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5G+智慧农业产业园解决方案

打造园区数字化综合管控平台,包含园区整体情况综合展示,园区产业管理,园区发展管理,品牌建设发展管理,产业产品溯源体系建设管理,产业基地在线可视化管理,产业综合支持服务知识库,价格行情走势,电商平台融合对接,行业资讯管理等为一体的综合管控平台,打造全产业可视化管理机制,将管理精细化、数字化、可视化。

  • 2024-11-20
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基于TFDR的波形时域包络线电缆故障定位技术

传统时域反射法由于其高频成分含量较低,在电缆中的传播过程中信号衰减较大,且无法对信号色散衰减进行补偿,因此仅能够适用于较为严重的缺陷或故障,无法对局部微弱缺陷进行很好地探测,定位准确度较低。基于此,根据参考信号的特性提出了一种基于波形时域包络线的定位技术;先对参考信号及其反射信号在时域上利用希尔伯特变换求取包络,再对包络曲线进行求对数及归一化处理,最后再使用八阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波抑制噪声后,分别对50 m及500 m长的电力电缆进行实际测试。结果表明时域包络线技术实现了对电缆缺陷的有效定位,同时结合时域波形变化情况还可对电缆缺陷类型进行判断。

  • 2024-11-20
  • 阅读668

计及转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测

为提升数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)对于短期风电功率预测的指导意义,计及转折性天气过程对功率预测的影响,提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分类器进行转折性天气过程的识别,基于识别结果,采用基于面向对象的诊断检验方法(method for object-based on diagnostic evaluation,MODE)对转折性天气过程的风速序列进行检验,挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程,选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%,MAE值平均下降了2.46%,证明了该方法的有效性。

  • 2024-11-20
  • 阅读697

五星级智慧酒店数字智能化整体解决方案(弱电智能化方案)(204页 PPT)

数字智能酒店解决方案 ,打造五位一体的数字智能酒店解决方案。酒店智能化控制系统、酒店智能网络门锁系统、酒店客房高清互动电视系统、酒店管理系统、酒店无线网络系统。增强酒店管理效率, 降低酒店人力成本 ,提服务水平、改善客人满意度 ,提升酒店品牌影响力 ,开创酒店增加收益新模式,带给客人超炫的智能化新体验。

  • 2024-12-06
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应急指挥调度-4G可视化集中管理系统(60页 PPT)

安装了动态取证系统后,通过电子地图,监控中心能够随时了解执法车及执法人员所处的位置和现场的情况,一旦某地发生案情,就可以派遣距离事发地点最近的警车、警员前去支援,提高警方的响应速度。

  • 2024-12-06
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智慧配电网数字化运营实践

广东电网有限责任公司佛山供电局生产技术部配电自动化 郭军杰高级工程师,毕业于华中科技大学电气工程专业,从事变电和配电运维工作10年,机巡工作5年,主要负责佛山配电自动化,配网数字化,低压透明化等业务。

  • 2026-06-04
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易观-中国GEO企业发展路径分析

中美GEO的差异并非发展阶段不同,而是由信息结构与平台形态决定的路径分化。美国Open Web环境下,GEO源于开放互联网与AI搜索的自然融合;中国平台主导市场中,GE0更多体现为平台生态内AI向任务与交易环节的延伸。二者方向一致,但产品形态与商业化路径必然不同。

  • 2026-06-04
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瓦特电力配网台区储能应用解决方案

我国各地区发展不平衡,在原有老旧台区电网改造方面受到资金的制约,原有低压配网供电线路供电半径过长,供电线路线径过小导致线路压降增加,造成线路末端用户电压偏低。 老旧台区线路多位于偏远山区农村,住户较分散,随着生产生活用电负荷增长迅猛,使高峰期配电变压器不堪重负,造成台变重载甚至过载运行,同时线路电流过大会导致电压降增大,从而造成线路末端用户的电压偏低。

  • 2026-06-04
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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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