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随着国家大力推进能源供给侧结构性改革，新能源装机容量不断提升，电力市场竞争愈加激烈。另一方面，全球煤炭市场的复杂多变，导致以煤炭为能量来源的发电企业成本上涨。燃煤发热量是衡量煤质的重要评价标准之一，也是采购煤炭最重要的依据，对燃煤发热量进行准确预测能够有效地控制电厂运行采购成本。为了实现燃煤发热量的高效预测，采用Pearson系数对相关变量进行特征选取，采用基于密度的噪点空间聚类（DBSCAN）算法对某电厂自备煤厂近2年1733条化验数据进行去噪，对去噪后数据进行谱聚类分析。将分类后的子样本集采用极致梯度提升（XGBoost）算法分别建立预测模型，并与最小二乘法回归、支持向量机模型进行性能比较。结果表明，基于？XGBoost？的电站燃煤发热量预测模型相较于其他算法准确性有明显提升，泛化能力更强。对经过SC？算法分类后的燃煤分别建立预测模型能够进一步提高模型的精细化水平，为燃煤电站发热量预测提供一种可靠高效的方法。
变压器过载运行容易导致油纸绝缘系统产生气泡进而造成故障，但目前只以140 ℃作为热点温度限值，未能考虑实际运行状态对气泡起始温度的影响，难以充分发挥设备的最大利用效益。针对上述问题，综合国内外油纸绝缘气泡产生起始温度的试验提出了适用于实际工况下的变压器气泡产生起始预警温度计算方法。根据变压器的运行年限、油中水分含量和海拔等运行参数估算出变压器内部油纸绝缘系统产生气泡的起始温度。以该温度的90%作为预警温度，表征变压器能够承受的最大荷载能力。利用贝叶斯网络建立了短期负荷预测模型，结合绕组热点温度计算方法实现了变压器热点温度的短期预测。提出了一种变压器短期过载预警方法，并证实了该方法能够充分考虑变压器的运行实况，对未来的过载情况提前发出告警，指导相关运维部门开展变压器的过载停运和负荷转移工作，减少变压器停运和绝缘故障的发生。
本期给大家推荐魏建安教授的设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术综述。在工业生产中，机器设备大部分时间处于正常运行状态，故障发生的时间极为短暂，导致故障数据稀缺，数据集普遍存在不平衡问题。随着制造业的快速发展，复杂设备的故障数据往往伴随噪声和多重不平衡现象，给故障诊断带来巨大挑战。本文将从数据预处理、特征提取和分类器改进三个方面，系统分析当前不平衡数据分类的主要方法，并探讨这些方法在工业场景中的应用及未来研究方向。
在本文中，我们证明了当目标训练数据集中存在缺失类别时，直接应用对抗域自适应技术会导致性能下降。为了克服这个问题，我们利用源域的类间关系提出了单侧对齐，这是一种简单而有效的训练策略。我们在故障诊断任务上的实验展示了所提出的领域自适应方法在工业应用中的潜力，其中缺失类别的问题对所应用的方法施加了显着的限制。发展所提出的模型在样本缺失情况下的性能是未来的发展方向之一。
在大数据驱动和深度学习赋能的今天，针对旋转机械故障诊断的研究层出不穷。但目前绝大部分研究聚焦的是故障特征提取、深度学习算法开发与改进。作为机械行业学习/从业者，我们似乎在计算机技术快速发展的今天逐渐遗忘了基础知识的研究：轴承到底有哪些损伤形式（试验台人为缺口、激光点蚀与真实损伤形式差距有多大）、各类损伤产生的原因是什么、工程实际的损伤具体表现形式是什么，在研究轴承故障诊断今生的同时，轴承故障的前世不应被我们逐渐忘记，该系列将和大家分享和交流轴承损伤形式及应对策略，由于作者水平有限，文章的介绍难免有误，欢迎交流讨论！ 分享的轴承损伤基础知识将按以下内容进行展开，损伤特征信号及诊断方法将在后续进行介绍： 第一期：轴承滚动痕迹/磨损路径、轴承的剥落、表皮剥落、刮伤、轻微擦伤、断裂 第二期：轴承的裂纹、保持架的损伤、压痕、点蚀、磨损、微动磨损 第三期：轴承的伪布氏压痕、蠕变、咬粘、电蚀、锈蚀、安装伤痕、变色
从基础数据创建过程流程图和控制计划，通 过系统上的导入导出功能，将上面的过程流 程图导入到FMEA和检验计划管理模块
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.
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