根据国家发改委数据，可得2017-2020的光伏上网标杆电价。2021年起，新建项目上网电价，按当地燃煤发电基准价执行或可自愿通过参与市场化交易形成上网电价。由于山东省是全国光伏发电量最大的省份，2021-2022年的光伏上网电价选取山东省的光伏上网电价作为参考。由于受市场交易影响加大且未来光伏需求量将增加，假设2023-2027光伏上网电价增长率为5%。
人工智能正在变革电信行业，发挥资源优势 构建智能算网。加速云网融合与算力网络建设:简化网络规划和运营，从云到边缘加速塑造新型网络基础设施满足增长的算力需求，提升运营效益:在算力网络运营全周期发挥关键作用，驱动网络持续变革，协同新技术提升算力网络智能化水平，全面提升安全与服务质量。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略，加快建设新型能源体系，助力实现“双碳”目标。在能源领域的各个环节，能源革命与数字技术的深度融合正得到全方位应用，能源产业迈入“数字能源”新时代，对提升能源产业核心竞争力、推动能源高质量发展具有重要意义。
加速云网融合与算力网络建设:简化网络规划和运营，从云到边缘加速塑造新型网络基础设施满足增长的算力需求 提升运营效益:在算力网络运营全周期发挥关键作用，驱动网络持续变革，协同新技术提升算力网络智能化水平，全面提升安全与服务质量。
2022年全球海上风电新增装机量8.8GW,总装机容量已达64.3GW;全球风能协会(GWEC)预计未来十年全球将新增海上风电装机量达380GW。随着近海风电资源开发逐渐饱和，海上风电正在向远海发展，比如欧洲新建海上风电场从离岸距离从60km区域以内向80km-200km区域增加。
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乐创智能虚拟现实开发平台将虚拟现实技术(VR)与各 阶段教育、各学科专业课程相结合，实现综合的教学和实 训功能。平台适用于院校各专业的实训课程、习作鉴赏、 案例课件制作、师生交互、快速智能备课以及"所见即所 得”的可视化设计呈现，同时可将作品一键转换为虚拟现 实全景模式，通过 VR 设备创造虚拟体验空间。学生通过沉 浸式体验逼真的效果，激发创造性思维，能更好的理解和 掌握技能。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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