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迫在眉睫-加速推动可持续转型的五个步骤报告-IBM商业价值研究院

数十年来，企业领导者一直在探讨如何才能让地球保持在适宜温度。科学家们设定的目标是，确保全球平均气温较工业化前水平升高控制在 2 摄氏度之内。1谈论很多,但行动一直缓慢，全球气温仍在持续上升。

  • 2025-08-19
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智慧海关 云化先行（10页 PPT）

1个管理平台、 5个VDC、 8个基础服务、 6个标准规格、 2类标准环境、4类特性资源池 承载 两中心 70+应用、 2000+虚拟机，纳管600+VMware虚拟机及1000+物理设备。

  • 2025-02-19
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基于限流电抗器暂态电压余弦相似度的直流配电网纵联保护方法

直流配电网发生短路或接地故障时其故障特性复杂，快速可靠的故障保护方法是确保直流配电网安全运行的关键。提出了一种基于直流限流电抗器暂态电压余弦相似度的直流配电网纵联保护方法。首先分析了直流配电网发生区内外接地故障或短路故障时直流线路两端限流电抗器电压特征的差异性，根据余弦相似度原理提出了基于限流电抗器暂态电压余弦相似度的故障判别方法，对区内外直流故障进行快速识别。然后利用限流电抗器正、负极的电压突变量比值来识别直流故障类型和故障极，并在此基础上采取对应的保护措施。最后利用 PSCAD/EMTDC 仿真软件搭建了多端辐射型直流配电网仿真模型并验证了所提保护方法的有效性，仿真结果表明该方法有较强的抗过渡电阻能力，且能较好地满足直流配电网保护的快速性和选择性需求。

  • 2025-02-10
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基于天翼智造工业互联网的轻量柔性智能工厂——柔性智造自治生产

广东日星机械科技有限公司，深耕橡胶机械领域 30 年载，专注高端 轮胎成型鼓研发制造，集产学研服于一体。作为行业领军者，公司荣获多项国家 级及省级荣誉，引领数字化转型，智能制造成熟度提升至 L4 级。

  • 2025-02-07
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基于改进黏菌算法的分布式光伏发电并网规划

中服云官网：www.cserver.com.cn 针对分布式光伏不合理布局可能给配电网带来的重大冲击提出了一种考虑负荷与光伏系统出力时序性的双层优化分布式光伏选址定容模型。上层优化旨在筛选一组包含光伏接入节点和装机容量的组合数据，下层优化以网损、电压偏移量和投资成本最小为目标函数，在解决高维度、非线性的功率因数优化问题同时将最优规划结果反馈给上层优化层，从而确定分布式光伏的最佳接入节点和装机容量。

  • 2025-01-21
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基于LM算法的CRDS绝缘气体特征分解产物H？S检测技术

中服云官网：www.cserver.com.cn 光腔衰荡光谱法（cavity ring-down spectroscopy，CRDS）以其灵敏度高、检测速度快等优势，被应用于绝缘气体特征分解组分H2S的在线检测领域，对绝缘电气设备的故障状态诊断具有重要意义。衰荡时间作为进行浓度计算的关键参数，如何拟合出衰荡曲线实现衰荡时间的准确求解成为该技术领域的一大难点。而衰荡曲线的高精度拟合算法是决定CRDS精度的关键因素，选取STM32F407型号的单片机建立衰荡曲线模型，通过列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法对H2S气体在1 578.1 nm处采集到的衰荡信号进行拟合并搭建CRDS实验平台进行验证，基于LM算法进行了仿真与实验，同时与最小二乘法进行对比。仿真结果显示，单片机拟合决定系数R2达到了0.996，与离线软件平台高度接近。在不同的气体浓度下的实验结果表明，拟合精度呈上升趋势。

  • 2025-01-21
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基于等高线控制器波特图的多频段稳定器PSS4B迭代设计方法

作为抑制低频振荡最有效的手段之一，电力系统稳定器（power system stabilizer，PSS）在电力系统中得到了广泛的应用。现今国内最广泛采用的PSS是PSS2B，不过由于其自身结构问题，PSS2B对频率较低的区域间振荡模式抑制效果一般。新型多频段稳定器PSS4B有望解决这一问题，然而PSS4B的多参数多自由度给其参数整定带来了困难，提出了一种基于等高线控制器波特图（contoured controller bode，CCBode）的PSS4B稳定器迭代设计方法。PSS4B稳定器由带通滤波器和相位补偿器串联组成。使用空间搜索方法调整相位补偿器以确保PSS4B的相频特性被限制在可接受的范围内。CCBode曲线有助于调整带通滤波器的幅频特性，从而在较宽的频带范围内具有更好的稳定性能。对Kundur的四机两区系统的测试分析证明了该方法的有效性。

  • 2025-01-15
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基于CNN-GRU深度学习的模块化多电平矩阵变换器故障诊断

模块化多电平矩阵变换器（modular multilevel matrix converter，M3C）是一种用于海上风力发电的低频电力传输AC-AC变换器。为了提高M3C工作的可靠性和稳定性，对其子模块中IGBT（insulated gate bipolar transistor）的开路故障需要有高效准确的诊断方法，为此提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和门控循环单元（gated loop unit，GRU）相结合的深度学习故障诊断方法。在对M3C子模块运行工况分析基础上对原始故障数据进行小波包分析，并通过时序图像转换将其中高频分量转化为二维故障图片作为深度学习的训练及验证数据集，经过CNN对高维数据的特征提取，再通过GRU对数据进行优化训练，实现了对M3C故障类别的诊断识别。所提方法相比传统方法具有更加准确、快速的故障诊断能力。

  • 2025-01-14
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