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国网新疆电力有限公司胡常胜等|计及静态电压稳定裕度的电制氢容量和布点规划研究

随着化石能源的大规模过度开采,全球能源重心开始转向清洁能源,以光伏和风电为代表的可再生能源发展迅速。在双碳发展的大背景下,需要继续大规模、高比例发展风光等可再生清洁能源,这使得大规模电制氢技术面临的挑战日益增加。电制氢具有转换效率高、运行功率范围宽、动态响应速度快以及调峰调频灵活的特点,能为维持系统供需的安全和可靠性提供有力的支撑。然而,电解槽制氢系统并网造成的出力波动使得制氢设备无法在高运行效率区间长期安全运行。另外,电网中现有的电气设备及线路已经无法满足日益增长的负荷需求,而大规模电制氢负荷接入电网又将对系统潮流平衡和电压稳定性带来影响,因此亟需对电制氢系统容量和布点进行合理规划,实现制氢的经济性和稳定性。

  • 2025-06-18
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智慧公共安全大数据整体解决方案

随着公共安全行业信息化建设的不断推进以及业务的快速发展,公共安全系统多年运行积累下来的警务数据及其相关的社会参照数据,如卡口、视频、犯罪人员、社会采集等数据正在急速增长,公共安全行业对数据的管理与应用需求已经超越了传统的历史数据备份的需求,如何深化应用发挥信息化建设成效,挖掘海量数据中的关联和价值,提升公共安全机构维护社会和谐稳定的能力和水平,正逐渐成为该行业信息化建设的核心任务。

  • 2025-06-18
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2025AI赋能教育行业发展趋势报告

公平普惠、个性化是教育追求的终极目标。传统教育受制于地域资源分配不均、师资力量短缺、标准化教学模式等结构性矛盾,难以实现真正的教育均衡发展与高质量个性化育人。而 A|的应用加速了教育体系的智能化重构,通过技术赋能实现地域眼制的突破、教育成本的降低,以及教育资源的开放共享,推动教育均衡,并向精准教育的新阶段迈进,最终构建起“人人皆学、处处能学、时时可学”的终身学习型社会。

  • 2025-06-18
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上海电力大学陈炯等|独立光储微电网控制策略研究

独立型微电网是与配电网没有联结、长期处于孤岛运行模式的微电网,常用于难以与大电网直接形成联络的海岛山区等地。典型的独立光储微电网是由光伏(photovoltaic,PV)阵列、DC/DC变换器及其控制器、电池储能系统(battery energy storage system,BESS)、双向DC/DC变换器及其控制器、逆变器、交流负荷等组成的小型供电网络,在这些组件中,两级变换器包括前级DC/DC升压和后级DC/AC逆变器,作为电池储能系统之间的接口,且该系统可以通过控制来提高电力的性能和效率。但由于微电源出力不稳定、功率平衡调节难度大、电能质量难以保持稳定等技术问题,独立光储微电网的稳定性难以满足要求。因此,为了实现光伏阵列的最大利用率,提供高质量的交流电源,研究两级变换器的控制策略对提升独立光储微电网的电能质量和增强系统稳定性有重大意义。

  • 2025-06-17
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华北电力大学 檀勤良等 考虑成本不确定性的发电企业低碳技术采纳决策优化研究

自中国提出“双碳”目标以来,能源低碳转型成为实现“双碳”目标以及全社会可持续发展的重中之重,电力行业又是其中碳排放的主体。根据中国碳核算数据库统计可知,2022年电力消费碳排放占全社会碳排放总量比重最高,达46.37%,电力部门实现低碳化转型迫在眉睫。发电企业是电力部门的直接主体,而发电企业运营以经济性为目标,采纳低碳技术往往意味着更高的成本,较早采纳某一低碳技术在获得更大减排效益的同时也会付出更高的成本(反之亦然)。如何在平衡经济效益和社会责任的前提下对各类低碳技术进行有序采纳,实现企业效益和社会效益最大化是当前各大发电企业面临的重要问题。

  • 2025-06-17
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智慧机房弱电智能化系统设计方案

高可用: 满足TIA-942的Tier 3和Tier 4等级时的布线拓扑结构可靠性更高; 低成本: TOR布线设计,使水平传输线缆数目大大减少有效减少布线成本,体现低成本;

  • 2025-06-17
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新型智慧城市-透明城市建设理念与核心要素

以城市发展为主题,围绕国家目标、城市问题,创新城市发展的路径和模式,促进城市发展的智慧化。智慧地解决城市发展面临的问题,推动新型城镇化发展

  • 2025-06-17
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低空经济底层逻辑发展路径商业模式与未来趋势

物流配送、旅游观光、农业植保等领域对低空飞行的需求日益增长。在物流配送方面,美团用时6分37秒就可以将一杯热梨汤送到北京八达岭长城降落点,体现了无人机在即时配送方面的巨大潜力。

  • 2025-06-16
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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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