工业智能的一项重要任务是准确预测工业设备的剩余使用寿命（RUl），基于数据驱动方法的RUl预测取得了巨大进展。然而，这些方法在很大程度上依赖于模型的数据表示能力和数据分布的一致性假设。在实际的工业环境中，由于不同的工作条件，工业时间序列数据表现出高维、动态和噪声的特征，这往往导致训练模型从一个环境到类似但未标记的新环境的无效转移。为了解决上述问题，本文首先设计了一个双并行时频特征提取网络，用于提取具有不同维度和重要性水平的有效时间序列特征。然后，提出了一种增强的预训练框架，该框架采用相似性对比学习来挖掘工业时间序列数据中的潜在表示信息。最后，提出了基于矩对比对抗学习的领域自适应方法，该方法在对抗学习领域不变特征的过程中保留了目标领域特有的结构信息，减轻了负迁移效应。在两个广泛认可的工业基准数据集上进行了一系列严格的实验，重点关注跨领域场景。结果表明，我们的方法在工业跨领域预测场景中取得了最先进的性能。
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电缆的规模化使用造成电力系统中容性无功功率平衡需求增加，此外高比例新能源接入也会带来无功功率波动问题。现有无功功率补偿及无功功率发生装置占地面积较大、成本较高。通过磁控电抗器与变压器一体化结合提出了一种紧凑型多功能单级磁阀式立体磁控变压器，同时具备传统电力变压器升降压基础功能与灵活调节无功功率的能力，尤其适用于空间有限的城市变电站。对所述磁控变压器进行了有限元仿真，验证了其运行有效性。结果表明该磁控变压器的无功功率调节容量可以达到94.5 kvar，最大变比偏移量为0.439%，谐波含量仅有3.8%，节约占地面积20%，总体性能优异，可以很好地满足城市配电网无功功率补偿的需求。
环保型电工绝缘材料研发是电力行业科技攻关的基础问题和发展趋势，其中电力变压器用环保绝缘油研究是重要方向之一。综述了电力变压器环保绝缘油的研究历程、最新进展和未来发展趋势，首先回顾了矿物油、天然酯及合成酯等三类主要的变压器油研发历史，分析了绝缘油的常规性能指标及其理论评价方法。接着分析了变压器油的绝缘、老化、散热等关键特性的研究现状以及目前绝缘油常见的改性技术。最后分析了量子化学计算应用于绝缘油分子设计研究的现状，提出通过量子化学计算建立绝缘油的宏观性能与微观参数之间的构效关系，从而提升环保绝缘油的研发效率。
电场信息是新型电力系统状态智能感知、信息深度融合的基础。电场测量需兼顾无失真、微型宽频、强稳定性、易集成等众多性能需求。针对新型电力系统数字化发展需求，对地线侵入造成的电场测量误差来源进行分析，提出了微型宽频交流电场传感器设计方案和电场无失真测量方法，开展了无失真电场传感器设计，并与微机电系统（microelectro mechanical systems，MEMS）和光学电场传感器进行了无失真测量效果对比。结果表明MEMS电场传感器向上偏移间隙中心2 cm时电场测量误差为13.2%，光学电场传感器的电场测量误差在3%左右。无失真电场传感器的测量误差均在2%左右，且不随传感器的偏移距离而增大或减小，实现了地线干扰的隔离效果，且电场无失真程度优于光学电场传感器。
南方电网公司领军级技术专家、南网科研院生产技术研究中心设备监控集成技术研究团队项目经理彭在兴教高代表南网科研院高电压技术研究所所长赵林杰博士作了题为“高压开关多物理场仿真、内特性反演与数字孪生研发与应用”的专题报告。
当前市场环境下，常规水电站与抽水蓄能电站已难以满足系统灵活性调节需求。混合式抽水蓄能电站兼具径流发电与抽水蓄能功能，是优质的大规模灵活性调节电源合理的调控手段有助于激发其调节潜能。沿用政府定价的传统市场模式或脱离市场建设实际，贸然将混合式抽水蓄能电站引会使其面临较大的价格波动风险、陷入成本回收难的困境。
全球制造业企业的整体发展战略已经从上世纪60年代“如何做的更多”、70年代“如何做的更便宜”、80年代“如何做的更好”发展到90年代的“如何做的更快”。
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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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