当前社会加速发展，能源消耗需求越来越大，化石能源大量使用又引发了严重的环境污染问题。“十四五”规划纲要中指出，未来需要推进能源革命，加快发展风电、光伏等为代表的可再生能源。与传统的化石能源相比，可再生能源虽然较为环保，但是其在发电过程中受制于风力与温度等天气自然因素，预测更难，随机性更高，导致电力供应的波动更大，这无疑会给电力系统的稳定运行造成影响。储能技术能够有效做到对可再生能源供电的削峰填谷、提高能源利用率以及平衡能源需求，维护电网的稳定运行。《中国电力》2025年第7期刊发了周楷等撰写的《基于CCS-MPC的储能锂电池组均衡控制策略》一文。文章提出基于CCS-MPC的锂电池组均衡控制策略，以实现任意两个电池模组之间直接的电量传输。首先对均衡过程进行建模，构建状态方程，然后根据状态方程设计多步模型预测算法，以SOC预测值与参考值的误差以及变换器开关管当前输入和上一时刻输入的误差作为价值函数，并对价值函数进行二次规划，求解出最优归一化均衡电流，并将最优归一化均衡电流的第一个元素应用到均衡系统中，动态调整占空比来控制均衡电流大小，保证实现Boost变换器的稳定输出。最后在Simulink中选用4组锂电池组搭建出均衡系统，进行仿真实验。 摘要 针对长时间充放电后锂电池模组之间荷电状态（state of charge，SOC）不一致的问题，传统集中式均衡电路存在均衡速度过低的缺陷，以对称式开关阵列、Boost变换器与LC准谐振电路作为均衡主电路，提出了一种基于连续集模型预测控制（continuous control set model predictive control，CCS-MPC）的均衡控制策略。首先，对均衡系统进行建模，构建离散状态空间方程；然后，根据状态方程设计多步模型预测算法，并以SOC预测值和参考值、变换器开关管当前输入和上一时刻输入之间的误差作为价值函数；最后，对价值函数进行二次规划，在线求解出一组控制最优解，并应用于均衡系统，通过动态调整占空比以控制均衡电流的大小。相较于单步预测，多步预测需要考虑被控量在多个周期内保持最优，可以保证在每个均衡周期内均衡器都能输出最优的均衡电流，有效防止均衡器失稳。仿真结果表明，所提模型预测算法实现了各电池组SOC一致，保证了均衡电流的稳定输出，相比常规PI算法缩短了17%的均衡时间。 01 均衡电路拓扑结构与工作原理 1.1 ？均衡电路拓扑结构本文采用的均衡电路主要由锂电池模组、选择开关阵列和均衡变换器构成，均衡变换器主要包括Boost变换器和LC谐振变换器，如图1所示。因为均衡器会使用较多MOS管，来改变续流回路以实现隔离，因此开关损耗问题也不能忽视，这需要具有零电流开关（zero current switching，ZCS）和零电压间隙（zero voltage gap，ZVG）的均衡电路。选择开关阵列由2n对继电器组成，可以选择需要进行均衡动作的2个锂电池组，将SOC较高的电池组连接到Boost变换器的输入端，来进行放电操作；SOC较低的电池组接到LC准谐振电路的输出端，来进行充电操作。Boost变换器可以升高放电电池组的电压，来获得比受电电池组更高的压差，从而得到更大的均衡电流，提高均衡的速度，并且还能根据需要调节占空比来控制均衡电流的大小，有效防止了重复均衡。LC谐振变换器是整个均衡电路的核心，它由1个LC准谐振电路、4个MOS管和4个二极管构成。其中的MOS管被分成2组（即S1、S2和S3、S4），由一对互补的脉冲信号控制其通断，从而控制储能元件的续流回路，保证LC变换器在充电和放电状态之间交替工作。在获得ZCS降低开关损耗的同时，保证了电路隔离，高效实现电量传输。 图1 ？均衡电路拓扑 Fig.1 ？Balanced circuit topology 假设某一时刻锂电池组B1的电量过高，而B3电量过低，这时就需要均衡电路动作，将B1多余的电量转移给B3。这时便需要驱动Q1、K1和Q3、K3导通，分别将电池组B1和B3接在Boost变换器的输入端和LC谐振变换器的输出端。接通后Boost变换器与LC谐振变换器开始动作，其中LC谐振变换器由PWM+和PWM？这对互补信号驱动，在前半周期S1和S2导通，后半周期S3和S4导通，这就构成了如图2所示的2个工作状态。将开关管的频率设置为谐振频率，即可实现ZCS。在此期间，Q1、K1，Q3和K3一直保持导通状态，直到选择另外需要进行均衡的电池组。图3为该情况下2组电池间的均衡时序。图3中：VC为电容电压；i为谐振电流；iB1、iB3分别为电池组B1、B3电流。 图2 ？均衡电路的两种工作状态 Fig.2 ？Two operating states of the balanced circuit 图3 ？B1与
国海上风电驶入发展“快车道”，如何消纳高随机性的大规模海上风电成为一大难题。海上风电超短期功率预测通过预测未来较短时间内的功率出力，可有效支撑风电场的运行方式调整，是促进海上风电消纳的重要技术手段。
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目前，电工钢片相比于其他软磁材料具有价格低、加工技术成熟、磁感应强度高等优势，仍被广泛应用于变压器、电机等电工装备的磁心制备中。由于这类材料具有非线性磁滞属性，会对所属电工装备的电磁瞬态、损耗等性能参数产生重要影响，因而如何准确模拟电工钢片的磁滞特性具有重要意义。本文在此主要关注的是电工钢片静态磁滞模拟问题，即不考虑激励频率对其磁滞影响的情况。
随着电力行业发展和储能技术的革新，电能存储技术研究备受关注。锂离子电池具有容量大、能量密度高、循环寿命长等优势，然而电池温度过高会导致电池寿命缩短、内部结构损坏，甚至发生热失控现象，电池温度过低则会引起内阻增大、容量衰减、充放电效率降低等不利问题，这已成为储能电站、新能源汽车、移动电源、通信基站等产业的共性问题。温度是制约锂离子电池性能的关键因素之一，为保障锂离子电池安全高效运行，电池最佳工作温度应维持在20~40 ℃，电池组最大温差ΔTmax应控制在5 ℃之内。电池热管理技术能减弱环境温度对电池的影响，从而提高电池能量转换效率。2023年6月21日，国家工信部提出要支持全气候电池热管理技术的攻关研究。因此，建立全气候条件下锂离子电池热管理系统（battery thermal management system，BTMS）对于提高锂离子电池的安全性、经济性和耐用性至关重要。
吃饭”,在大容量长时间储能技术成熟之前难以大规模存储。当连续多天出现无光营”生资业品保能部AD限法有房员 复杂严峻 按照现有“预测-落实”范式，以及“规划面向 正常状态、运行解决危机状态”的传统思 路,已经不能完全适应深度不确定性的电大 N ASCA
氢能作为一种来源丰富、绿色低碳的二次能源，将是全球能源转型发展的重要载体之一。近年来，世界主要国家和地区均出台一系列政策支持氢能发展，欧洲也制定相关政策保障区域能源安全和促进氢能发展，加强和周边国家联动发展氢能产业。北非地区可再生能源开发潜力巨大，但该区域能源结构单一，化石能源占地区能源消耗的比重超过90%，对区域经济、环境可持续发展造成严重阻碍。随着全球可再生能源发电成本的下降和清洁能源转型步伐的加快，借助欧洲成熟的政策帮助、技术支持和广阔的市场需求，利用可再生能源发展绿氢产业的构想将是北非区域突破发展瓶颈的一个重要机遇。根据测算，北非地区利用可再生能源电力制取绿氢并输出到欧洲市场，经济性上可与欧洲本地绿氢竞争，潜力巨大。然而，由于政策资金的缺失，以及对传统能源依赖程度过高，转型较为困难。北非国家需要加强政策指引、促进国际合作、优化投资环境和加快示范项目落地实施，以推动区域氢能开发和外送，带动能源转型，成为欧非区域乃至全球氢能枢纽中心。
物联网安全扩展要求， '感知节点的物理防护” “感知节点设备安全” 包括 感知网关节点设备安全”'感知节点的管理”和“数据融合处理”等方面,
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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)
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。
试图还原真实的训战， 从理念到方法， 从消化到创新， 回答的核心问题如下： ·到底什么是训战？ 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的？ ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的？ ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的？ ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目， 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作？ · 随着技术发展， 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的？
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