煤矿行业属于重资产行业，设备机器在煤矿生产中扮演着重要的角色。煤矿设备具有价格昂贵、数量多、种类杂（采掘、运输、通风系统、压风系统、排水系统等） 、工作环境恶劣（高温、潮湿、粉尘等）、工作条件多变、负荷变化大等特点。 煤矿设备多处于井下作业，工作空间较小，环境条件较差，经常受到磨损和损坏，加之维护不到位，设备老化、失效的情况时有发生；一旦设备在使用过程中发生故障，将给煤矿生产带来巨大经济损失或安全隐患。
园区作为工业企业集聚区，在提供了大量基础设施和公共服务的同时也成为了碳排放的主要源头。 公开数据显示，园区的耗能约 占全社会总耗能的 69%，碳排放占全国总排放约 31%。 因此，将园区定为精准减排的落脚点、 攻坚区，确保节能、 减耗、 提质、 减碳工作的落实，是我国实现碳达峰碳中和目标的必然要求和重要途径。
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电网：源、荷、储、人等多重因素随机、时空不确定的新型网络采用人工智能将是应对这类挑战的理想选择；电网：源、荷、储、人等多重因素随机、时空不确定的新型网络采用人工智能将是应对这类挑战的理想选择
设备全生命周期管理是企业指定固定组织、制定合适的运维管理规范、采用多种手段，运用一定的流程，对企业经营中用到的设备的采购、安装、运行、维护、维修、转移直到报废全过程进行管理，以保持设备良好运行状态，延长设备生命，降低运维成本，保障设备的有效使用。
在信息化、数字化、网络化、大数据基础上，将云平台、物联网、移动互联、机器人、虚拟现实、人工智能等先进技术手段与传统电力安全生产、运营管控有机结合，构建覆盖企业全层级、全业务、全过程的智慧管 控平台，精确感知生产数据、优化生产过程，从而科学地制定生产计划，是高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化电厂。
建设“智能电厂” ，推行智能生产、 智能管理、 智能经营等管理模式 ，有助于适应发展新常态 ，应对市场新变化 ，提升企业核心竞争力和市场竞争力 ，形成自身综合竞争优势 ，推动企业持续稳定发展。
制造模式：是指企业体制、经营、管理、生产组织和技术系统的形态和运作的模式。从更广义的角度看，制造模式就是一种有关制造过程和制造系统建立和运行的哲理和指导思想。现代制造过程虽然比较复杂，但它必须按照一定的规律运行，确定制造过程运行规律的就是制造模式；
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
针对光伏功率随机性较强等问题，提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先，利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析，通过最大信息系数提取主要影响特征；其次，结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合相关系数，挑选相关性较强的历史日构建训练集；然后，利用变分模态分解将光伏功率分解为若干子序列，计算排列熵值并重构为趋势项、低频项和高频项；最后，对趋势项和低频项采用长短期记忆神经网络进行预测，对高频项采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-注意力机制模型进行预测，将结果叠加得到最终预测结果。经实例验证，在不同天气条件下，所提模型整体预测误差最小，可有效提高预测精度。
本文在现有研究区域综合能源系统配置与调度双层优化的基础上，引入？效率作为综合能效的评估指标，同时考虑风光不确定性、负荷和能源价格波动对系统的影响，建立了计及？效率和多重不确定性的RIES双层优化模型，
未来随着双碳政策的推进，本文提出的双向碳排放分摊和低碳经济运行方法，将为高能耗企业更深层次参与低碳需求响应提供理论和技术支撑。
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
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