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综合能源项目方案(电力运维+需求响应+楼宇监测)

对综合能源服务场景进行深度的数据分析挖掘,优化能源生产、供应、交易及运营等具体环节,在现有基础上借助平台增强能力。 对综合能源业务链条进行要素打通并叠加一定程度的数据分析,提升上下游协同与资源整合能力,积极拓展创新型应用。 能源互联网平台应用重点关注关注设备管理服务、生产过程管控、资源配置优化等场景。

  • 2024-03-11
  • 阅读1819
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  • 62页
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电力运维系统可行性研究报告

目前市场上能够从事电力运维托管技术服务行业的企业较少,主要分为四类:第一类为国有大型发电集团,比如华电运营公司,目前专门涉足这一行业的只有这一家企业;第二类为国有企业的调试试验所、安装公司,最近两三年在其业务不饱满的情况下开始尝试运行业务的分包,目前来看只能作为业务的补充和延伸;第三类是国有电站的三产公司,如山东大唐电力运行检修运营公司等,这些企业主要从事海外项目的运行、维护业务,大部分都是其老客户的延续;第四类,属于私营企业为主的小型运营承包公司。 如何服务好这些运维公司,实现省综和代维企业,用电企业的多方盈利,为当前业务的首要目标,因此,通过建立一个电力运维综合服务平台,实现各方企业统一一站式管理,是打造良好的电力运维生态环境的第一步。

  • 2024-03-09
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  • 96页
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工业企业及园区用能控制系统(CPS)建设方案

通过工业企业及园区用能控制系统建设,实现工业企业及园区各供用能系统的实时感知、动态控制和信息服务,实现分布式光伏、风电、三联供、热电厂、储能等多能源协调优化控制,优化能源结构配置,提升能源综合利用水平。工业企业及园区用能控制系统还能实现负荷互济、提升平衡能力,远期可以进一步拓展园工业企业及园区能源交易、需求响应和现货交易等新型业态。

  • 2024-03-09
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运维服务方案(全)

近年来为适应业务发展的需求,XX企业进行了大规模的电子商务建设,包括采购桌面PC约300台,打印机约100台,这些应用系统及硬件设备的投入使用极大的推动了XX企业信息化建设的进程。随着越秀工商局对整体IT系统(硬件、软件、网络通讯…)的可用性要求日益提高,系统运行保障和维护管理就成为确保业务系统安全稳定可靠运行的最有力的手段。 XX企业主要有一栋N层的办公环境,现阶段对设备维护主要采用自主维护的方式。由于人力有限,建设任务繁重,中心技术人员在接手新项目及日常工作的同时往往需要做大量的维护工作,不少技术人员长期处于满负荷,严重影响了工作效率。在当前有限的人力物力资源下,为了保障和提高IT服务质量,XX企业有必要将计算机、外设及网络的运行维护进行外包,派驻2名工程师进行维护,以解决当前IT服务个方面日益增长的需求和有限的提供能力之间的矛盾,提高XX企业办公区域内的软、硬件、业务应用软件的运行维护效率,确保信息系统正常运行。

  • 2024-03-11
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智慧化工园区解决方案(53页 PPT)

智慧化工园区是以信息与通信技术为支撑,围绕安全生产、环境管理、应急管理、封闭管理、运输管理、能源管理、办公管理、公共服务和保障体系等领域,通过数据整合与信息平台建设实现的智慧化管理与高效运行的化工园区。

  • 2024-03-11
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智慧水务数字化供水系统解决方案(524页 WORD)

数字供水是将计算机技术、3S技术、物联网技术、大数据治理技术、数据仓库、智能预测与控制技术有机地结合起来,打造一个数据及业务集成平台,生产运行体系、营销服务体系、综合管理体系等三大体系的数字供水业务管理系统群。实时地对供水系统进行数据采集与控制,实现对水厂制水、生产调度、供水监测、供水营销、客户服务、综合办公等供水业务的科学化管理,达到城市供水行业管理精细化,服务标准化的要求。

  • 2024-03-07
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  • 605页
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智慧电厂一体化建设方案(98页 PPT)

智慧电厂以发电过程的数字化、自动化、信息化、标准化为基础,以管控一体化、大数据、云计算、物联网为平台,集成智能传感与执行、智能控制与优化、智能管理与决策等技术,形成一种具备自学习、自适应、自趋优、自恢复、自组织的智能发电运行控制管理模式,实现更加安全、高效、清洁、低碳、灵活的生产目标。

  • 2024-03-06
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新一代数字化转型信息化总体规划方案(102页 PPT)

以“天府英才”工程为统揽,实施“千人计划”“天 府万人计划”“天府高端引智计划”“留学人员回国服 务四川计划” . 构建现代职业教育体系,培育一批高技能人才。全面 推广企业新型学徒制,培养一批“天府工匠”

  • 2024-03-05
  • 阅读1377
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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