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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181

智慧医院智能化系统初步设计方案

光纤到房间,业务端口可灵活拓展,无需布线到弱电间。 宽带传输速率快,未来宽带速率可平滑演进(10G-20G-50G),满足全光阅片要求; 光纤通信链路和数据双安全,光纤通信难以抓包,满足等保要求; 分光器 Type B保护 1a我 分光器 佘 Type C保护点 1点 Type B保护 分光器 To豬屡祾寐 弱电间从有源变为无源故障率降低,消除火宅隐患,降低能耗;

  • 2025-07-03
  • 阅读106
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  • 27页
  • pdf

新型电力系统中主控型安全稳定服务质量的在线评估|《中国电力》

以风电和光伏为代表的新能源高比例接入和电力电子化装备显著增加是新型电力系统形态发展的重要趋势和基本特征。新型电力系统安全稳定运行面临新挑战:一是风光等可再生能源具有天然的波动性和强不确定性,电力系统运行形态变得更加复杂;二是源-网-荷端接入的电力电子设备显著增加,电力系统稳定机理发生重大变化

  • 2025-07-03
  • 阅读156
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  • 28页
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2024钢铁产品碳足迹核算及报告方法学——基于国际实践-RMI落基山研究所

钢铁行业是我国制造业中碳排放量最大的行业,其碳排放约占全国的15%,是推进碳达峰、碳中和目标的重点行业。同时,钢铁产品作为被使用最为广泛的工业原材料之一,其低碳转型对于制造业、建筑业等下游行业的气候目标实现也至关重要。随着全球应对气候变化的进程不断深化,作为全球第一大钢铁生产国、消费国和进出口国,我国钢铁行业的低碳转型及其对下游产品隐含碳排放的影响必将成为全球供应链运转和贸易往来中的重点关注和考量因素。在产品层面进行的碳足迹核算和报告,将帮助钢铁及其下游企业掌握产品的碳排放水平,并通过采取措施减少供应链中的碳排放,加强上下游协同降碳;而相关方法学的科学性和一致性,也将为实现碳排放水平的透明和可比,以及为钢铁及下游企业积极参与国际绿色贸易提供有力支撑。

  • 2025-07-02
  • 阅读96
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  • 35页
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企业数字化转型战略实践与启示

国家层面已经把数字化提升到国家战略层面,但是对于企业来说拆解目标就是比较难的,很多企业都不知道为什么要数字化。最终就变成为了数字化而做数字化,其实大部分企业都处在数字化转型的门槛前,踌躇不前,这根本的原因就是还没有清晰完整的数字化战略。

  • 2025-10-09
  • 阅读74
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  • 25页
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数据资产入表交易全流通概述

数据资产入表是将数据资产纳入企业的财务报表体系,通过会计处理和报告,反映数据资产的价值和贡献。这一步骤的核心在于将数据资产视为企业的重要资源,对其进行合理的确认、计量和记录,以便更好地了解数据资产的规模、质量和经济价值。通过数据资产入表,企业可以更加清晰地了解数据资产在企业运营中的作用,为战略规划和决策提供有力支持。

  • 2025-10-09
  • 阅读72
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  • 15页
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物联云仓:2024制造业企业出海与物流地产的机遇报告

物联云仓:2024制造业企业出海与物流地产的机遇报告,物联云仓:2024制造业企业出海与物流地产的机遇报告

  • 2024-11-01
  • 阅读156
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  • 30页
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信创专题报告-起源(120页)

中国 IT 产业自强不息,2020 年有望是“IT 重构”规模化落地元年,从 CPU、OS、数据库、中间件到服务器、存储、外设等都将呈现在技术、产品、市场等领域的重新构建进程,同时相关上市公司必将重新构建各自领域核心竞争力,因此我们认为新时代信息产业发展已经进入新起点,重构 IT 核心竞争力,是传统 IT 厂商及科技创新创业公司的新征程。

  • 2024-11-01
  • 阅读175
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  • 116页
  • pdf
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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