刘东教授：数字孪生配电网技术进展

上海交通大学刘东教授在“电力数字孪生应用专委会年会暨数字孪生创新应用”论坛上作了题为“数字孪？配电？技术进展”。征得刘教授同意，特与您分享！

2024-11-04
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许建中教授：大规模风电并网送出系统高效高精度建模方法

华北电力大学电气学院许建中教授作了题为“大规模风电并网送出系统高效高精度建模方法”的专题报告，征得许教授同意，特与您分享！

2024-11-04
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蔡旭教授：主力电源型风电场/光伏电站关键技术与应用

上海交通大学特聘教授、能源研究院副院长、国家能源海上风电技术装备研发中心主任蔡旭教授作了题为“主力电源型风电场/光伏电站关键技术与应用”的主旨报告，征得蔡教授同意，特与您分享！

2024-11-04
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许丹莉：端对端交易-云储能市场的非合作联合博弈出清模型

在“碳达峰，碳中和”的背景下，分布式可再生能源的进一步推广是电力系统低碳化的重要路径之一。为了消纳用户侧大量的分布式可再生能源，提出了端对端交易-云储能联合市场以最大化能源卖家的市场收益、最小化能源买家的用电成本。首先将能源买卖双方建模为非合作博弈的关系；其次，在考虑云储能总容量限制的情况下，求解出能源卖家的Nash均衡和能源买家的广义Nash均衡点；然后基于核求解出云储能的合作剩余的最优分配方案；最后使用爱尔兰的社区级微电网作为算例，验证了提出的端对端交易-云储能联合市场的优越性。所提出的联合市场模型能够最大化买卖双方的市场收益，实现了市场参与者效益的帕累托改进，而对比实验中的端对端交易的参与者相较于传统现货市场的参与者而言，购电成本下降了39.68%，云储能市场使得传统市场参与者的总成本降低了27.4%，因此将端对端用能交易与云储能市场耦合起来可以极大地降低用户的发电和购电成本，具有较强的实际应用价值。

2024-11-01
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陈政教高：面向碳达峰碳中和的电网碳排放因子改进计算方法

精准、客观、有效的碳排放核算方法是服务碳达峰碳中和、支撑科学碳减排决策的迫切需要。当前电力用户的间接碳排放被纳入多个省级碳排放试点市场，同时也是各级行政机构进行碳排放统计核算的重要来源，因此电网碳排放因子事关国家碳减排工作大局，根据新形势需要及时完善电网碳排放因子计算方法意义重大。首先论述了电网碳排放因子概念和应用范围，随后梳理了国际典型电网碳排放因子发展现状，基于目前国内常用电网碳排放因子计算方法，从核算周期、核算范围等方面提出了优化建议，重点从有效衔接绿色电力消费的角度，设计了考虑绿色电力消费影响的电网碳排放因子改进算法。算例分析表明，所提改进算法能够更准确反映用户用电行为产生的间接碳排放水平，也能更有效促进绿色电力消纳发展。

2024-11-01
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中国数字孪生行业研究报告

本报告为行业图谱研究之计算机科学系列中的课题：中国数字孪生行业研究报告。数字孪生技术，作为一种前沿技术，实现了将物理实体在虚拟空间中的精确映射，形成了一种被称为“数字双胞胎”的存在。这一技术利用物联网技术，实现了数据的实时双向交换，使得虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期，从而在集成底层数据信息的基础上，支持仿真预测和优化决策。数字孪生技术起源于美国航天与军事领域，后被通用电气首次应用于工业生产。在西门子、达索等巨头的推动下，该技术从美国扩散到欧洲。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术进步和元宇宙概念兴起，数字孪生技术不断完善，在城市管理、智慧工业、自动驾驶测试及医疗等领域展现出巨大应用潜力，成为推动各行业数字化转型与升级的重要支撑技术。

2024-10-31
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考虑信息不对称的综合能源系统运营商鲁棒定价策略

1)本文引入信息间隙决策理论和鲁棒博弈方法构建信息不对称下基于主从博弈与需求弹性的综合能源系统运营商(integrated energy operator，lE0)与能源用户(energy user,EU)的动态博弈模型，并建立信息不对称程度对IE0最优定价策略的定量分析框架。2)本文所提考虑信息不对称度的IE0鲁棒定价策略揭示了IE0可以利用信息优势谋取过高定价，政府监管部门应提高对IE0的信息公开和信息披露要求，增加市场的透明度，提升EU对能源价格和能源成本的认知。

2024-11-05
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IDC云数据中心机房运维服务解决方案

自由浏览+直觉化交互真正的全三维仿真场景，提供自由的镜头变化功能;全鼠标控制，通过直观的交互操作高效获取运维管理信息。

2024-11-05
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。