随着电网公司信息化建设的不断深入,信息化数据的大数据特征日益明显,大数据的应 用需求日益迫切。电网公司都高度重视大数据技术的研究和应用，已启动开展相关工作，并 在技术研究等方面取得了一定成果。
脑机接口目前发展迅猛,其应用范围十分广泛。 脑机接口虽然在技术层面发展十分迅速,但在人 才培养方面却存在很大缺口。 基于分布式架构的脑机接口教学系统通过整合理论与实践,实现了算法 提交、测评和反馈等功能,取得了帮助学生实时检测学习成果、支持教师进行针对性指导的效果。
本文对新能源锂电池生产工艺进行了总结归纳并融合现有智能物流技术，对锂电池生产工艺全过程中原材料、电芯、极卷、结构件以及半成品锂电池、成品锂电池的存储、转运和输送形成了全链路的数字化、智能化解决方案。本文将为今后新能源锂电池行业自动化方案的总体规划设计工作提供科学的理论和参考依据。
对于含分布式新能源的高压电网，由于新能源电源种类繁多、故障特性复杂，传统线路保护存在一系列适应性问题。时域微分方程算法可以求解故障距离，在含新能源电源的系统中有良好的适用性，但存在“暂态超越”现象和“电压死区”问题。为此提出了一种新型线路保护方案：在线路非保护出口附近发生故障时进行故障点电压重构和等传变处理，再代入到时域微分方程算法中，即采用等传变快速距离保护算法；在线路保护出口附近发生故障时计算测量电压降落与计算电压降落的相关系数，利用二者变化趋势的一致性判断出口故障方向。该线路保护方案能够准确判断线路故障，不受新能源电源种类、容量及故障特性的影响。仿真分析表明了该方案的适用性。
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中服云官网：www.cserver.com.cn 为了解决环境温度、风速和太阳辐照度等诸多因素对光伏发电预测的制约，提出了一种基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化的长短期记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络模型来实现光伏功率短期预测。首先，采用Pearson 相关系数进行特征选择以去除与光伏输出功率不相关的气象特征；其次，针对相似气象情况下光伏电站发电功率接近的实际情况，采用灰色关联分析（gray relation analysis，GRA）选取与预测日气象特征相似的日期作为训练集；然后，提出一种改进鲸鱼算法（improved whale algorithm，IWOA）来优化 LSTM 深度神经网络的超参数，使预测模型的均方根误差达到最小；最后，以澳洲 Yulara 沙漠 3 号光伏电站的光伏发电历史数据作为实验数据，用 GRA-IWOA-LSTM 神经网络模型进行预测。仿真结果表明，在不同的天气类型下与其他模型的预测效果相比，GRA-IWOA-LSTM模型的预测结果精度更高。
中期负荷预测受温度、节假日和周末等多个外部变量影响。长短时记忆网络（long short-term memory，LSTM）虽然在短期负荷预测中展现了强大的预测能力，但不能很好地建立起中期负荷预测多外部变量与预测负荷之间的相关关系。针对上述问题，提出了并行 LSTM 结构以及时间序列 N 节点树形 LSTM（time-series N-node tree-LSTMs， t-NTree-LSTMs）结构，通过引入分支结构和树形结构构建更细的特征粒度实现对中期负荷预测的建模。最后在 2017 年全球能源预测大赛数据集 GEFCom2017 上进行实验，结果表明在中期负荷预测过程中更细的特征粒度有利于获取更高精度的预测结果，验证了并行 LSTM 模型和 t-N Tree-LSTMs 模型的有效性。
区域供冷系统是一类特殊的、规模化的中央空调负荷，具有参与电力系统调频的潜力。基于模型预测控制方法提出了一种区域供冷系统参与二次调频的控制策略。首先，建立了区域供冷系统动态模型和火电系统调频动态模型。然后，以最小化建筑物温度与人体舒适温度偏差、火电机组调频功率指令和频率偏差为目标，设计了模型预测控制器优化分配区域供冷系统和火电机组的调频指令。最后，在含区域供冷系统的 10 机 39 节点系统上进行了仿真计算，结果表明，区域供冷系统参与调频能够改善系统调频效果，参与调频也不会对用户舒适度有较大影响。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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