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【RSER】工业过程的能源消耗和碳排放预测:现状、挑战和前景

工业过程消耗大量能源并排放大量二氧化碳。借助准确的能源消耗和碳排放预测,工业企业将更容易实现清洁生产,优化能源结构,通过更深入地控制生产情况来降低生产成本和碳排放。由于机器学习建模方法的过度饱和,预测模型在提高准确性和提取数据特征方面面临困难。引入深度学习方法来解决这些问题,然而,数据传输中关键参数和异常的不准确测量加剧了工业大数据的不确定性。这使得基于机器学习的预测模型表现出很强的不确定性和较差的泛化能力。因此,提高当前工业能耗和碳排放预测模型在不同工业情景下的准确性非常困难。本文总结了近年来工业过程能耗和碳减排预测的研究。结合当前工业过程的实际问题,本文总结了三种预测模型:(i)基于深度学习和模型不确定性相结合的多步预测模型,(i)结合机制和数据驱动方法的预测模型,以及(ii)基于智能算法的预测模型。这些模型将成为未来建立通用工业过程能耗和碳排放预测模型的新途径。关键词:系统集成与分析、碳排放、节能减排、深度学习、人工智能

  • 2024-10-09
  • 阅读493

2023锂电池企业数字化转型白皮书-大东时代

本次白皮书主要为展现“锂电池企业”的数字化转型(含信息化建设)现状,结合现状提出必要的建议或思路。 本次白皮书涉及的企业类型为:动力锂电池制造、消费锂电池制造、储能锂电池制造、锂电池 PACK、锂电池应用方案提供的企业。

  • 2025-01-25
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智能网联汽车高精地图白皮书(2020)

高精地图的发展与智慧交通、智能网联汽车紧密相关,从智能网联汽车上路伊始,高精地图产业就应势而生并飞速发展。相对于以往的导航地图,高精地图是智能网联汽车交通的共性基础技术,其服务的对象并非仅人类驾驶员,而是人类驾驶员和自动驾驶汽车。对于L3及以上级别的自动驾驶汽车而言,高精地图是必备选项。一方面,它是自动驾驶汽车规划道路行驶路径的重要基础,能为车辆提供定位、决策、交通动态信息等依据。另一方面,当自动驾驶汽车传感器出现故障或者周围环境较为恶劣时,它也能确保车辆的基本行驶安全。

  • 2022-02-13
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物联网在稀土萃取生产线远程监测系统中的应用研究

物联网在稀土萃取生产线远程监测系统中的应用研究物联网在稀土萃取生产线远程监测系统中的应用研究

  • 2022-01-12
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UKF参数辨识的T_S模糊多模型目标跟踪算法_王小梨

针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪。

  • 2021-05-06
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CAN总线在电力远程监测管理系统中的应用

CAN总线在电力远程监测管理系统中的应用CAN总线在电力远程监测管理系统中的应用

  • 2022-01-12
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热点 2016年影响力最为深远的六大科技趋势

无疑,物联网时代已经来临。 劳斯莱斯和其他飞机制造厂正在建造嵌入传感器的飞机。通过利用这些传感器来收集并且发送实时数据给地面上的机场站,机场人员就可以察觉出飞机零件的哪一部分出现了问题,从而避免潜在事故的发生。这就是物联网革命的体现,而2016年正是连接设备脚踏实地向前迈的一年。

  • 2021-11-02
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数据中心数据管控与数据应用

巩固联通/电信市场成果,以提升客户感知为主,形成与竞争对手的差异化优势深层挖掘并快速提炼客卢显性、隐性需求,形成面向行业客户的专业化解决方案,为客户提供专业化能力支撑打造并形成业界领先的BI产品线创造对客户有价值的、富有生命力的产品,形成公司与竞争对手之间的差异化优势。

  • 2021-06-28
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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