智慧能源解决方案及案例分析

智慧产业园区解决方案根据产业园区的规模化、跨区域、多业态的管理需求，以提升园区服务能级为中心，为产业园区提供基于信息化支撑基础上的服务与运营发展模式，以一种更高效的方法，盘活覆盖产业园区内的各项服务载体与资源，通过集成跨行业、跨专业、跨部门的与园区产业相关的各类资源，为园区企业提供系统全面方便高效的公共性服务。

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智慧能源关键技术解决方案

据美国能源部的研究结果，由于电网效率低下而千万的电能损失高达总电能的67%。为此，美国得克萨斯州、丹麦、澳大利亚和意大利的公共副业公司正在建设新型数字化电网，以便对能源系统进行实时监测。这不仅有助于他们更迅速地修复供电故障，而且有助于他们更“智慧”地获取和分配电力。

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5G+智慧能源行业解决方案

“十三五”规划纲要明确提出，积极构建智慧能源秕。推进能源与信息等领域的新技术深度融合，统筹能源与通信、交通等基础设施网络建设，建设“源-网-荷-储”协调发展、集成互补的能源互联网。2015年，国家发改委、能源局发布了《关于促进智能电网发展的指导意见》

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亚美科技智慧交通解决方案

随着全国机动车保有量的不断增涨，传统交通面临诸多的困难：路网建设满足不了交通出行需求；调控手段单一，大数据的支撑分析能力薄弱；缺乏对大交通的资源整合以及监管支撑能力等，使得城市交通堵塞、交通违法乱象和环境污染日益严峻。为助力解决城市交通运营痛点，亚美科技结合自身的车联网生态能力，从打造智能交通、平安交通和绿色交通的角度出发，输出了营运车管理、智慧停车、智能交通灯等多种解决方案，意在实现基础设施和载运工具的数字化、网络化和运营智能化。

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华为的智慧交通版图|华为何均宏详述智慧交通解决方案

随着智能化、信息化快速发展和大规模技术应用的同时，城市道路以及公路上的交通通行秩序总体上并未出现根本性好转，交通管理出现了新的常态。车辆数井喷，车辆发展快于道路承载能力；交通文明还需改进，部分人的不良出行习惯，可以扰乱整个城区交通安全、有序；交通规则丰富，交通管理越来越个性化、人性化；停车位少、新旧路网并存；城市化快速发展，城区快速扩张，但教育、医疗、商业、产业园区等核心功能相对集中在部分城区；交通监控、信号机、交通诱导和互联网应用、移动应用，还难于协同。

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物联网发展现状和现有问题的解决对策.ppt

目前，物联网在我国受到了全社会极大的关注。但是，我国发展物联网产业仍然面临多重障碍，尤其是物联网目前发展现状如何和问题的解决对策等方面，因此本研究的目的是对物联网发展现状和现有问题的解决对策等进行分析，为解决此问题提供具有参考价值的建议。

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大唐高鸿：车联网成果与智慧交通解决方案

美国最早是单车智能，后来结合DSRC技术，也在逐步向智能网联迈进。摄像头、激光雷达感知距离有限，而且容易被遮挡，可以通过网联实现互通帮它提高感知。再就是用MEC、5G、C-V2X，我们可以在很大程度上降低成本。每辆车去装激光雷达，比如厦门公交车，全厦门一共6千辆公交车，但只有900个路口，如果装激光雷达的话，每辆车装四五个，每辆车的成本就是100万，因为厦门有公交车专用道，所以我们在路侧安装感知，通过车联网实现互通，可以辅助全市的车辆使用，也可以把成本降到最低，这也是V2X的价值。

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智慧交通大战略：揭秘车路协同方案

半个世纪以来，当汽车产业与物联网、通信等领域深度融合后，人们通过实现聪明的车与智能的路之间的实时交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，开展车辆主动控制和道路协同管理，充分实现人-车-路的有效协同，最终达成提高交通效率、保证交通安全的目的——这是车路协同背后隐藏的巨大价值，也成为各国智慧交通规划下的共识。

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宋长青：广东背靠背柔性直流工程最后断路器过电压特性与优化

广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。