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技术丨智慧风电体系架构研究

随着能源行业智能化的长足发展和深度融合的推进,智慧能源系统日益成为发展的共识。由于风电的单机系统相对简单,自动化、信息化程度高,场群分散,智能远控需求强等特点,必然是智慧能源的先行者。智慧不是智能的简单升级,而是要充分展现“类人”的思维模式、价值判断和相机决策。因此,智慧风电的概念需要进一步明晰,其体系架构要能满足功能的实现。同时,研究智慧风电的实现不能离开当前信息化发展水平的现状,数据的获取、存储、通信和安全等是必须充分考虑的因素。

  • 2023-01-28
  • 阅读665

智慧风电建设的标杆和典范

智慧风电建设的标杆和典范

  • 2023-01-29
  • 阅读517

智慧风电:数字孪生3D风机智能设备运维

6 月 1 日,福建省人民政府发布关于《福建省“十四五”能源发展专项规划》的通知。规划要求,加大风电建设规模。自 “30·60” 双碳目标颁布后,社会各界已经按下减碳“加速键”,零碳成为了行业热词。随着智能技术进步和风电产业化步伐的加快,我国风电发展已具备规模化开发应用的产业基础。当大数据、人工智能等数字化技术跨界风电行业,智慧风机应运而生。

  • 2023-01-28
  • 阅读491

风电机组:如何简化检查、降低成本并实现“智能运维”

频繁的详细检查和维护是确保风电机组完全运行的关键——但对于许多风电机组业主和运营维护(O&M)公司来说,这通常知难行易。

  • 2023-01-28
  • 阅读488

数字孪生3D风电场,智慧风电之陆上风电

“十四五”期间,在传统产业数字化升级和绿色改造领域、绿色低碳城镇化和现代城市建设领域、绿色低碳消费领域,和可再生能源或电力系统建设等领域,总投资可以达到近 45 万亿,平均每年大约是 8.9 万亿,占到 2021 年全社会总投资的 16% 左右,这将是一个可观的投资增长动能。

  • 2023-01-28
  • 阅读653

企业数字化转型之路——灯塔工厂(51页 PPT)

中国企业数字化转型之路 —— 灯塔工厂专题报告

  • 2023-01-27
  • 阅读423
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数字孪生及其在建筑行业中的应用:最新系统性综述|DigitalTwin国际期刊文章推荐-25

2022年10月12日上线论文“数字孪生及其在建筑行业中的应用:最新系统性综述”,这篇文章由香港大学工业与制造系统工程系的苏帅鸣、钟润阳、姜一硕共同完成。本文对数字孪生及其在建筑行业中的应用进行了系统性综述。首先,对数字孪生的概念和在其他行业中的应用进行了总结。然后,综述了过去五年来,数字孪生在建筑行业中的应用情况。最后分析了当前数字孪生在建筑行业中应用的主要研究方向和关键技术。本文可以帮助从业者清晰的了解当前研究现状,也能够为从业者找到适合自己的研究方向提供帮助。

  • 2023-01-27
  • 阅读535

基于边-云协同的复杂产品工艺参数在线决策与反馈优化框架|DigitalTwin国际期刊文章推荐-24

2022年9月22日上线论文“基于边-云协同的复杂产品工艺参数在线决策与反馈优化框架”,这篇文章由西安交通大学机械工程学院的韩冲、周光辉、张超、余永睿、马东旭共同完成。本文通过将多接入边缘计算、数字孪生等新兴技术与工艺规划深度融合,提出了一种融合在线工艺规划和自主协同控制的智能工艺规划框架。在此基础上,研究了支撑工艺在线规划的三项关键使能技术,包括:工艺派生与创成的云端工艺智能规划方法、边缘MEC端工艺快速仿真方法和理想-实测-仿真加工质量融合的工艺在线反馈优化方法。最后,通过实际工业案例,验证了所提框架及其关键技术的有效性和实用性。

  • 2023-01-27
  • 阅读989
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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