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黄婧杰博士:含CVaR及增广ε-约束法的多目标光储充电站容量优化配置

电动汽车充电需求和光伏出力的不确定性使光储充电站的收益存在一定的不确定性。为了量化该不确定性给光储充电站收益带来的影响,即收益的CVaR值,建立了含收益和CVaR的光储充电站多目标容量优化配置模型。模型中CVaR函数为条件风险价值量化的投资商的预期收益,收益期望值函数为考虑充电需求和光伏出力典型场景下的收益与其概率乘积之和,结合增广ε-约束法以收益为主目标,将预期收益CVaR次要目标作为约束。求解模型获得不同风险偏好下收益期望值和预期收益CVaR的pareto前沿以及对应的配置容量,采用熵权-TOPSIS法筛选出客观决策方案。相较于传统风险管理中的线性加权法,增广ε-约束法处理目标后可得到更具分布性以及边界最优性的前沿,能够映射出多目标问题的实际pareto前沿,提供收益期望值和预期收益CVaR划分更细致的投资方案。

  • 2024-12-17
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戴朝波教高:STATCOM和同步调相机响应时间的仿真

已有不少文献从多个方面对同步调相机和STATCOM作出比较,对响应时间的观点却存在显著差异,其原因在于对响应时间的定义及其计算方法的不一致,也在于对电网影响因素界定得不清晰。然而,响应时间又较为重要,以至于有时是一个影响方案能否被推荐的重要技术指标。首先约定阶跃响应时间的定义及其计算方法,接着搭建简单的、便于验证的等值系统,以便清晰地界定电网影响因素的边界条件,最后通过电磁暂态数字仿真技术从三个基本方面分别详细对比同步调相机和STATCOM阶跃响应时间。结果表明:同步调相机仅在电网电压幅值阶跃时,瞬态响应时间才略优于STATCOM。

  • 2024-12-17
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综合能源业务探索与实践(28页)

综合能源业务探索与实践(28页),综合能源业务探索与实践(28页),综合能源业务探索与实践(28页)

  • 2024-12-17
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综合能源项目解决方案(60页 PPT)

能源互联网平台应用重点关注关注设备管理服务、生产过程管控、资源配置优化等场景。能源互联网平台应用重点关注关注设备管理服务、生产过程管控、资源配置优化等场景。

  • 2024-12-17
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API安全技术应用指南

API 是软件集成、系统集成、远程服务访问的基础。随着模块化、面向对象及微服务开发的进一步应用,API 从系统内部连接逐渐扩展到系统外部,并在整个互联网范围内连接起相互独立的各个业务节点,人与服务、服务与服务、系统与服务之间的信息交换都在 API 的基础上进行着。随着 SaaS 化和云服务的兴起,基于 API 的软件集成已成为构建现代应用程序的关键方法。开发者基于 API 构建应用、开放能力、共享服务,形成了以 API 提供者、消费者为主的 API 生态经济。

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综合能源服务解决方案(34页 PPT)

构建以电能为基础, 传统能源与可再生能源 互补集成,区域 “源- 网-荷-储”优化配置,能源流、信息流与资金 流深度融合,泛在物联、 需求感知、利益共享的 区域能源互联网。

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大数据治理平台规划与设计方案

数据是企业非常重要的资源,但很难直接使用;需要通过一系列的治理过程将数据资源转化为企业可使用的数据资产; 而只有将数据资产真正应用到业务中,才能产生效益,成为企业的资本; 企业进行数据治理管理的最大驱动力来自数据的应用价值; 数据治理管理是企业重要的战略组成部分; 数据治理管理需要企业投资来驱动;

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智慧园区面向园区中各业子系统的一站式云端管理

智慧园区面向园区中各业子系统的一站式云端管理,形成园区资源的统一配置及控制界面;针对园区资源管理数据的指标化分析,挖掘资源数 据对管理决策产生的价值。能耗监控:针对园区能源(水、电等)分楼宇、分楼层、分企业的精准化数据采集,针对异常情况的告警;能耗分析:构建节能模型,针对指定设备分析运转参数与能效比的关系。通过能耗数据采集,并对采集的分项能耗数据进行分析,可以帮助用能企业查找能源浪费或效率低下的原因。部署消防及安防智能设备,结合园区的实际情况部署视频监控、报警、人员及车辆出入口、门禁、电梯层控、在线巡更、访客管理等子系统用于园区安 全防范;通过设备数据采集分析,实现设备的故障预测及健康管理。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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