储能电站作为近年来业界关注的新兴业态，在缓解峰荷供电压力、提供电能备用以及系统的调峰调频等方面发挥着重要作用。在规划网侧大规模储能时，需要考虑储能电站的接入位置是否合适。作为电网中的双向电力元件，储能的接入位置能够直接影响电网潮流分布，改变线路负载并影响网络损耗和系统的电压稳定及频率稳定等。因此，合理选
2024年12月30日，国网能源研究院有限公司、中国社会科学院能源经济研究中心共同主编完成的《中国电力行业低碳发展报告（2024）》蓝皮书隆重发布。中国社科院学部委员、社科院工业经济研究所原所长、社科院能源经济研究中心主任史丹，国家电网有限公司副总工程师兼国网能源研究院有限公司董事、党委书记欧阳昌裕，社会科学文献出版社党委书记、社长冀祥德，中国电力企业联合会监事长潘跃龙等出席发布会并致辞，蓝皮书主编、国网能源研究院有限公司副院长王耀华、中国社会科学院工业经济研究所副所长张其仔发布研究报告，社会科学文献出版社经管分社社长恽薇主持发布会。
随着电网管理系统升级改造工作的推进，电网安全工作衍生出了各类安全专项。根据电网升级改造项目的要求，区域内的电网处于相同的物联网环境，电网内生成了多种类型的标识信息，其中，未授权的电网标识信息存在被窃取的风险。按照电网的运行实际，预测标识信息未授权窃取风险已成为研究热点。
为分析100 MW级联式超临界二氧化碳（supercritical carbon dioxide，S-CO2）循环的变负荷动态特性和最佳变负荷控制策略，利用多学科仿真平台（multi-disciplinary simulation platform，MSP）建立了100 MW级联式S-CO2循环的动态仿真模型，考虑阀门调节的低成本和快速性，提出了4种阀门调节的负荷控制策略（高温透平节流调节、低温透平节流调节、高温透平旁通调节和低温透平旁通调节），分析了系统升、降负荷过程中关键参数的变化规律，得出结论：不同负荷控制策略对压缩机功率的影响较小；采用高温透平节流调节具有最高的循环效率，负荷率为75%和50%时，循环效率分别为27.60%和21.22%；节流调节会引起系统最高压力增大，负荷率为50%时，采用高温透平节流调节的最高压力为28.57 MPa；采用旁通调节可以避免超压风险，但循环效率较低。在保证系统承压能力的前提下，建议采用高温透平节流调节方式调节负荷。
该技术采用射频模块和半波长天线阵列联合校正、信道融合技术，通过波随人动、功率精准投放以及全时全域节能调度算法，提升谱效率，降低干扰，降低功耗。采用射频模块和天线阵子一体化设计，节省跳线损耗，扩大天面口径，实现更窄波束赋形。基站结构如图 1 所示。
在中国仓储与配送协会指导下，物联云仓中国通用仓储市场动态报告”已 连续发布70期。张报告乃通过对物联云仓实时数据进行汇总、整理，全面反 映我国41个主要物流节点城市的仓储设施平均租金水平和空置情况，体现通 用仓储市场的供需动恋变化，总结市场发展规律，预测市场发展趋势，为了 解仓储市场发展情况，合理投资提供参考依据。
可再生能源发电全额保障性收购制度是2005年《可再生能源法》制定之初确立的一项基本法律制度，适应了可再生能源起步阶段的技术特征和经济特性，在电网企业垄断特许经营的条件下，切实降低可再生能源项目交易成本，为我国可再生能源产业的迅速发展提供了制度保障。
新基建的话题从年初伊始被社会广泛关注一直保持着较高的热度。随着5G技术、物联网、大数据、云计算、A1、VR等新型先进技术加速了建筑业迈向“万物互联”的变革,建筑业逐渐脱离高能耗、低产出、高投入、低效率等传统粗放型发展模式,并通过以5G为代表的数字化技术应用逐步实现建筑产业的数字化转型升级。
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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
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”。
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。
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。
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。
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。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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