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智慧工厂生产执行MES解决方案

整个制造业面临着空前的降低成本、缩短交期、提高产品质量、提升创新能力、改善服务水平的压力 很多大型制造企业企业面临着分离、重组和联合,强化主营业务,强化核心技术与制造技术,形成竞争力;

  • 2024-09-05
  • 阅读262

郝正航教授:基于CPU-FPGA混合步长实时仿真的资源优化方法

随着大量的高频电力电子设备接入电网系统,基于CPU实时仿真器由于串行计算的原因难以实现更小步长的仿真计算,采用基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)与CPU混合步长仿真逐步成为研究热点。然而在含有大量分布式电源的电力系统中,FPGA的资源消耗成为了仿真规模的限制因素。针对这一问题,提出了一种适用于CPU-FPGA联合实时仿真的资源优化方案,搭建了电力系统暂态联合实时仿真平台。以双馈风电系统为例,将整个系统划分为CPU部分与FPGA部分,两部分之间以千兆以太网进行异步通信,在FPGA部分内使用优化后的仿真流程以此降低对硬件资源的占用率。最后,通过实时仿真结果与Simulink离线仿真和传统仿真模型进行比较,证明采取该方式能在保证仿真精度的前提下有效减少对FPGA资源的消耗。

  • 2024-08-16
  • 阅读901

李彬彬教授:大容量直流变压器的技术挑战与解决方案探讨

2024年7月13—14日,IET与清华大学、怀柔实验室、中国电气装备集团在上海联合举办了第20届交直流输电国际会议(ACDC 2024),ACDC2024围绕构建新型电力系统的基础元器件、关键装备、重大交直流输电工程等议题,对交直流输电领域的前沿课题、产业动态和技术发展趋势展开讨论。

  • 2024-09-05
  • 阅读609

姜涛教授:数据驱动的电力系统强迫振荡源定位

快速、准确定位强迫振荡源对抑制电力系统强迫振荡意义重大。报告首先介绍数据驱动的电力系统强迫振荡频率估计及强迫振荡分量提取方法;然后,从时频域和频域两位维度出发,对耗散能量流扩展,实现强迫振荡源多维度协同定位;最后,充分计及电力系统量测信息相关性,提出数据驱动的强迫振荡源多通道定位方法,以提升强迫振荡源定位精度与效率。

  • 2024-09-05
  • 阅读606

数字孪生中轴线

一个城市的历史遗迹、文化古迹、人文底蕴,是城市生命的一部分。要把老城区改造提升同保护历史遗迹、保存历史文脉统一起来,纪要改善人居环境,又要保护历史文化底蕴,让历史文化和现代生活融为一体。

  • 2024-09-05
  • 阅读276

智能电厂技术解决方案

智能电厂定义:广泛采用现代数字信息处理技术和通信技术的基础上,集成智能的传感技术及执行。 控制和管理,使电厂达到安全,高效,环保运行.

  • 2024-09-05
  • 阅读286

支撑电力系统安全运行的辅助服务市场不同类型产品的界定

2024年7月12日,新型电力系统安全充裕研讨会暨国家重点研发计划《灵活调节煤电与大规模新能源协同规划关键技术》季度交流会在成都召开。会上,浙江大学文福拴教授作了题为“支撑电力系统安全运行的辅助服务市场不同类型产品的界定”的主旨报告。

  • 2024-09-05
  • 阅读445

人工智能发展史、现状、未来展望

1.人工智能到目前为止经历了怎样的发展历程? 2.人工智能的现状是什么? 3.人工智能的发展发展前景与潜在隐患?

  • 2024-09-05
  • 阅读653
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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2026综合算力全景分析

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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