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基于HOG-SVM的GIS设备智能拆装机器人系统研究

相比于传统敞开式高压设备,GIS(气体绝缘金属封闭开关)因其具有构造紧凑、占地面积小、检修周期长、运行可靠性高、装置整体重量轻、接地性良好等优点[1],自60年代问世以来,逐渐成为变电站中的重要设备,在电力系统中有着至关重要的地位[2]。但目前,在GIS设备安装和检修过程中仍存在运行维护水平和检修效率较低的问题[3],突出体现在:

  • 2022-02-17
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电力文本数据挖掘现状及挑战

随着智能电网建设的全面展开,以及电力信息通信与电网企业经营管理的深度融合,电力数据出现爆发性增长[1-2]。这些数据中隐藏着丰富的关系到电网安全稳定经济运行的信息,因而成为电网企业宝贵的数据资产[3]。电力大数据虽已成为当前热点研究对象,然而每年只有少量的数据被挖掘利用[4],因此电力数据挖掘是智能电网发展迫切需要研究的前沿领域。

  • 2022-02-17
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换流变压器套管将军帽故障分析及改进措施

换流变压器(以下简称“换流变”)高压套管对高压绕组引出线起绝缘和支持作用,其套管顶部的将军帽是换流变套管与外部引线连接的重要部件[1]。将军帽为高压套管顶部提供密封,使套管内部绝缘油与外界隔绝,阻止外部水分进入套管本体,保证套管绝缘油不会渗漏和受潮变质[2-3]。若换流变套管将军帽长期高温运行会导致套管损坏,进而导致直流输电系统单极强迫停运[4]。可见,对换流变而言,高压套管将军帽的设计是否合理对换流变安全运行至关重要[5]。下面介绍某特高压换流站换流变网侧高压套管将军帽发热故障的现象及检查处理情况,详细分析发热故障的原因,并针对此类故障提出整改措施。

  • 2022-02-16
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基于智能光网络系统的配用电业务承载方案研究

近年来,随着分布式电源、微电网、智能用电、电动汽车等业务的快速发展,配电网功能和形态发生显著变化[1]。配电网成为有源电网,潮流双向流动,负荷也主动参与电网调节,这使得电网与用户之间建立了双向互动的能源流和信息流。作为承载配电网各类业务的通信基础设施,配电通信系统的稳定性、安全性、自愈性越发显得重要[2-3]。

  • 2022-02-16
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“十四五”时期主流媒体的机遇、挑战与发展策略

伴随媒体深度融合发展,我国的主流媒体迎来了政策、技术与产业等多元红利,但体制机制障碍、思想观念束缚、市场竞争加剧、盈利模式模糊等问题依然阻碍新型主流媒体建设。“十四五”时期,主流媒体应明确发展定位、巩固传统优势、深入实施融合工程、探索跨界商业模式,并积极参与社会治理,实现从传统主流媒体向新型主流媒体的迭代升级。

  • 2022-02-14
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十四五规划与企业数字化转型中的安全运营中心建设

2020年10月29日,第十九届中央委员会第五次全体会议审议通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》。建议指出:要“坚定维护国家政权安全、制度安全、意识形态安全,全面加强网络安全保障体系和能力建设”。网络安全保障体系和能力是政企单位利用数字化技术创造经济价值的基础,在信息技术和数字经济的浪潮下,网络安全将成为企业发展的关键命题。安永网络安全咨询团队近期已分别从隐私保护、云计算安全、安全开发管理等方面对企业在数字化转型过程中的安全保障阐述了相关的观点,本期我们将从企业在数字化转型过程中面临的安全运营难题出发,提出安全运营中心建设的思路及对策。

  • 2022-02-14
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现代化经济体系的理论指向与时代内涵

建设现代化经济体系是实现社会主义现代化强国目标的基础。现代化经济体系目标的提出,坚持了马克思主义关于“生产的现代性”的论述,对社会主义初级阶段主要矛盾变化下的经济发展目标、方法和路径等做出了科学的解答。在理论层面,现代化经济体系拓展了中国关于建设现代产业体系的认识。现代化经济体系既注重劳动生产率的内涵,也注重塑造体制竞争优势的内涵,突出了中国经济转向高质量发展阶段新的客观要求。在新时代条件下,建设现代化经济体系要求促进实体经济与科技创新、实体经济与现代金融,以及实体经济与人力资源之间的协同发展。这些新的认识,对现代产业发展内在规律提供了新的诠释,为探索中国特色社会主义现代化道路开辟了新的空间。

  • 2022-02-13
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运营商AI能力建设及演进探讨

5G时代运营商面临各种挑战,亟需引入AI能力进行应对。对于AI能力的建设,提出了以AI中台为核心的整体架构,给出了AI中台的建设模式、模型重训练、模块互联互通等方面的建议,并针对AI安全、隐私保护及数据治理进行了探讨。最后,对AI能力的演进给出了中短期发展建议。

  • 2022-02-13
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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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