人工神经网络算法（ANNs）能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述 ，因而在空气质量预测 、重污 染预警工作中得到了广泛的应用 。 随着算法结构的不断发展 ，基于 ANNs 的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提 升 。 对近年来的相关研究成果进行归纳 ，从变量的选取与预处理 、算法结构的调整与优化等方面总结提升模型预测性能的主要方 法 ，最终形成构建基于 ANNs 的大气污染统计预测模型的方法体系 。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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为解决光伏电站和风电场的弃光、弃风问题，拟配置储能系统用于实 现削峰填谷，提高风电场的发电量创造经济效益，也可用于跟踪计划出力 曲线。 削峰填谷 工作模式1:风力/光伏发电输出功率受限时，将多余能量存入储能电池； 工作模式2:风力/光伏发电输出功率不受限时，将储能电池能量输出电网。
储能项目资源 工商业储能项目将结合分布式光伏及可控负荷形成虚拟电厂， 因此建议储能项目资源应偏向经济发达城市负荷聚集区，可 考虑在储能项目集中区储备一定规模的分布式光伏及充换电 站项目资源
数字技术是与电子计算机相伴相生的科学技术，它能 够将图像、文字、声音、视频等信息转化为可被电子 计算机识别的数据，并对其进行运算、加工、存储、 传送、还原和利用。5G 移动通信、物联网、云计算、 大数据、人工智能和区块链等数字技术正深刻影响全 球经济社会发展变革，也是工业节能降碳不可或缺的 重要手段。 工业行业是碳排放大户从碳排放量看，能源生产与转 换、工业、交通运输、建筑领域碳排放占全社会碳排 放比重分别为44%、34%、8%和7%,共占93%。
制定“互联网+”行动计划，推动移动互联 网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联 网企业拓展国际市场。”
电网数据价值在双碳目标下需深入挖掘 ■ 省间电力交换。通过分析电力大数据，得出区域间的碳构成，为电网碳减排提供数据支撑； ■ 区域清洁能源碳减排监测与分析。通过区域内清洁能源电厂并网情况、分析区域内清洁能源碳减排价值； ■ 数据中台价值挖掘。通过电网数据中台，对电网运行的碳排放总量汇总分析，提供合理的减排方案。对输电线路线损、 主变碳排放进行整合计算，规划低碳运行模式，减少碳排放。
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