为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机（LSSVM）和粒子群优化（PSO）相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。
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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