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智慧园区顶层智能化设计方案

全数字化园区是以物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联、GIS/BIM等新型数字化技术为基础,通过集成的数字!化运营平台(10C)对园区的人、车、资产设施进行全联接,实现数据全融合, 状态全可视,业务全可管,事件全可控,使园区更安全、更舒适、更高效、更低的运营成本,持续卓越运营。

  • 2025-06-20
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三峡大学 席磊等|基于反向鲸鱼-多隐层极限学习机的电网FDIA检测

“双碳”背景下随着数字化和智能化的发展,电力系统逐渐演变为能源流和信息流紧密耦合的复杂电力信息物理系统(cyber-physical power system,CPPS)。信息化程度的不断加深带来各种潜在网络攻击,严重威胁电力系统安全。其中,虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)可以绕过基于残差的不良数据检测(bad data detection,BDD)机制并篡改CPPS量测值(通常包括母线电压、有功和无功功率注入、各子系统中的支路有功和无功功率以及节点的电压幅值与相角值),从而影响电力系统的状态估计结果和上层控制中心的分析决策,对电网安全稳定运行造成严重威胁。

  • 2025-06-19
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国网江苏省电力有限公司朱卫平等|针对电力CPS数据驱动算法对抗攻击的防御方法

随着电力系统智能化的进程不断推进,新能源接入占比不断提升,新型电力系统已经逐渐发展为复杂的信息物理系统(cyber-physical system,CPS)。高速通信架构和广域量测系统的应用为基于系统运行数据的监测与调度提供了强力支撑。然而,大规模电力电子设备的接入为系统带来了数量庞大的强非线性量测/控制节点,由于高维状态/动作空间等问题导致系统的分析难度与控制复杂程度直线上升,依然应用传统的模型驱动方法可能会出现维度灾难、不连续可微函数不可解等问题。随着大数据等技术的持续发展,已有部分研究利用数据驱动算法,以大量仿真和实际运行数据为基础,通过聚类等方式提取关键特征与特定问题之间的关联进行分析,从而对解决系统控制优化问题提供指导。

  • 2025-06-19
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《2025年人工智能指数报告》:全文456页,12大趋势证明,AI不再只是关于可能性的故事

今年的报告新增了对 AI 硬件发展状况的深入分析、对推理成本的新估算,以及对 AI 出版和专利申请趋势的分析。他们还引入了有关企业采用负责任的 AI 实践的最新数据,并扩大了对 AI 在科学和医学中日益重要作用的报道。

  • 2025-06-19
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大数据通识:决策树模型

小李的爱好是爬山,周末到了,小李要决定这个周末是否去爬山。影响能否去爬山的因素有很多,其中天气情况是一个很重要的因素,同时可能还有很多其它因素,下图是小李关于是否去爬山的一个决策过程:

  • 2025-06-19
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中医院智慧医院设计方案

通过大屏数据可视化,高效采集、有效整合、深化应用大数据,实现数据共享集中、统计分析和深度挖掘,重构显示端与用户应用之间的价值关系,将系统任务从“简单再现原始数据”变成“支持决策性、模型化再现数据集关系!,实现数据信息的完整、高分、高清展示和动态实时关系可视化,智能呈现决策级数据信息流以大数据分析全局助力信息展示、指挥与决策。

  • 2025-06-19
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东南大学 贺全鹏等|针对负荷重分配攻击的移动目标防御策略

近年来频发的网络安全事件导致的大停电事故表明,电力关键基础设施已成为网络攻击的主要目标之一。其中,虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击因其高隐蔽性、高灵活性及强破坏力等特征,成为电力系统安全稳定运行的主要威胁,也是当前该领域的研究热点。

  • 2025-06-18
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华北电力大学 陈铭宏天等 基于两阶段随机优化的电氢耦合微电网周运行策略

在全球能源危机和环境问题日益严重的背景下,可再生能源的利用逐渐成为上述问题的重要解决途径。风能和太阳能等可再生能源具有清洁、零碳的特点,但其固有的间歇性和不稳定性对电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。与此同时,氢能凭借其高效和清洁的特性,成为连接电力和终端用能领域的重要媒介。利用可再生能源进行电解制氢的电氢耦合系统在促进风电和光伏消纳、实现微电网灵活运行以及降低碳排放方面发挥了重要作用。因此,在微电网中引入电氢耦合技术已成为当前研究的热点。

  • 2025-06-18
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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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