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新疆电网光热发电效益评估

光热发电具有清洁、调节性能好、配有储能系统等特点。以新疆电网为研究对象,对新疆电网发展光热发电进行了效益评估。以周为尺度,计算新疆电网光热发电投入运行后全年8 760 h的电力系统运行状态,计及了机组启停、水电跨日调节、抽蓄跨日调节、光热电站的跨日调节等因素。采用新能源弃电量、火电发电量、储能电源发电量、运行煤耗等多种指标全方位衡量光热的发电成本和效益,计算了光热电站的容量效益、电量效益,分析了光热发电在保证新能源弃电率不变的情况下,提高新能源消纳占比的可行性。研究成果可为新疆光热电站效益评估研究提供参考。

  • 2022-04-12
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油气田勘探数字化转型现状及展望

油气田勘探开发行业发展至今,涉及的钻井、测录井、试油等各项技术已较为成熟,可突破空间越来越小。通过现代信息技术与油气田勘探技术的跨界融合,可为油气勘探带来新的强劲发展动力,从而实现对传统勘探技术的颠覆性创新,引领油气田勘探行业从数字化时代迈向智能化时代。在分析勘探工程数字化转型的发展基础及必要性的基础上,提出了转型的方向:全景油气田勘探物联网、智慧钻探数据生态治理、智能钻井设计、智能钻完井作业、智能技术诊断及运行故障自动处置、智能勘探装备及配套技术、井场高仿真井筒工程数字孪生、智慧地质综合研究、数字运营与决策中心建设。

  • 2022-04-12
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机器学习构建具有量子力学计算精度的锂势场模型

近日,北京大学大学郑家新课题组联合清华大学贺艳兵课题组、中科院物理所李泓课题组与宁德时代21C实验室,在国际知名期刊Advanced Science上发表题为“Self-Healing Mechanism of Lithium in Lithium Metal”的文章。该文章使用机器学习构建了一个具有量子力学计算精度的锂势场模型。

  • 2022-04-12
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关于数字孪生的冷思考及其背后的建模和仿真技术

近年来,数字孪生(DigitalTwin)一词迅速蹿红,成为一个炙手可热的概念。但随着工业界和学术界对数字孪生的不断解读,其含义却越发扑朔迷离,和其他一些相关概念的界限也越来越模糊。数字孪生到底是什么,能做什么,边界在哪里,它和建模仿真是什么关系等等问题令很多人困惑。本文尝试对其中的一些疑惑进行粗浅的分析。

  • 2022-04-07
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智能雷达及其关键技术

传统雷达主要按照预先设计设定的工作模式工作,基本不具备随目标和环境变化而自动改变工作模式的能力,对目标和环境的适应能力不足。虽然自适应信号处理技术在提升雷达反杂波、抗干扰等性能等方面得到了广泛应用,但由于自适应信号处理要求被处理的信号满足平稳特性的理想条件才能获得满意的性能,因此实际作战环境下特别是复杂战场条件下自适应信号处理的作用也很有限。为满足当前特别是未来作战需求,雷达体制和技术必须进一步创新发展以不断提升雷达的探测能力,才能适应日益复杂的作战环境。

  • 2022-04-07
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我国5G专网发展的现状分析

5G时代,面对专网市场新机遇,电信运营商、通信设备商、互联网公司可以利用网络切片、边缘计算、虚拟化等技术,为各行各业建设5G专网,为行业用户提供高速率、低时延、独立、可靠的通信网络,助力企业实现数字化转型升级。近年来,在国家政策的大力支持下,在产业链各方的共同努力下,我国5G专网呈现良好的发展势头。

  • 2022-03-31
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网络验证中数据平面验证的方法与挑战

如今网络变得越来越复杂,在运营商对网络进行配置时,一些不经意间违规配置可能会酿成大错,因此需要最大程度上保证网络的配置正确,但人工检查又太过繁琐,所以一种新的研究领域——网络验证进入了研究者的视野。网络验证指使用数学中的形式化方法对网络配置进行检查。网络验证可以分为数据平面验证和控制平面验证,如图1[1]所示,数据平面是指网络设备中指定数据包的转发行为的功能,比如转发表、流表;控制平面是指结合网络拓扑、环境信息等生成数据平面的功能,如网络设备的配置文件。

  • 2022-03-31
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华为实践经验带给非数字原生企业的借鉴与思考

随着通信与数字技术的发展,网络化和数字化给人类带来了更多的精彩和无限的可能,推动我们快速步入全联接的信息时代和大数据时代。因此,如何响应这个时代的变化成了当前所有企业都需要思考的问题。数字化转型因其正在改变着许多企业和行业的运作模式,成了众多企业顺应时代背景实现“自我突破”的一致选择,据IDC(国际数据公司)预测,鉴于竞争对手和产业都在进行数字化转型,如果企业不能快速实现数字化转型,到2022年它们逾三分之二的目标市场将会消失。

  • 2022-03-30
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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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