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考虑荷电与储氢状态的风光氢储系统动态控制仿真模型|《中国电力》

随着风电、光伏等可再生能源发电系统装机容量不断增加,电网稳定性和安全性面临挑战。近些年,电化学储能、氢储能等储能技术受到了广泛关注。一方面能够有效促进可再生能源的消纳,维持电网的安全稳定性;另一方面可有效解决绿色氢能生产的难题,推动氢能产业的发展。

  • 2025-07-29
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基于目标级联法的多主体主动配电网自治协同优化

随着智能感知、通信和控制技术的发展以及可调控分布式资源的大面积并网,主动配电网(active distribution network,ADN)正逐步成为配电网的主要形态。ADN的一个关键特征在于,其能够根据电力系统的实际运行状态迅速做出调整,从而保证系统运行全局的经济性和自治性。与传统配电网相比,ADN更具优化调度潜力,但如何通过制定合理的调度策略实现大量分布式新能源的充分消纳,并优化节点间和节点内的能量流动,是当前ADN研究的核心问题。

  • 2025-07-24
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大模型训练数据安全研究报告

数据是大模型训练的基础,是确保大模型可靠运行且释放最大价值的基础保障。随着大模型技术的快速演进,大模型训练数据安全的重要性不断提升。大模型训练数据面临投毒攻击、隐私泄露等多重挑战,对模型的攻击结果将造成行业应用方的持续影响。因此,训练数据的体系性安全研究与保障在各行业智能化转型与发展中更加重要。

  • 2025-07-14
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智慧电厂智慧大脑(工业互联网平台)建设方案

建设一个智慧大脑(工业互联网平台),打通两网(数据通信网、泛在感知网),贯通三域(数据通、业务通、管理通),以数据驱动发电企业四大转型为核心目标(安全管控、设备检修、运行管理、经营决策),构建五利发电类型(风、光、水、煤电、燃机)、八大业务领域(基建、安全、检修、运行、燃料、物资、经营、办公)的智慧应用,打造“数据融合、业务贯通、流程整合、应用创新”的智慧电厂创新示范标杆。

  • 2025-06-30
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DeepSeek:重塑全球AI格局的中国力量

美国总统特朗普在佛罗里达表示:“中国公司发布 DeenSeek AI应该给我们的行业敲响警钟,我们需要集中精力进行竞争。 DeepSeek提出大量算法创新,中国从AI跟随者走到前沿探索贡献者

  • 2025-06-13
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葛磊蛟 元强化学习驱动的智能配电网无功优化控制技术

葛磊蛟,副教授,博导。主要研究方向为智能配电网态势感知、人工智能赋能配电网/微电网和新能源并网优化控制技术等。近五年主持科技创新2030“新一代人工智能技术”国家重大项目青年科学家项目、国家自然科学基金面上和青年等国家级、省部级及企业委托科技项目57项;

  • 2025-05-15
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智慧旅游解决方案2025

智慧旅游与现代科技为一体,又结合了科普宣传,寓教于乐,极大增加了游客的兴致,促进旅游人数增长,带动内部及周边消费的增长。同时,通过科学的管理手段,极大的提高工作人员的效率,从而减少资金投入。

  • 2025-04-10
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山东科技大学 张玉敏等|计及热网不同运行状态下灵活性供给能力的综合能源系统优化调度

可再生能源渗透率的不断提高使得系统净负荷的波动问题日渐突出,对系统运行提出了更高的灵活性要求。为此,提出了一种计及热网不同运行状态下灵活性供给能力的综合能源系统优化调度策略。首先,针对风电和负荷的不确定性,基于区间优化思想确定系统次小时运行灵活性需求;其次,通过剖析热负荷和电净负荷的4种变化关系对系统运行灵活性的影响,并计及热网动态特性下的热电联产机组上/下行灵活性供给机理,推导不同运行状态下的热网灵活性供给模型;然后,明晰储能装置充电、放电、非充非放等运行状态以及能量限额特性,推导储能提供次小时运行灵活性的数学模型,确立综合能源系统小时尺度优化调度决策和次小时运行灵活性约束间的协调关系,从而构建计及源-网-储多环节运行灵活性的IES优化调度模型;最后,以综合能源E6-H8和E57-H16系统为例进行测试,验证了该模型可以通过优化储能及热网灵活性资源,有效提高系统运行的灵活性。

  • 2025-03-19
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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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