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国内首个水风光一体化智慧运营大模型"雅砻江大模型"正式发布。该模型聚焦水电、风电、光伏三种电源的协同调度,采用多智能体协同架构,整合气象、水文、设备运行等海量异构数据,实现从预测预报到电力交易的全链路闭环决策。依托全国首个高海拔岩洞式智算中心,模型具备自主可控的技术体系,将新能源预测准确率提升至95%以上,年增清洁能源消纳超20亿千瓦时,实现了从被动适配到科学预判的能源调度方式转变。这一创新为大型
千寻位置推出"天-空-地"一体化油气管道地质灾害监测方案,利用北斗卫星系统构建立体化监测体系。方案包含三个层面:星载InSAR技术实现毫米级大范围形变监测;无人机搭载多传感器进行高效巡检;地面部署北斗GNSS等传感器矩阵实时监测位移、应力等关键参数。通过多源数据融合和AI分析,该方案能有效识别滑坡、沉降等地质灾害风险,精度达毫米级,为管道安全运营提供智能预警,已服务全球27亿用户。(149字)
随着新能源大规模并网,传统微电网架构面临间歇性发电、消纳不足等挑战。微电网与源网荷储深度融合通过智能调度、柔性并网等技术,构建自主可控的智慧能源系统。该系统具备并网/孤网无缝切换、储能双向调控等功能,可提升供电可靠性至99.99%,新能源消纳率超90%,降低用电成本20%-40%。目前已在工业园区、数据中心等场景成功应用,未来将向AI智能调度、多微网集群方向发展,成为新型电力系统的重要支撑单元。
零碳园区智能化管理平台的执行反馈层是连接决策与落地的核心枢纽,承担“执行载体、闭环枢纽、反馈引擎”三大定位。它通过精准拆解决策指令并适配终端设备,确保管控措施高效落地;同时打通“决策-执行-反馈”双向链路,实现数据闭环流转与策略动态优化。结合边缘计算与标准化接口技术,执行反馈层还能提升指令响应速度与数据可靠性,助力园区碳排精准管控、能源高效调度。未来,随着AI与数字孪生技术的深化应用,执行反馈层将
本文设计了一种基于STM32的智慧楼宇管理系统,集成火灾监测、身份识别、节能照明及太阳能逆变并网功能。系统采用MQ-2烟雾和HY-01火焰传感器检测火情,红外传感器实现照明控制;结合RFID、指纹和人脸识别确保出入安全;利用晶闸管逆变技术将太阳能发电并网,HLW8032模块监测电能。通过ESP8266连接物联网平台实现远程监控和微信报警,AIR780E 4G模块提供通信冗余。测试显示,系统火警响应
按模板排版稿件—全文英文投稿—稿件审核—文章录用—支付版面—1名作者报名参会—等待参会通知。北京航空航天大学中法工程师学院主办,挪威阿哥德大学、汉江国家实验室协办。Adnane BOUKAMEL 教授,北京航空航天大学。Adem Akpınar 教授,土耳其布尔萨乌鲁达大学。Mohan Lal Kolhe 教授,挪威阿哥德大学。Pascal YIM 教授,法国里尔中央理工大学。Saim Memon
豪鹏科技锚定“AI端侧电池+固态电池”双轮驱动核心路径,完成从传统电池制造商到AI端侧能源引领者的跨越式转型,以硬核技术与前瞻布局,领航端侧能源产业迈向高质量发展新征程。
2026年7月将举办多场国际学术会议,涵盖人工智能、智能制造、能源技术、计算机科学等多个前沿领域。会议地点遍布中国各大城市(如杭州、广州、成都等)及海外(吉隆坡、法国等)。重点会议包括:7月3-5日在吉隆坡举办的艺术教育管理会议(ICAEM2026)和智慧交通会议(ITLAT2026);7月10-12日在广州举办的能源环境会议(EEMS2026);7月17-19日在首尔举办的人工智能设计会议(AI
微电网对等控制架构正加速向融合化、构网化、智能化、集群化和标准化方向发展。该架构通过主从-对等混合控制实现全局优化与本地自治协同,采用自适应构网技术提升新能源接入稳定性,融合AI与数字孪生实现智能预判控制,拓展多微电网集群互联实现广域资源互济,并借助区块链技术强化安全防护。这些创新将推动微电网成为新型电力系统中分布式能源高效消纳和源网荷储协同互动的核心载体,为双碳目标实现提供关键技术支撑。
摘要: 2026年,我国正式将“算电协同”纳入国家战略,以应对算力需求激增(年均增长28%)与绿电消纳的双重挑战。算电协同通过能源层(绿电直供)、传输层(智能调度)和负载层(柔性调节)的三层架构,实现算力与电力的高效匹配。典型案例显示,绿电直供可使数据中心电价降低30%-50%,而智能调度算法能优化任务分配,兼顾成本与碳排放。这一模式不仅提升新能源利用率,也为AI发展提供了可持续的算力基础。
在双碳目标下,多能互补技术通过整合电、热、冷、气、氢等多元能源形态,重构源网荷储系统架构。该技术从源侧多元发电协同、网侧多能流传输、荷侧柔性负荷改造、储侧多元储能协同四个环节实现突破,形成横向多能互补、纵向源网荷储协同的立体格局。数字孪生、AI优化算法等系统级技术支撑各环节深度融合,已在能源基地、城市园区等场景成功应用,显著提升新能源消纳率和能源利用效率。未来将向智能化、标准化、市场化方向升级,为
2026年6月将举办多场国际学术会议,聚焦人工智能、数字技术、工程创新等领域。主要会议包括:6月5-7日在成都举办的AI赋能数字媒体与设计创新会议(AIDMDI2026)、6月12-14日在深圳召开的机器学习与数据安全会议(MLDS2026),以及6月26-28日在北京举行的人工智能与工业互联网会议(AIII2026)。这些会议将汇集全球专家学者,探讨AI技术在各领域的创新应用与发展趋势,会议地点
在双碳战略背景下,零碳园区建设加速推进,预计2030年市场规模将超5000亿元。AI算法通过监测-核算-调控-运维-优化全流程赋能,成为零碳转型的核心引擎。文章系统分析了AI在碳排管控、能源调度、设备运维等环节的应用:碳核算精度提升至95%,能源效率提高20%,运维成本降低30-40%。典型案例显示,保定高新区通过AI实现毫秒级能源调度,固德威工厂能源效率提升20%。
2025 年双碳已从概念走向规模化落地,形成清洁能源替代、工业技术升级、数字化 AI 赋能、循环经济提效、体系化能力建设五位一体的推进格局。对于技术从业者而言,理解双碳的技术逻辑、工程约束、场景规律、成本路径,远比追逐热点更具长期价值。随着技术成熟、生态完善,低碳化将深度融入新型工业化与数字经济,成为高质量发展的重要支撑。
在双碳战略背景下,微电网需平衡投资成本与供电稳定,既要控制储能配置等初始投入,又要保障新能源波动下的持续供电。优化路径包括:1)电源架构上合理配比风光储;2)采用柔性简约的拓扑结构;3)精准配置储能容量;4)运用AI调度算法提升控制效能。通过多目标优化模型和数字孪生技术,可实现动态平衡,典型案例显示该方案可使成本降低15-20%,可靠性提升至99.9%以上。未来将向智能化、场景化方向发展,推动微电
1.全链路能效与可靠性: 从电池侧高效低损的能量调度(VBGMB1103),到中间DC-DC环节的可靠转换(VBE16R15S),再到网侧强劲稳定的能量交互(VBPB16I60),构建了高效、鲁棒的能源转换链条,最大化储能价值。在AI水泥厂储能系统的功率转换与管理系统中,功率器件的选型是实现高效、智能、稳定与长寿命的关键。3.工业级耐久保障: IGBT的强鲁棒性与TO-3P封装的散热能力,确保了P
本文通过构建“AI通胀路径识别模型”,结合CPI时间序列数据、能源价格扰动因子与货币政策响应函数,系统梳理2026年CPI数据发布时间,并分析其在资产定价体系中的关键作用与传导机制。
Hyundai Engineering如今可探索更高效的结构方案,优化体量设计,并快速执行设计变更,不再受以往制约创新的工期延误影响,同时人为失误率减少90%。Kim指出:“这些自动化系统正成为提升项目管理效率的核心技术,其价值不仅体现在成本节约上,更体现在提升中标率、提高设计精度、依托高效结构体系实现材料节约等方面创造的额外价值。Bentley工具提升了精度,支持对高效结构体系进行快速评估,进一
摘要:奥升充电推出"停充一体化平台方案",针对新能源汽车充电场景中车位被占、系统割裂等痛点,通过AI识别、停充联动计费、智能地锁等技术实现车位精准管理。该方案采用分层架构设计,兼容多品牌设备,支持商业综合体等场景应用,能提升车位周转率30%以上,降低人工成本50%,同时通过数据分析和营销工具增强用户粘性。方案未来可扩展至自动驾驶停车等领域,推动新能源基础设施智能化升级。(149
摘要:在“双碳”背景下,微电网储能技术革新成为关键。新型储能材料如全钒液流电池、钠离子电池等突破性能瓶颈,提升能量密度与循环寿命;智能协同控制技术通过数字孪生和AI优化调度,实现源网荷储高效联动;模块化集成设计降低工程成本,支持灵活部署。这些革新方向为微电网规划提供更经济、可靠的技术选择,助力新型电力系统建设。
鄂尔多斯零碳产业园通过智能化管理系统实现100%绿电运营,其核心功能包括:1)源网荷储氢协同调度,实现风光储一体化运行;2)光伏合规管控,保障电网稳定;3)全周期碳资产管理,完成28个CCER项目开发;4)数字孪生运维,故障响应提速60%;5)市场化交易,年创值超10亿元;6)标准体系建设,推动10项自治区标准落地。该园区已实现91%碳减排,新能源产值达200.9亿元,成为全球零碳园区标杆。系统通
《元宇宙虚拟办公室加密空间的测试挑战与对策》 摘要:随着元宇宙办公场景普及,虚拟办公室加密空间面临多重测试挑战。核心技术涉及动态加密协议、零知识证明和空间隔离技术,需确保百万级并发下的安全与隐私。测试难点包括:安全漏洞扫描(如智能合约攻击)、跨设备同步(延迟<80ms)、伦理合规验证等。从业者需采用AI驱动的自动化测试矩阵,结合混沌工程和区块链审计,覆盖95%以上异常场景。行业案例表明,未达
本文探讨了利用植物光合作用为AI系统供能的创新技术及其测试挑战。系统由植物传感器、边缘节点和AI引擎组成,测试需覆盖多维生物变量、能源转换效率和系统集成风险。核心策略包括光谱分析引擎测试、数据融合验证及端到端性能测试,推荐使用可编程光源和Python自动化框架构建低成本测试方案。实践案例表明,该系统在特定环境条件下可提升20%能效,但需优化网络延迟和故障处理。未来需扩展量子计算协同测试,推动绿色A
想象一下:你是电网公司的调度员,明天要准备多少电?如果猜少了,小区会停电;猜多了,发电站的电就浪费了(而且火电浪费会增加碳排放)。能源预测的核心就是"猜对用户明天的用电需求"。有人习惯"晚上10点给电动车充电"(低谷电价便宜);有人夏天"空调24小时不关"(远程控制提前开);周末大家都在家,用电高峰会从"晚7点"提前到"中午12点"(煮火锅)。
能源与热管理系统正从被动响应转向主动预测,并成为智能电网的能源节点。未来趋势包括:1)AI预测性控制,实现场景感知和座舱微气候调节;2)云端BMS与电池数字孪生,提升安全预警和残值评估;3)物理集成创新,如CTC/CTB技术;4)V2X能源互动,让电动车成为移动储能站。评价标准将从单纯电池容量转向能效比、补能效率和智能决策能力,最终形成基于AI的能源资产管理系统。
工业能耗监测系统常面临三大痛点:设备接口不兼容导致数据孤岛、能耗数据颗粒度不足、标准化方案难以匹配个性化需求。基于Java的能源管理系统采用分层架构,包含数据采集层(传感器/智能仪表)、业务逻辑层(数据分析与设备管理)和软件界面层。系统落地需关注三个关键细节:边缘计算提升实时性、国密算法保障数据安全、开放API实现多系统集成。通过源码级优化,某机械厂成功将单位产品能耗降低12%,验证了系统的实用价
假设你是运维人员,要让AI帮你分析故障,你会怎么“说”?糟糕的提示:“分析一下这个传感器数据。”(太笼统,AI不知道要做什么)好的提示:“请分析#3锅炉省煤器的传感器数据,步骤如下:1. 列出异常指标(偏离正常范围的数值);2. 结合热力学公式Q=cmΔT解释热量传递的变化;3. 推理可能的故障点;4. 给出1-2个验证方法。数据:进出口水温差30℃(正常15-20℃),烟气温降35℃(正常50℃
2026年4月将举办多场前沿学术会议,涵盖人工智能、电子信息、交通工程等多个领域。重点会议包括:南京IDMCT2026(智能检测与运动控制)、西安ITFM2026(智慧交通)、东莞DEAI2026(数字经济与AI)、武汉ICDIOM2026(数智管理)等。会议聚焦机器学习、5G通信、智慧城市等热点方向,为硕博生提供发表算法创新、系统设计等成果的平台,促进学术交流与产学研合作。主要举办地集中在南京、
本文是马斯克“产业架构师”角色分析的延伸研究。马斯克基于科技与商业双轮驱动的业务版图,仅特斯拉这一家企业就涉及智能电动汽车全链、光伏能源全链、AI全链三大闭环,早已超出企业级范畴,进入产业级甚至更高层面。理解这一点很重要。我们可以用一个极端的例子想象一下:假如一个人控制的企业覆盖了全部行业门类,他还只是个企业家吗?更何况,马斯克所进入的领域都是关键战略领域,也是中美竞争的焦点,而其布局还极具前瞻性
摘要:2026年中国制造业数智化转型面临"数据孤岛"与老旧系统集成难题。本文通过实测"实在Agent"在能源监测与生产日报场景中的表现,展示其ISSUT智能屏幕语义理解与TARS大模型技术的优势。相比传统API开发方案,该工具实现3分钟完成原本120分钟的人工操作,且零系统侵入。核心技术包括:1)ISSUT解决老旧系统界面识别难题;2)TARS大模型支持自然
零碳园区管理系统的高效运行,依赖于一套“层级清晰、协同联动、闭环可控”的技术架构。这套架构以“碳流全生命周期管控”为核心目标,将感知终端、传输网络、数据中台、决策引擎等技术模块有机串联,形成“数据采集-传输-处理-决策-执行”的完整链路。不同于传统园区管理系统的“单点技术堆砌”,零碳管理系统的技术架构更强调各层级的协同性——从前端传感器捕捉光伏出力波动,到后端AI算法生成负荷调节指令,每一个技术环
会议由桂林电子科技大学等多家单位联合主办,吸引 200 余位专家学者参会,聚焦制造业高端化、智能化、绿色化发展及机械工程、智能驾驶等前沿领域,特邀多所高校及科研机构顶尖学者作主旨报告,探讨技术突破与产业协同创新。大会以 “AI + 创新驱动,助推‘智’造高质量发展” 为主题,聚焦机械工程、智能制造等前沿领域及 AI 赋能制造,特邀国内外顶尖学者作主旨报告,探讨技术突破与产学研协同创新。会议搭建交流
(曾)担任TIST、TKDD、TOMM、TAI、TNNLS、TCSS、TITS、TETC、TII等期刊(客座)编委,30多个国际会议的各类主席,IJCAI、AAAI、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW/TheWebConf、NetSci等国际会议的程序委员会(高级)成员。IJCAI、AAAI、NeurIPS、ICLR、KDD、WWW、MM、SIGIR、ACL、EMNLP、INFOCOM等国际
来自康奈尔大学的研究团队开发了一种稳健、可解释且数据高效的框架 SCAN,用于盐–溶剂化学的建模与解释。该框架能够有效处理长尾数据,并捕捉盐–溶剂配方的完整谱系。研究人员将 SCAN 应用于非水电解质(NAE)体系,在电导率预测上实现了 0.372 mS·cm⁻¹ 的基准误差,相较基线模型将预测误差降低了 65.3%。
零碳园区能源互联通过技术创新构建清洁高效的一体化能源网络,重点围绕五大技术路径:供给端实现风光储氢多能协同;输配端构建柔性微电网;调控端应用数字孪生与AI调度;储能端配置多元储能系统;碳能耦合端实施CCUS与监测追溯。针对不同类型园区提供定制化方案,如工商业园区侧重多能互补,高新园区强化数字调控,老旧园区采用低成本改造。该体系打破传统能源割裂格局,实现能源自给、碳排归零和成本优化三重目标,为零碳园
西南大型水电站数字孪生监测系统助力安全运行 摘要:针对西南地区某大型水电站面临的地质复杂、气候多变、设备老化等挑战,采用数字孪生技术构建了全要素监测体系。通过EasModel平台实现坝体毫米级位移监测、应力场传导分析及温度场演变追踪,结合空天地一体化传感器网络,动态感知渗流、变形等核心指标。系统具备气象灾害预警、设备隐患研判及调度方案模拟功能,将传统被动响应转变为数据驱动的主动运维模式,显著提升了
从1879年埃德温·霍尔发现霍尔效应,到2026年英国独角兽携AI技术入华,技术的演进总是跨越时空产生共振。在"双碳"目标下,中国新能源产业拥有全球最成熟的供应链,而欧洲拥有最成熟的电力市场机制。当这两者通过碧桐能源这样的桥梁结合,霍尔电流传感器这类底层感知技术,正在悄然成为能源互联网的基础设施。对于技术从业者来说,读懂电流,就是读懂未来能源世界的密码。
摘要:挪威能源巨头Equinor正通过AI战略转型引领全球能源行业数字化变革。其核心竞争力建立在统一云平台Omnia基础上,打破数据孤岛,实现AI应用的规模化部署。Equinor通过成立电力业务部门(PWR),构建了AI优化能源生产与满足数据中心电力需求的良性循环。相比壳牌、BP等竞争对手,Equinor在2017年就启动数字化转型,获得先发优势,其Omnia.Prevent等成熟平台已产生可量化
【摘要】2026年计算智能与机器学习国际学术会议(CIML2026)将于3月27-29日在中国杭州召开,由浙江水利水电学院主办。会议聚焦计算智能与机器学习前沿领域,包括联邦学习、图神经网络等方向,EI/Scopus检索稳定。投稿要求英文原创论文(4页以上),查重率≤20%,需提交查重及AI检测报告。投稿截止2026年2月28日,7个工作日内反馈审稿结果。会议官网:http://ic-ciml.co
第二届视觉、先进成像和计算机技术国际学术会议(VAICT2026)将于2026年4月10-12日在广州召开。会议聚焦计算机视觉、先进成像与计算技术的前沿研究,涵盖目标检测、三维视觉、生物医学成像等主题。录用论文将由IEEE出版,提交EI和Scopus检索。投稿截止日期为2026年3月27日,审稿周期5-7个工作日。会议提供口头报告、听众参会等多种参与方式,录用文章作者可享免费参会名额。详情请访问官
AI技术正在深刻变革全球能源行业,推动其向智能化、绿色化和数字化转型。该报告分析了AI在能源领域的应用现状与前景,包括市场格局、核心技术架构和典型应用场景。当前市场呈现多元化竞争态势,传统能源企业、AI技术公司、云服务商和创新型企业各展所长。在天气观测数据、系统运作数据和用电历史数据的基础上,AI技术通过精准预测绿电供应、智能电网调度和优化电力交易等场景,显著提升了能源系统的效率、安全性和经济收益
气候变化是当今全球面临的重大挑战之一,碳排放是导致气候变化的主要原因。能源结构的调整对于减少碳排放至关重要。本研究的目的是利用AI技术辅助评估气候变化减缓策略,从能源结构的调整到碳排放的变化进行全面分析。范围涵盖了不同类型的能源结构,如化石能源、可再生能源,以及各种碳排放源,如工业、交通、建筑等领域。通过AI技术,我们希望能够更准确地评估不同策略的效果,为政策制定者和企业提供科学依据。本文首先介绍
随着全球能源需求的不断增长和能源供应的日益紧张,提高能源利用效率、实现能源的可持续发展成为了当今社会面临的重要问题。能源管理系统作为一种有效的能源管理手段,能够对能源的生产、传输、分配和使用进行全面的监控和管理。而AI技术的快速发展为能源管理系统带来了新的机遇和挑战。本文的目的在于探讨AI技术在能源管理系统中的应用,涵盖从能源需求预测、能源设备优化控制到能源系统故障诊断等多个方面,旨在为能源管理系
◆ 投稿前可通过CrossCheck, Turnitin、iThenticate任一查重系统进行查重,否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任,涉嫌抄袭的论文将不被出版。所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,最终所有录用的论文将提交至。东北石油大学电气信息工程学院、黑龙江省复杂系统优化控制与智能分析重点实验室。第八届信息科学、电气与自动化工程国际学术会议(ISEA
定义:一种具备“感知-决策-执行-反馈”闭环能力的智能系统,通过对能源系统状态的实时感知,动态输出控制策略(如调节设备参数),并根据实际节能效果持续优化决策模型。
摘要:混沌工程通过自动化故障注入提升系统韧性,成为测试从业者的关键工具。本文提出7步构建自动化混沌流水线:1)环境一致性配置;2)工具集成(如ChaosMonkey);3)设计实验策略;4)CI/CD自动化执行;5)实时监控反馈;6)安全部署策略;7)持续优化。实战案例显示,某电商系统通过Jenkins集成混沌测试后,故障恢复时间缩短至秒级,发布频率提升3倍。最佳实践建议从小规模实验开始,结合AI
Wiley的这个AI岗位,实际上站在一个有趣的交汇点上:一边是200多年的出版历史和深厚的学术资源积累,另一边是最前沿的AI技术和全新的产品形态。这种新旧交融既是机遇也是挑战。对于传统出版机构来说,AI不是威胁而是机会——如果能够成功转型的话。关键在于不要把AI当作现有业务的附加功能,而是要重新思考自己的核心价值是什么,客户真正需要的是什么,以及如何用新技术创造新价值。对于AI从业者来说,这个案例
摘要:随着AI在关键领域的应用扩展,对抗样本攻击成为重大安全挑战。本文系统分析了对抗攻击的类型(提示注入、越狱、逃逸攻击)及其测试难点,提出分层防御策略:输入预处理、模型加固和运行时防护。针对测试从业者,文章给出四步实践框架(威胁建模、用例设计、自动化集成和指标监控),并分享金融和医疗领域的成功案例。最后指出未来需应对多模态攻击、标准化合规等挑战,建议测试人员向安全架构师转型,构建AI全生命周期的
AI重构全球化测试协作新范式 随着软件交付周期压缩,跨时区测试协作面临时差、信息断层等挑战。AI工具通过智能调度、异步协同和自动化增强,实现24小时不间断质量守护。核心解决方案包括:1)智能任务分配与异步评审闭环;2)分布式数据同步与可视化监控;3)AI增强测试全流程(用例生成效率提升70%,漏测率下降40%)。实施路径分三阶段:工具链整合→协作机制重构→持续优化。展望2030年,AI将进阶为测试