园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。
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
为解决电网负荷因明显季节特征难以灵活调峰以及新能源长时消纳等问题,以云南楚雄地区为例,提出了一种光伏发电-液化空气储能(liquid air energy storage, LAES)系统构架,旨在理清源-网-荷-储的一体化规划思路。基于云南地区典型气候条件、不同季节下的光伏出力特征及用电负荷历史数据建立了基于光伏发电-液化空气储能的短时负荷调峰和长时光伏消纳模型。在仿真分析每日用电负荷和季节性用电负荷调峰基础上进一步验证和评估了百兆瓦级光储系统进行短时调峰和长时消纳的技术可行性和经济效益指标。评估结果表明:引入光伏发电-液化空气储能系统后,通过每日负荷调峰可以减轻33.4%的电网供电压力,通过季节性长时间储能调控有望降低10.1%的光伏弃电率。在短时负荷调峰和长时光伏消纳的经济效益评估中,平均度电成本(levelized cost of energy, LCOE)约为0.47元/kWh,光储电站的静态投资回报周期(static payback period, SPP)和动态投资回报周期(dynamic payback period, DPP)分别稳定在7.5年和10.5年左右,有效验证了光伏发电-液化空气储能电站的经济可行性。
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在实际工程场景中,机械设备的运行速度错综复杂且多变。然而,现有的智能故障诊断研究大多是在恒定转速条件下进行的,针对时变转速条件下的故障诊断研究较少。此外,有标签数据的有限性为智能故障诊断方法带来了相当大的障碍。因此,本文提出了一种半监督元路径空间扩展图神经网络( ME-GNN ),用于时变转速和有限标记样本情况下的故障诊断。首先,提出了一种新颖的异构图,将振动数据、故障信息和变转速信息之间的最近邻关系转换为一个图。这种图不仅集成了多样化的物理信息,而且有利于异构数据类型之间的消息传递和聚合。为了从不同的特征空间中获取异构图的特征信息,实现了元路径空间扩展图卷积网络来聚合来自不同属性节点的信息。最后,所设计的特征融合模块有效融合了节点特征和拓扑信息,从而进一步扩展了特征空间,增强了模型的诊断能力。一系列对比实验验证了所提方法优于现有的故障诊断方法。
连续学习最近在机器剩余使用寿命(RUL)预测中受到了特别关注,它使深度预测网络能够使用增量样本来逐步提高网络性能,而无需费力的再训练。然而,目前的研究显示出几个局限性:1)在多个连续学习阶段后,缺乏一种明确的机制来防止象牙记忆的丧失。2)基于连续学习的RUL预测缺乏采样增强重放技术。为了解决上述局限性,本文提出了一种用于机器RUL预测的互补连续学习框架,该框架包含两个新特征,即长期增强和联想重放。这两个特征是互补和共同增强的。长期增强侧重于多阶段连续学习,这能够防止深度prognos.tics网络忘记以前学习到的退化知识。关联回放关注每个新的持续学习阶段,能够将典型的退化知识整合到新的网络学习中。使用滚动轴承的运行到故障数据集验证了提出的框架,并将其与一些最先进的方法进行了比较。实验结果表明,所提出的框架在持续学习过程中具有较低的遗忘率,并实现了更好的预测性能强化 关键词:关联回放、持续学习、深度学习、长期增强、剩余使用寿命预测。
1、 最大限度节省教育城域网的带宽,采用“二级一中心”分布式多级云架构,实现教育资源本地缓存、就近访问; 2、完整支持图书馆联动检索、课件智能云搜索、互动课堂、协作备课、在线考试、远程巡考等关键教育应用,让教学协作、校务管理应用等更易于垂直、横向融合; 2、高稳定性,支持分布式部署,多课堂级联,杜绝单点故障
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