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王子强高工:PJM电力市场风险管控措施及对南方区域的建议

电力市场改革的深化对电网运行风险管控提出了新的要求。通过总结PJM(Pennsylvania-New Jersey-Maryland)电力市场的风险管控策略,从两个方面分析其电力系统物理运行风险管控策略:包含长期、短期和实时的风险事故发生前措施,执行紧急中断与恢复的风险事故发生后措施;从日前的可靠性机组组合、与电能量市场联合优化的辅助服务市场、中长期的容量市场和输电权市场四个方面分析其基于电力市场的风险管控策略。并将其与南方电网现有风险管控措施相对比,提出了进行多时段风险评估、采取调度-市场相结合的管控风险手段、建设完备的市场体系、成立风险委员会等多方面建议。

  • 2024-11-05
  • 阅读424

彭超逸博士:一种基于拉格朗日与时间解耦的超大规模SCUC求解框架

安全约束机组组合(security constrained unit commitment,SCUC)是电网出清场景中最为广泛使用的一类模型。建立了一种针对超大规模SCUC现货市场出清问题的求解框架,首先提出了SCUC问题的时间解耦求解方法,通过缩小问题的规模来加快求解速度;其次针对时间解耦后模型的子问题提出了拉格朗日松弛求解技术,在不影响求解准确度的情况下,有效降低了关键困难约束的求解难度。数值实验证明,所提出的框架极大地提升了求解效率,且十分稳定。

  • 2024-11-05
  • 阅读972

李媛:基于强化学习的电-气-热多微网系统定价策略

随着能源交易的逐步市场化,含电-气-热的多微网系统中微网服务商的零售价定价策略将影响到系统的运行和所有参与者的利益。为研究微网服务商的定价策略,首先详细描述了电-气-热多微网系统内部交易过程并建立了系统模型。随后这一定价问题被描述为斯塔克尔伯格博弈,并证明了该博弈存在唯一的均衡解。为保护各主体隐私,提出了一种基于强化学习的求解方法以求解存在时间耦合的斯塔克尔伯格博弈。算例研究表明,该方法准确有效地解决了所提出的定价策略问题,微网服务商和各微网均采取了有效策略以保证自身利益。同时,该方法有效保护了市场参与者的隐私并展现了良好的计算性能。

  • 2024-11-05
  • 阅读400

赵西贝博士:储能变流器主导构网的大规模光伏经LCC送出系统

华北电力大学电气与电子工程学院讲师赵西贝博士作了题为“储能变流器主导构网的大规模光伏经LCC送出系统”的专题报告,征得赵西贝博士同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读600

辛清明博士:常规直流高效经济设计与支撑性能提升

南方电网科学研究院直流输电与电力电子技术研究所直流输电技术团队项目经理辛清明教高作了题为“常规直流高效经济设计与支撑性能提升”的专题报告,征得辛清明博士同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读496

刘东教授:数字孪生配电网技术进展

上海交通大学刘东教授在“电力数字孪生应用专委会年会暨数字孪生创新应用”论坛上作了题为“数字孪?配电?技术进展”。征得刘教授同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读308

许建中教授:大规模风电并网送出系统高效高精度建模方法

华北电力大学电气学院许建中教授作了题为“大规模风电并网送出系统高效高精度建模方法”的专题报告,征得许教授同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读276

蔡旭教授:主力电源型风电场/光伏电站关键技术与应用

上海交通大学特聘教授、能源研究院副院长、国家能源海上风电技术装备研发中心主任蔡旭教授作了题为“主力电源型风电场/光伏电站关键技术与应用”的主旨报告,征得蔡教授同意,特与您分享!

  • 2024-11-04
  • 阅读437
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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”。

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