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研究报告:风火打捆送出系统稳定特性研究和运行策略优化

?1)本文研究了风火打捆送出系统的同步稳定特性和影响因素,提出了提高风火打捆送出系统风电渗透率和同步稳定特性好的风电机组优先发电的运行方式优化策略。2)构建了风电场集群整体硬件在环接入的实时仿真系统进行验证,仿真结果表明所提出的同步稳定性提升策略可以提高风火打捆送出系统稳定极限,有力提升了风电并网消纳率和电网安全稳定水平。

  • 2024-10-16
  • 阅读248
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  • 8页
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【IEEETASE】利用工业系统中的潜在变量模型最大化异常检测性能

与传统的过程监控不同,辅助变量模型(VM)是在训练中首次学习的,然后将与提取的潜在特征和残差相关的统计数据用于在线监控。然而,这种做法忽略了建模和监控之间的动态交互,使未经探索的有用在线样本变得有用。本研究提出了一种新的基于LVM的监控框架,该框架利用加权策略和最大似然法的交互来提高在线信息的监控性能。关键思想是将加权向量集成到有助于故障检测指标的分量中,以实现更有效的在线故障信息提取。我们使用最大似然比来优化加权向量,并据此构建新的故障检测指标。数值例子和三相流设施的案例研究证明了我们方法的有效性。

  • 2024-11-01
  • 阅读238

【能源/化工】设备评级标准

【能源 / 化工】设备评级标准

  • 2025-02-04
  • 阅读253

一文搞懂时域频域

频域和时域分析是分析信号的基本方法,是从不同的角度来描述信号的特性。信号的特性可以在时域上和频率域上得到反映。

  • 2025-02-04
  • 阅读248

加速度信号分析与处理

? 信号是信息的载体以及表现形式。对人们所获取的各种信号(通常以电或光信号的形式表示)的分析与处理,就构成了现代信号处理理论的基本内容。随着科学技术的发展,人民对信号形式的认识在不断提高,对信号进行分析的方法也在不断发展。在许多信号处理领域,人们关心的问题是如何从信号中提取尽可能多的信息。这种信息可以直接从信号x(t)中获得,也可以将信号变换到一个更有益于反馈信号特征的域中,再提取信号的信息。

  • 2025-02-04
  • 阅读245

什么是小波变换,与傅里叶变换有什么不同,两者主要用于什么方面

什么是小波变换,与傅里叶变换有什么不同,两者主要用于什么方面

  • 2025-02-04
  • 阅读262

准备知识——傅里叶变换

到目前为止,我们一直看到的是时域中的振动,这些振动是直接从机器捕获的信号。如前所述,这些信号包含有关每个机器组件行为的所有信息。然而,在进行故障诊断时存在一个问题:这些信号以非常复杂的形式加载了大量信息,包括每个单独机器组件的特征信号,因此几乎不可能用肉眼区分其特征行为。

  • 2025-02-04
  • 阅读250

准备知识——波纹度和粗糙度区别与联系

在开始齿轮齿面波纹度开始前,先来学习一下基本概念——波纹度和粗糙度,废话不多说,直接开始:

  • 2025-02-04
  • 阅读245
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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