李媛：基于强化学习的电-气-热多微网系统定价策略

随着能源交易的逐步市场化，含电-气-热的多微网系统中微网服务商的零售价定价策略将影响到系统的运行和所有参与者的利益。为研究微网服务商的定价策略，首先详细描述了电-气-热多微网系统内部交易过程并建立了系统模型。随后这一定价问题被描述为斯塔克尔伯格博弈，并证明了该博弈存在唯一的均衡解。为保护各主体隐私，提出了一种基于强化学习的求解方法以求解存在时间耦合的斯塔克尔伯格博弈。算例研究表明，该方法准确有效地解决了所提出的定价策略问题，微网服务商和各微网均采取了有效策略以保证自身利益。同时，该方法有效保护了市场参与者的隐私并展现了良好的计算性能。

2024-11-05
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彭超逸博士：一种基于拉格朗日与时间解耦的超大规模SCUC求解框架

安全约束机组组合（security constrained unit commitment，SCUC）是电网出清场景中最为广泛使用的一类模型。建立了一种针对超大规模SCUC现货市场出清问题的求解框架，首先提出了SCUC问题的时间解耦求解方法，通过缩小问题的规模来加快求解速度；其次针对时间解耦后模型的子问题提出了拉格朗日松弛求解技术，在不影响求解准确度的情况下，有效降低了关键困难约束的求解难度。数值实验证明，所提出的框架极大地提升了求解效率，且十分稳定。

2024-11-05
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王子强高工：PJM电力市场风险管控措施及对南方区域的建议

电力市场改革的深化对电网运行风险管控提出了新的要求。通过总结PJM（Pennsylvania-New Jersey-Maryland）电力市场的风险管控策略，从两个方面分析其电力系统物理运行风险管控策略：包含长期、短期和实时的风险事故发生前措施，执行紧急中断与恢复的风险事故发生后措施；从日前的可靠性机组组合、与电能量市场联合优化的辅助服务市场、中长期的容量市场和输电权市场四个方面分析其基于电力市场的风险管控策略。并将其与南方电网现有风险管控措施相对比，提出了进行多时段风险评估、采取调度-市场相结合的管控风险手段、建设完备的市场体系、成立风险委员会等多方面建议。

2024-11-05
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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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刘崇茹教授：柔性直流输电系统宽频振荡分析与控制

教育部长江学者特聘教授、IET Fellow、华北电力大学电气与电子工程学院刘崇茹教授作了题为“柔性直流输电系统宽频振荡分析与控制”的报告，征得刘教授同意，特与您分享！

2024-11-05
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2024中国“数据要素X”行业应用价值研究报告

2025年中国数据要素总体及细分市场规模将达到1990亿元2023年中国各行业数据要素交易市场规模中，金融服务为300亿元，约占总额33%短期内金融服务、交通运输、工业制造、医疗健康数据应用效能释放最快

2024-11-05
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2024年开源大数据行业热点洞察报告

大数据技术诞生至今已近20年，由于开源的加持，如今它已经成为数字经济的重要技术使能。但在其演进过程中，各类子技术的发展并不同步，他们的热度反应了行业中的多数关切，也引导着行业的未来走势。本报告从开发者视角，首先对当前大数据开源组件按照其功能类型进行分层梳理，明确各类型开源组件的定位以及组件间关系。报告核心部分通过热力图的方式，对12大类大数据组件中的代表性开源工具的热力趋势进行分析，以时序维度定量展示开源组件的相对热力变化，并讨论驱使热力变动的背景因素，以及热力变动所带来的行业焦点转换。最后，，报告围绕平台底层的基础云设施与大数据组件适配问题提出评价标准，为个人及企业开发者的选型提供参考。

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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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。