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绿色之径:新型电力系统行业洞察--施耐德电气

我们的研究方法结合定性和定量分析,通过一线调研,以数据驱动分析,实现深层价值提炼,进而帮助企业中高管理层把脉宏观,见微知著,助力企业探索可持续发展之道,把握时代机遇,加速变革转型。

  • 2024-05-22
  • 阅读329
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云计算开源产业联盟:2023年中国企业开源治理全景观察报告

《2023年中国企业开源治理全景观察》共研究了来自不同行业的105家企业的开源软件治理能力数据,包括金融行业、通信行业、汽车行业、能源行业、软件和信息服务业、互联网行业和制造行业不同规模的企业。

  • 2023-08-09
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吕志盛副教授:基于电力负荷可调特性的城市楼宇配网优化运行

城市楼宇是有效促进电能节约和合理利用的场所,有利于加快发展低碳经济。从经济性和可接受度两个方面着手,提出了一种智能楼宇电力负荷的多目标优化模型。首先,针对可转移负荷和可缩减负荷建立与时间/负荷相关的指标,用于描述用户参与负荷调节的接受度。然后,以统计周期内负荷峰谷差率最小、可接受度最高、电费最低为目标,建立楼宇负荷组合数学优化模型。最后,基于连续型Hopfield神经网络(continuous Hopfield neural network,CHNN)进行模型的求解。算例分析表明,多目标优化结果能实现用电可接受度条件下有效降低用电费用。

  • 2024-11-13
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国网金华供电公司 沃建栋等|基于综合谐波驱动的光伏场站集电线路保护新方案

1)提出利用FOCT测量精确的谐波电流数据并结合站内集电线路发生故障时,升压主变作为主要谐波电流来源的特点,建立基于故障电流综合谐波特征的光伏场站内集电线路保护方案,具有响应速度快,能在多数逆变器控制策略完成保护动作的特点。2)利用NSGA-Ⅱ算法对极端故障情况下谐波电流数据进行谐波权值选取,通过对各次谐波进行重新赋权从而构建高次谐波启动判据和综合谐波动作判据,进而形成完整保护方案。

  • 2025-03-26
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2023年中国数字孪生行业研究报告

概念定义:数字李生指将物理实体镜像映射到虚拟空间,生成一个“数字双胞胎”,在虚拟空间中的克隆体可以通过物联网实现数据实时双向互联互通,反映对应物理实体的全生命周期过程,在整合底层数据信息的基础上进行仿真预测,为优化决策赋能。根据复杂程度,数字李生可以分成5级。受益于数字经济、工业互联网发展、政策落地、技术突破、下游需求增长,当前行业步入快速增长期,数字李生关键技术包括建模、渲染、仿真及物联网。

  • 2023-04-21
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2020年Wi-Fi联网芯片技术行业应用场景市场产业厂商格局研究报告

Wi-Fi 是全球应用最广的局域网连接通信协议,在手机、电脑、平板电脑等主流消 费电子终端已经成为标准配置。随着芯片成本的快速下降,Wi-Fi 物联网应用领域 得到广泛的应用,包括智能扫地机器人、空调、智能摄像头、智慧插座等。根据 IDC 数据,全球 WiFi 芯片出货量在 2022 年将达到 49 亿颗,占据各大主流互联方案出 货量的 40%以上,是物联网最主要的连接方式之一

  • 2021-04-17
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研报汽车行业深度报告软件定义汽车AI芯片是生态之源

车采用的分布式 E/E 架构因计算能力不足、通讯带宽不足、不便于软件 升级等瓶颈,不能满足现阶段汽车发展的需求,E/E 架构升级已成为智 能网联汽车发展的关键。E/E 架构升级包括硬件、软件、通信架构三大 升级,硬件架构升级表现为分布式 ECU 向域控制器/中央计算平台方向 发展。芯片+操作系统+应用算法+数据构建核心技术闭环,汽车芯片是 软件定义汽车生态循环发展的基石。

  • 2021-04-17
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工业互联网与大数据

通过工业互联网将这些来自于传感器发出的信息汇总,然后基于大数据平台,根据相应的指标、规则予以过滤、分析,就会找到很多有益的信息。大数据是对信息二次利用的手段,它可以对互联网中的指定信息进行归纳总结,形成某种规律性的认识,最终提炼为对企业和个人有用的新信息,帮助他们进行更好的决策。

  • 2021-04-16
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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