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构建新型电力系统的核心为什么是数字化?

我国已经全面确立了2030年前碳达峰、2060年前碳中和的“双碳”目标。落实“双碳”目标,电力行业任务重、责任大,发展以新能源为主的新型电力系统已成为电力行业的时代使命。 实现“双碳”目标是一个系统性工程,需要各个行业的通力合作,以共同打造良好的低碳生态。在“双碳”目标下,未来能源系统将以新能源为主体,以电力、热能等多种能源形式为载体,以能源技术与信息技术深度融合为特征,实现能源的互济互补和安全高效利用。

  • 2022-03-31
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“十四五”时期我国储能产业发展展望

2020年是“十三五”的收官之年,亦是“十四五”规划布局之年,储能产业经历了2019年的减速调整,业界各方对2020年的发展给予了厚望。然而新冠疫情在全球的爆发,打乱了所有的节奏,对国内外储能市场的发展都产生了深远的影响,一时之间犹如林中迷雾,辨不清方向。而当我们将目光拉长到整个“十四五”期间,就会看到一时的困顿不足以动摇储能产业快速发展的前景。危中有机,砥砺前行的储能产业,必将迎来更广阔的发展空间。

  • 2022-03-31
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三维激光扫描技术在土方量算中的应用研究

针对目前土方测量中对快速、准确和高精度计量的需求,以及采用传统方法作业过程中存在的外业工作量大等问题,介绍了基于三维激光扫描技术的工作原理及其在土方测量中的应用。试验结果表明,基于三维激光扫描技术的土方量算满足精度要求,同时,还给出了该技术在土方量算应用中的相关定量指标,可为相应工程应用提供参考。

  • 2022-03-31
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工程变形监测网布设新方法及其应用研究

工程测量中的变形监测网是一种精度、可靠性和灵敏度都要求极高的专用控制网,是工程变形监测的基础,过去大多采用地面边角测量方法建立地面三角形网,还曾盛行过布设一种全自由网或局部自由网(拟稳网)[1]。随着测绘科技的迅速发展,变形监测网的布设方法有很大的改变。现在基本采用GNSS 和测量机器人等现代高新技术建网,对于范围较大的地面工程如大型水坝、桥梁等的变形监测,大多采用GNSS 技术建立基准网,在基准点上直接观测变形监测点(目标点);对于范围较小的工程,可将两种技术结合起来,一般以测量机器人技术为主布设建网,地下工程则只能采用测量机器人技术建立边角同测网[2]。本文提出了变形监测网布设的一种新方法,即不设站和自由设站边角交会法,下面予以详细介绍。

  • 2022-03-31
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常用坐标转换模型及其实用性研究

不同坐标系之闸的坐标转换通常有两类转换模式:其一是二维转换模式,其二是三维转换模式。日前,在二维转换模式中通常有二维四参数转换模型、二维七参数转换模型以及二维多项转换模型;在三维转换模式中,通常有Bursa七参数坐标转换模型和三维多项式转换模型。各种转换模型各有其特点和适用性,因此,在坐标转换时,对各种坐标转换模型的适用特点、影响因素及转换精度进行分析,为不同区域坐标系之间的坐标转换选择合适的坐标转换模型提供依据是十分必要的。

  • 2022-03-31
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无人机大比例尺航测系统的研制及应用

以无人机作为低空遥感平台,将选择的轻小型量测相机与定制的小型双频高动态GPS 进行搭载集成,并自主研制了一种三轴稳定云台装置,可保持无人机航摄时相机姿态的稳定,使获得的航空影像满足大比例尺测图的规范要求, 将该系统应用于1 ∶ 500大比例尺地形图测绘项目,结果表明该系统的成图精度完全可以满足国家航测内业成图规范及城市测量规范要求。

  • 2022-03-31
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基于对抗性网络的无线感知行为识别的方法简介

基于一系列传感器数据的行为识别研究有着广泛的应用。无线感知行为识别可以更好的保护用户隐私,有很高的研究和应用价值。但数据收集成本高,鲁棒性差等问题影响其研究、发展及推广。已有研究通过对抗性网络生成实验数据,增强模型鲁棒性,从而提高无线感知行为识别的准确性。本文将从利用对抗性网络合成实验数据、利用对抗性网络增强模型鲁棒性两方面介绍前人的工作。

  • 2022-03-31
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区块链、雾计算、边缘计算和机器学习在物联网安全方面的应用

物联网(IoT)是下一个通信时代。使用物联网,物理对象可以以无缝的方式创建、接收和交换数据。各种物联网应用专注于自动处理不同的任务。现有和未来的物联网应用将会提高用户舒适度、工作效率和自动化水平。为了实现这一目标,需要高度的安全性、私密性、身份验证和从攻击中恢复的能力。为了实现端到端安全的物联网环境,必须对物联网应用的架构进行更改。在这篇报告中,详细回顾了在IoT应用程序提出的安全相关的挑战和威胁的来源。在讨论了安全问题之后,讨论了各种新兴和现有的技术,重点是在物联网应用中实现高度的安全信任。讨论了四种不同的技术,区块链、雾计算、边缘计算和机器学习,以提高物联网的安全水平。

  • 2022-03-31
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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

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