大数据（Big Data）是指那些超过传统技术处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本技术存取，处理。
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
HPPC脉冲响应下锂电池二阶RC模型在线参数识别-递归最小二乘算法
目前的寿命模型更多地应用于电池性能评估，基本无法在线应用。——结论
电池系统管理 | 离散型卡尔曼滤波算法基础
基于LCC-S型补偿拓扑的磁耦合谐振式无线充电（MCR-WPT）系统，建立其数学模型，从工作频率、补偿电感和负载阻抗三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对目前高阶补偿拓扑的参数难以达到最优配置的问题，以提高系统的传输效率为优化目标，以输出功率为约束条件，建立其优化模型，对高阶非线性参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优，提出一种基于种群进化的混合粒子群优化（HP？SO）算法，并基于LCC-S型无线电能传输（WTP）系统优化模型对传统的粒子群算法和改进的算法进行仿真对比。结果表明改进的粒子群算法可有效地避免优化结果陷入局部最优。最后，搭建了无线充电系统实验平台，对系统的工作频率特性和负载阻抗特性进行实验分析，实验结果与理论分析和仿真优化结果一致。
2024年5月24-26日，第二十一届中国电气自动化与电控系统学术年会在天津召开，会议邀请西安交通大学刘增副教授在会上作了《分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析》的报告分享。此报告探讨了分布式储能中多变流器系统的构网控制与振荡特性，主要包括研究背景、系统架构、构网控制技术和系统振荡分析四个方面。在现代电力系统中，分布式储能广泛应用，而多变流器系统在实际运行中面临功率协调、稳定性及控制复杂度等挑战。为应对这些问题，报告从储能变流器的并联架构及构网控制基本原理出发，介绍功率分配、频率电压控制等核心技术，深入分析多变流器间的动态耦合关系，通过基于端口频率特性的系统建模和实验验证揭示系统振荡的成因及抑制方法。本文将对报告内容进行详细解读，帮助读者更好地理解和掌握这一领域的最新研究进展。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
