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智慧社区全维度解决方案

智慧社区作为智慧城市的一部分,借助电子信息技术,在新科技创新和信息产业技术的发展下,通过建设工CT基础设施、认证、安全等平台和示范工程,构建社区发展的智慧环境,形成基于海量信息和智能过滤处理的新的生活、产业发展、社会管理等模式,是面向未来构建全新的社区形态。

  • 2024-11-11
  • 阅读272

数据中台规划及应用实践

保险行业数字化转型经历了从传统烟囱式架构到数字化、数据化、智能化和生态化的演进过程。其中,数据中台作为核心基础设施,在数据采集、治理、分析和应用等方面发挥着重要作用,推动着保险业务的智能化升级。

  • 2024-11-28
  • 阅读325

姚望,张英博士:基于WPT和SSA-BP的直流充电桩充电模块故障诊断

.通过对国内外充电桩检测技术相关文献的研究和发展现状的调研,对检测技术和设备的发展进行探讨和总结,分析利弊,提出了本文研究对象,设计并搭建了完整的充电模块两级仿真模型,并选取输出电压作为研究对象。 2.提出了提出了一种基于小波包变换(wavelet packet transform,WPT)和麻雀搜索算法优化BP(Sparrow Search Algorithm-BPSSA-BP)神经网络的故障诊断方法。

  • 2025-01-08
  • 阅读329
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智慧公园解决方案(23页 PPT)

运用“互联网+”的思维和物联网、大数据云计算、移动互联网、信息智能终端等新一代信息技术,对服务、 管理、养护过程进行数字化表达、智能化控制和管理,实现智慧化服务、精细化管理,打造智慧公园标杆示范。

  • 2025-01-13
  • 阅读249
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基于感知技术智慧物业解决方案

建设智慧物业管理平台,打造企业数字化和智能化运营管理工具,聚焦客户交互、内部管理、运营监控三大方面,全面提高整体运营能力。通过对人的服务、对财的管控、对物的管理以及对事的支撑,实现客户满意度提升和持续降成本增效益。

  • 2025-01-25
  • 阅读264
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  • 30页
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智慧水电建设规划方案

信息化对业务的支撑能力还有不足,突出表现在业务系统缺失或者业务系统本身功能已具备,但未能有效应用。需要通过新建应用或原有应用改造,实现信息化对业务的全面支撑。

  • 2025-01-22
  • 阅读286
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基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化LSTM网络模型的光伏功率短期预测

中服云官网:www.cserver.com.cn 为了解决环境温度、风速和太阳辐照度等诸多因素对光伏发电预测的制约,提出了一种基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型来实现光伏功率短期预测。首先,采用Pearson 相关系数进行特征选择以去除与光伏输出功率不相关的气象特征;其次,针对相似气象情况下光伏电站发电功率接近的实际情况,采用灰色关联分析(gray relation analysis,GRA)选取与预测日气象特征相似的日期作为训练集;然后,提出一种改进鲸鱼算法(improved whale algorithm,IWOA)来优化 LSTM 深度神经网络的超参数,使预测模型的均方根误差达到最小;最后,以澳洲 Yulara 沙漠 3 号光伏电站的光伏发电历史数据作为实验数据,用 GRA-IWOA-LSTM 神经网络模型进行预测。仿真结果表明,在不同的天气类型下与其他模型的预测效果相比,GRA-IWOA-LSTM模型的预测结果精度更高。

  • 2025-01-22
  • 阅读386
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考虑风电消纳的电热联合系统优化调度模型

中服云官网:www.cserver.com.cn 电热联合系统能够有效整合电能和热能,具有显著的能源利用优势。为了分析电热联合调度的经济节能效果,在分时电价以及负荷波动的条件下,建立了包含风电场、能源集线器(energy hub,EH)、热泵和蓄热罐的电热联合系统优化调度模型。电热联合系统以日运行成本最小为目标,考虑了稳态电热联合潮流、储能设备动态特性、管道温度降方程等实际约束条件。为提高优化效率,采用方程线性化和分段 McCormick 凸包络技术处理约束中的非线性项,将原本的非凸优化问题转化为混合整数二次规划(mixed integer quadratic programming,MIQP)问题求解。通过算例分析验证了所提模型的有效性,在 4 种场景下比较了风电制热以及热网传输损耗对系统日运行成本和弃风量的影响,并确定了风电场接入热网的最佳节点。结果表明,电热联合系统能够将不稳定的风能转化为稳定的热能,从而有效提升风电消纳空间和系统经济效益。

  • 2025-01-22
  • 阅读375
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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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