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透明电网的技术与科学(72页 PPT)

三种融合模式将成为电力网络和能源网络不同阶段或者不同地区发展的主 要代表性形态 , 是互联网 +智能电网 +智慧能源的载体

  • 2024-12-06
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透明电网的建设思考

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  • 2024-12-06
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基于马尔科夫链理论的电动汽车集群充电负荷建模及可调能力评估

电动汽车数量激增,可调度潜力较大 截至2021年底,全国纯电动汽车(electricvehicle,EV)保有量已达约600万,同比2019年增长59%,同时EV增长幅度连续四年突破百万量级大关。全球EV数量预计在2030年达到约1.3亿辆,同时EV作为灵活性可调度资源能为电网提供巨大的响应潜力。 >EV用户出行差异大,群体聚合成为关键 EV单体功率小,品牌众多,且EV用户出行行为差异大,当前普遍研究难以直接面向控制应用,尤其是需调用EV参与电网辅助服务,对于控制精度要求高及响应速度快等需求时更显不足。 >EV 电池容量异质及出行行为不同加剧聚合难度 当前部分研究考虑EV的部分出行特征以及分时电价来建立负荷模型,均在考虑EV电池容量的异质性问题上仍有所欠缺,同时只粗略考虑了EV的出行特征,对上下班启程/到达时间、行驶里程等出行特征细节因素几乎未有涉及。

  • 2025-01-03
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高压直流接地极单极运行对埋地管道电位干扰影响研究

本文建立了考虑管道阴极保护系统和管道极化效应的电路仿真模型:研究了高压直流接地极入地电流、接地极与管道的位置关系对管道极 化电位的干扰程度。

  • 2025-01-03
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赛迪:各地打造万亿级产业集群的主要举措及启示建议

万亿级产业集群作为区域实力的重要标志,是一个地区经济发展竞争力的重要体现。赛迪研究院梳理分析发现:近年来,各地通过支持优势产业集群率先发展、加快集群协同创新、强化市场主体培育、加大财政金融政策支持等举措,助力万亿级产业集群快速发展,从规模、质量两个维度提升集群竞争力。

  • 2025-02-26
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智慧养老综合平台整体解决方案

智慧养老综合服务平台基于物联网、互联网、大数据、人工智能等信息技术,实现对养老集团企业、养老服务运营侧(机构、社区、驿站、呼叫中心等)、用户侧(老人、子女)、服务侧(家政、物业、餐饮等第三方服务商)、监管侧(管理者、政府)提供全方位的技术赋能,联动机构养老、社区养老、居家养老三种服务模式。既为信息化养老提供了服务载体,又为运营企业、政府部门提供了强有力的业务指导和管理手段,可全面提升养老的服务水平

  • 2024-10-28
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智慧路灯延申解决方案

智慧路灯是指通过应用先进的电力线载波通信、Zigbee无线通信、3G通信、云计算、物联网、移动互联网等技术,实现对路灯的远程集中控制与管理,并根据车流量自动调节亮度、远程照明控制、故障主动报警、灯具线缆防盗、远程抄表等功能,能够大幅节省电力资源,提升公共照明管理水平,节省运维成本。

  • 2025-02-05
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【麦肯锡】数据治理与数据架构总体设计方案

企业数据治理是信息化领导小组核心管理议题 数据督导团队 业务架构师负责企业层面数据督导的责职 各核心业务部门需要设立相对应能力板块层面的数据督导-XX规划数据:发策部·项目管理数据:基建部XX及设备、XX运行、XX维护数据: 生技部XX营销、XX产品、客户、及XX计量装置数据:营销部物资管理、供应商管理数据:-物资部- 财务数据:财务部 -人力资源数据:人力资源部

  • 2025-02-05
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

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