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电碳耦合对煤电机组现货市场结算电价影响分析模型

电碳耦合对煤电机组现货市场结算电价影响分析模型电碳耦合对煤电机组现货市场结算电价影响分析模型电碳耦合对煤电机组现货市场结算电价影响分析模型电碳耦合对煤电机组现货市场结算电价影响分析模型V

  • 2025-09-30
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【项目案例】桐庐梅林未来社区创建项目(数字化)[智慧社区](148页)

根据相关规定,经上级主管部门批准,现就 桐庐梅林未来社区创建项目(数字化) 采用公开招标(线上电子招投标)的方式进行采购,欢迎符合资格条件的供应商前来投标

  • 2025-03-11
  • 阅读310
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姚培磊:针板结构极不均匀电场中气泡迁移特性与吸附静止状态的绝缘特性分析

以去离子水作为冷却介质的换流阀散热系统难以同时兼顾绝缘与散热性能,影响了系统的可靠运行。相变冷却技术凭借卓越的散热能力正在逐步应用于高压大功率电力电子器件的冷却,但液体电介质中的气泡有绝缘劣化的风险。为更好掌握相变冷却气泡在极不均匀电场中的迁移特性和绝缘特性,采用数值模拟的方法分析了气泡粒径、速度和电场强度这3个关键因素对气泡运动轨迹的影响;研究了进入低场区后不同接触角气泡,对绝缘子表面电场强度的影响。研究结果揭示了各因素对气泡运动轨迹的显著影响,加深了对相变冷却气泡迁移特性和绝缘特性的认知,对直流装备相变冷却的进一步应用具有重要参考价值。

  • 2024-11-29
  • 阅读332

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353

数据资产管理平台解决方案

随着数据的重要性日益显著,数据资产管理成为激发组织数据要素活力、加速数据价值释放的关键。数据资产管理通过构建全面有效的、切合实际的管理体系,一方面规范数据资产采集、加工、使用过程,提升数据质量,保障数据安全,另一方面丰富数据资产应用场景,建立数据资产生态,持续运营数据资产,为政府机构与企事业单位进行资产计量确认提供了良好的数据条件和能力基础,进一步推动数据要素流通,加速要素市场化

  • 2025-10-10
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毕马威_数据资产运营白皮书

《毕马威数据资产运营白皮书》探讨了数据作为新型生产要素在企业数智化转型中的重要性,提出了数据资产运营的“三要素”(组织与意识、流程与规范、平台与工具)和“四重奏”(数据资产盘点、评估、治理、共享)框架,并通过多个行业案例展示了数据资产运营在促进企业数字化转型、提升业务效率和创新商业模式中的实践应用和价值。报告强调了数据资产运营对于企业长远发展的战略意义,并提出了构建和优化数据资产运营体系的建议

  • 2025-10-10
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【报告】腾挪-2023年中国RPA行业研究报告-艾瑞咨询

潮起潮落:几年前,“数字劳动力”声名鹊起,“RPA将会引起下岗”的头条言论不胜枚举,吸引资本持续涌入RPA赛道,RPA赛道炙手可热。然而,产品基础门槛不高的赛道加之热钱流入,导致厂商同质化竞争严重,甚至开始出现激烈的价格竞争,拉低整体客户体验,并引发了RPA厂商在拓客、盈利、融资上遇到一系列的困境,市场增速低于预期;

  • 2025-01-17
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南京师范大学 许文俊等|考虑绿证-碳交易机制与混氢天然气的工业园区多能优化调度

工业园区作为高耗能、高排放主体,促进园区低碳转型对我国应对气候变化、实现经济社会可持续发展具有重要意义,因此提出考虑绿证-碳交易机制与混氢天然气的工业园区多能优化调度模型。首先,建立了园区电转气-碳捕集电厂-富氢压缩天然气联合运行模型,通过引入阶梯碳-绿证交易交互机制完善低碳市场交易规则。其次,建立了考虑生产品质与用能舒适度的激励型需求响应模型。最后,采用Matlab对园区日最小总成本进行求解,并设置8个情景对所提模型进行分析验证。算例结果表明,所提优化运行方法能够有效降低园区碳排放量,提高风光消纳率,同时充分挖掘需求响应能力,促进工业园区实现可持续绿色发展。

  • 2025-03-26
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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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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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