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未来已来!工业物联网详解

了解 IIoT 的迷人世界、其核心概念、其与更广泛的物联网 (IoT) 的别,以及推动各个行业创新的实际应用。

  • 2024-11-17
  • 阅读399

万字长文详解工业物联网(IIoT)架构

正在开发多种技术模块,以提供实现工业物联网所需的必要解决方案。然而,这可以通过云提供的资源(例如处理、应用程序和服务)来实现。尽管如此,也存在一些负面因素,例如带宽、互联网服务变化、延迟、缺乏对传输到云的垃圾数据的过滤以及安全性。从另一个角度来看,这些情况是正在研究的挑战,以满足这个新工业时代的需求,这意味着学术界、公司和财团的重要贡献正在实现方向的转变,通过利用云的潜力,但现在是在生产工厂附近或周边。为了实现这一任务,一些物联网技术支柱被用作基础,例如雾计算平台 (FCP)、边缘计算 (EC) 的设计,并考虑 IT 和运营技术 (IT 和 OT) 之间合作的需要,旨在加速这种情况产生的范式转变。本研究的目的是对最近针对制造业IIoT实施的分层和扁平对等(P2P)架构的研究进行系统的文献综述(SLR),分析这些架构的成功之处和弱点,例如延迟、安全性、计算方法、虚拟化架构、制造执行系统(MES)中的雾计算(FC)、服务质量(QoS)和连接性,目的是激发在使用这些新技术实施IIoT时可能的研究要点。

  • 2024-11-17
  • 阅读767

从能耗大户到低碳先锋——智能互联照明赋能建筑节能降碳

气候 变 化 的 影 响 不仅仅 意味 着 地 球 表 面温 度 升高,还会造成冰川融化、海平面上升和极端干旱等问题,进而造成粮食短缺、温室气体排放增加等问题加剧。气 候 变 化 和 各 个 年 龄 段 人们 的 生 命、 生 计、 心 理 健康和福祉息息相关

  • 2024-11-16
  • 阅读465
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  • 24页
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从“双碳”目标认知到碳资产管理

中国提出“30·60”的“双碳”目标,这一承诺带来的产业结构调整是生活生产方式、发展理念和发展方式系统性的变革,是技术创新、投资理念和配套制度的变革。一方面发展必然带来碳排放,另一方面时间短、任务重,有效实施并非容易的事。因此,需要深入思考在制订“双碳”目标和行动方案的前提下,资产视角下的运营和结合乡村振兴的创新投资模式。

  • 2024-11-16
  • 阅读338
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  • 3页
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创新型分布式发电与储能-32页

目前,在德国分布式可再生能源在可再生能源的总装机容量中占比巨大。光伏技术尤其重要。因为发电量的波动性,系统需要更多的灵活性,才能确保电力供应的稳定。一个重要的灵活性选项是使用储能设备。尽管在配电层面上已经存在各种储能技术,但推动创新可能有助于解决当前问题,进一步降低成本,加速能源转型。过去二十多年间,中国系统层面上的可再生能源发电容量取得了突飞猛进的增长。但是,分布式发电仍有巨大的潜力有待挖掘。创新有助于推动分布式发电的应用,可帮助中国实现其减排目标。

  • 2024-11-16
  • 阅读621
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  • 32页
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储能技术课件-面向新型电力系统的新型储能电站系统集成及运营支撑关键技术

高效的散热及温度均衡控制技术 , 降低电池的温升及温差; 针对不同的应用场景和站址 , 采用合适的技术方案; 运维过程中的温度均衡控制技术;

  • 2024-11-16
  • 阅读284
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  • 15页
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云南民族大学研究团队:基于麻雀算法优化的VMD?CNN?LSTM的短期风电功率研究

考虑相关风电场之间的影响因素可以有效提升新建风电场的风电功率预测精度,提出利用变分模态分解技术(VMD)将单风电场风电功率预处理分解为本征模态函数(IMF),然后将各风电场同频段分量,即低频分量、高频分量和残差分量,组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络(CNN)的输入,利用卷积神经网络提取同分量子模态下空间特征信息,输入到长短时记忆网络(LSTM)提取时间序列中的长时依赖关系进行预测,最后将预测结果进行叠加,获得完整的预测结果。组合神经网络的超参数设置相较于单一模型对预测精度的影响更大,采用新型麻雀搜索算法(SSA)可以节省人工手动调制参数的时间、提高超参数设置的精度和效率。使用该方法对某风电集群中的新建基准风电场进行预测,预测结果表明经SSA优化的VMD-CNN-LSTM模型在预测风电集群数据上有较高的精度,预测效果好于对比模型LSTM,CNN-LSTM和SSA-VMD-LSTM。

  • 2024-11-12
  • 阅读480

基于LSTM神经网络的双馈风机控制参数辨识方法|《中国电力》

能源危机促进了新能源的快速发展,以风电为代表的新能源机组在电网中的占比不断提高,但具有间歇性和随机性特征的风电机组通过非线性电力电子变流器大量接入电网对电力系统的安全稳定运行带来巨大挑战,主要原因之一是风机控制参数对其出力特性影响巨大,而风机实际控制参数难以收集,导致研究人员无法获得风机的精确模型,因此,从风机自身特性研究和电力系统稳定性分析的角度来看,对风机的真实控制参数进行高精度辨识具有极为重要的实际意义和研究意义。 《中国电力》2023年第6期刊发了薛飞等人撰写的《基于LSTM神经网络的双馈风机控制参数辨识方法》一文。文章提出一种基于LSTM的双馈风机控制系统参数辨识方法。基于RT-LAB半实物仿真平台获得来自真实控制器的双馈风机硬件在环测试数据,采用Person相关系数法提取高相关性特征并进行神经网络训练,利用LSTM神经网络对双馈风机的控制参数进行辨识。

  • 2024-11-12
  • 阅读754
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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