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基于模型预测控制算法的配电网源荷跟踪技术_付昊博

随着大量分布式能源接入配电网,功率波动的随机性对新能源消纳能力以及设备的利用率都产生了严重的影响。本文充分利用负荷侧功率的可调节特性,对馈线首端电压进行调节,使负荷功率能够跟踪新能源出力,实现对配电网公共连接点功率的平抑。为保证在配电网经济运行的基础上有效平抑波动性,并消除新能源随机性对控制效果的影响,本文建立了基于日内优化-实时控制框架的源荷跟踪模型。在日内优化层面,以相邻周期公共连接点功率差值和运行成本为目标函数建立优化模型,求解公共连接点功率最优值;在实时控制层面,基于模型预测控制算法并结合日内优化结果,滚动优化求解调压量,从而实现源荷跟踪。最后以广州某工业园区实测数据为例验证了该模型对功率波动平抑的有效性。

  • 2021-05-06
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快速成型中保留模型特征的分层算法研究_丁承君

在快速成型领域,一般分层算法不考虑模型特征,这可能会导致一些重要特征的丢失或偏移。针对此问题,在充分研究现有分层算法的基础上,提出一种保留模型特征的分层算法。该分层算法首先对STL模型三角面片进行预处理排序,然后以自适应分层算法确定分层厚度,最后对特征进行识别,针对不同特征进行不同处理来调整分层厚度,使分层厚度考虑到加工层厚引起的误差,从而可以保证成型件特征位置的准确。通过实验验证,该分层算法可以精确地识别特征,合理地确定分层厚度,具有一定的参考价值。

  • 2021-05-06
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数字能源十大趋势白皮书

数字能源产业智库是一个由数字能源产业专家联合创立的学术智囊团。通过联名白皮书、学术报告、政策解读等方式,聚合产学研顶尖力量,论道新趋势,解读新技术,分享新实践,共同寻求能源问题最优解;发挥行业影响力,牵引能源产业链合作共赢;推进行业绿色化、数字化转型,合力促进碳中和目标达成。

  • 2021-05-07
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百度自研人脸闸机识别设备产品介绍V1.0

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

  • 2021-05-07
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TaiShan 200 服务器 白皮书(型号 5290)

5290集成了iBMC智能管理系统,iBMC智能管理系统是华为自主开发的具有完全自主 知识产权的服务器远程管理系统。它兼容服务器业界管理标准IPMI2.0规范,具有高可 靠的硬件监控和管理功能。

  • 2021-05-07
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简要JUC常识概念总结

临界区, 原子性、可见性、有序性, 同步异步, 并发并行, 死锁、饥饿、活锁

  • 2021-05-07
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智能制造工业大数据平台建设方案详细介绍

智能制造工业大数据平台建设方案 详细介绍

  • 2021-05-07
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数据机房锂电消防应用分析白皮书01-(20200702)

伴随技术的不断发展,锂电在各领域的应用也在不断拓展。但作为能量存储单元,锂电的安全问题也日益突出。在使用过程中,由于已知或未知因素,锂电引发的火灾事故,难以完全有效杜绝。因此,消防配备必不可少。然而,传统方式都是采用机房级灭火系统,行业内也有厂商采用柜级消防系统,那么,对于锂 电的消防到底是采用柜级消防还是采用机房级消防更合适呢?

  • 2021-05-07
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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