在当今数字化社会,人脸识别技术与金融领域的密切结合,为我们的生活带来了巨大便利,然而,新的机遇往往带来新的挑战。人脸识别技术作为身份验证的主要手段,被广泛应用于账户风控、金融交易等场景。
本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
数字世界 以网络连接为基础,以数据流动释放价值,以人工智能塑造未来。 数字安全 以网络安全为基本手段,以数据安全为核心目的,支撑数字经济的健康发展和国 家社会的和谐稳定。 数字世界,安全共生!
随着人工智能技术飞速发展,电力行业知识检索系统面临着技术的更新迭代。提出了一种基于知识图谱与大语言模型的电力行业知识检索分析系统。首先,借助大语言模型挖掘用户需求并理解用户的意图;然后,针对不同结构的知识信息,通过知识建模、知识抽取、知识融合等策略来构建结构化的知识图谱;最后,利用大语言模型根据用户请求和从知识子图中获取的专业知识,并将生成内容可视化展示给用户,为电力行业知识检索系统提供了新思路。
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。
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。
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。
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