CW-LSTM网络的锂电池荷电状态预测

由于电池荷电状态（state of charge，SOC）无法直接测量，且传统的SOC估算方法精度低。为了提升锂离子电池SOC估算精度，对比了不同深度学习网络模型应用于SOC估算的效果，并提出了一种基于DRSN-CW-LSTM网络的锂离子电池SOC估算方法。该方法基于长短期记忆网络（long-short-term memory，LSTM）和逐通道不同阈值的深度残差收缩网络（deep residual shrinkage networks with channel-wise thresholds，DRSN-CW），利用锂离子电池电压、电流、温度、容量等数据信息在深度残差收缩网路中进行特征提取，通过LSTM进一步拟合时间序列数据趋势，实现锂离子电池在使用周期内SOC的预测。在DRSN-CW网络的残差收缩模块中可以实现自适应噪声数据处理功能，消除锂离子电池数据流质量对SOC预测的负面影响。利用锂电池公共数据集训练所提出的网络，对比了3种神经网络模型在该两组数据集上的预测效果。实验结果表明，所提出的深度学习模型在两组公开数据集上的MAE和RMSE均值都控制在5%以内，相比其他3种深度学习模型有更好的抗噪性能和预测性能，且估算精度高。

  • 2024-10-28
  • 阅读374

2024年全球人工智能现状报告

人工智能(AI)是一个科学和工程的多学科领域，其目标是创造智能机器。我们相信，在我们日益数字化、数据驱动的世界中，人工智能将成为技术进步的力量倍增器。这是因为今天我们周围的一切，从文化到消费品，都是智慧的产物。

  • 2024-10-28
  • 阅读207

百度智能云：智能制造解决方案手册

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  • 2024-10-26
  • 阅读254
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  • 26页
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艾瑞咨询：中国人工智能产业研究报告

在人工智能发展历程中 ，2023年必将被载入史册。相比前代AI具备高可用性、高拟人化的预训练大模型跨越技术奇点 ，国内外技术 公司、高校、研究院的语言、图像、视频、音频大模型在2023年以极快的速度相继推出和迭代 ，基于预训练大模型的应用在全球范 围内产生了爆炸式的影响 ，从社会群众到AI从业者 ，对人工智能技术能够带来的生产生活变革 ，都实现了颠覆性的再认识。艾瑞通 过技术本身、应用变体、算力支持、政策监管和国际局势五个维度 ，对2023年AI世界的发展进行全面梳理和俯瞰

  • 2024-10-28
  • 阅读1065
  • 下载1
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