摘要：在数字经济引领科技潮流的时代环境下,以数据可视化推进企业快速发展,是各企业增加竞争力、换道快速发展的重点和关键。某省电信公司根据海量政企客户数据、基础数据薄弱且缺乏全网统一标识和数据存储口径不统一等问题开发了“企业全融合数字化平台—政企专区”。该平台以政企客户数据为主要研究对象,围绕客户树、政企报表、交易和合同进行数据整合,集成数据驱动、客户画像、价值经营和服务重构等四大板块。实现了推动企业数据治理进程、构建客户树和提升客户价值的愿望。介绍了“企业全融合数字化平台-政企专区”的设计思路和可视化成果,为其他企业的数据可视化转型提供新的参考方案。

摘要：为进一步提升分布式能源的调节潜力,基于信息差距决策理论,将探讨虚拟电厂(virtual power plant,VPP)在参与需求响应(demand response,DR)策略时的竞价方式分为平衡型、保守型和进取型3种策略模型,并为每种策略设计鲁棒函数和机会函数,分别实现对不同类型决策的优化。同时,设置ε约束模型,考虑了碳排放和利润的权衡关系。采用IEEE 18节点系统作为仿真环境,验证了所提方法的优点和必要性。仿真结果表明,保守型VPP能够保证在未来价格落入最大鲁棒性区间时获得最小关键利润;进取型VPP能够从意外的价格波动中获益,并实现期望的利润。

摘要：以深圳市龙华能源生态园项目为依托,对大面积、大体量的地基处理工程遇到的雨季疏排水、加固薄弱区的加强处理等情况进行具体分析,阐述了采用强夯法进行地基加固过程中的质量控制措施,从而保证加固效果。

摘要：针对交直流混合微电网控制机制存在一定缺陷且急需完善的状况,提出交直流混合微电网中的相关功率协调控制策略。分析交直流混合微电网在不同运行条件下的功率平衡关系;设计并网和孤岛条件下交直流混合微电网的功率协调控制策略。实验阶段,在MATLAB/Simulink中设计出交直流混合微电网的整个仿真模型,对所提控制策略实效性进行验证。结果表明,所提控制策略能有效稳定混合微电网功率。仿真结果进一步验证了所提模型对提高混合微电网稳定性能具有一定借鉴作用。

摘要：针对蓄能机组水轮机轴承故障检测准确率不足的问题,提出对多源信息特征进行提取和检测。具体则是对NMD算法进行改进设计,以提升分解信号的准确度,保证故障诊断的准确度。改进的NMD算法中,完善了主谐波与次谐波的提取终止条件,并对信号分解流程作出了调整,使其信号分解逻辑更为清晰;基于GMP拟合进行时频脊线提取,可有效避免噪声对时频脊线提取的影响,提升后续重构信号的准确度。仿真实验证明,改进的NMD算法具有较好的信号去噪性能,且重构的振动信号的准确度较高,不存在失真的情况,基本满足改进需求;经实体实验证明,改进的NMD算法能够从含有噪声和异常尖峰信号的原始信号中,准确将振动较大的振动信号准确提取出来,在蓄能机组水轮机轴承故障检测中具有一定的应用效果。

摘要：随着城市化进程的加速和科技的持续进步,住宅作为人们生活的基本需求,住宅设计理念也在不断迭代更新。第四代住宅以其绿色生态、人性化设计以及智能科技应用等核心理念,正成为当代住宅设计的新趋势,也在逐渐改变着人们的居住方式和生活品质。文章首先阐述了第四代住宅的定义和特点,进而剖析了第四代住宅的三大理念和具体的创新实践探索。

摘要：针对自升式海上平台中两种结构形式的WZ12-8E/W立管,考虑波浪、洋流、土壤特性、附着海生物、温度和腐蚀等综合环境,计算和分析不同设计水位工况下,两种立管在平台移动下的结构强度,并校核是否发生涡激振动,以及预测交变载荷作用下的疲劳寿命。借助ORCAFLEX有限元软件,计算两种立管在多种海况下的动态响应,并把弯矩和张力转化为应力值。利用S-N曲线、雨流计数法和Miner累积损伤准则预测其疲劳寿命,并分别累计0°、45°和90°每个方向下37个工况的疲劳损伤。计算发现两种立管在作业和极端工况下,不会发生涡激振动,强度满足设计要求;但发现疲劳损伤较大且不满足设计寿命要求的结构区域,并提出增加疲劳寿命的改进方法。

摘要：为了启动基站天线本身的5G AIOT,本文就基于天线感知器获取工参实现基站的真正智能运维——无线网络的智能优化进行分析,包括涉及的关键技术、天线方位角精度要求、智能运维的网络架构和接口设计或构建问题,以及卫星GNSS接收机灵敏度及抗干扰性能的高要求等几个方面,并简要介绍了高精度基站天线感知系统研发和实验局项目实施情况,为高精度天线感知器的规模商用做好技术铺垫。

摘要：本文以偏石油机械的实际应用为目标,对偏石油机械关键部件的疲劳寿命进行了预测和结构优化的研究。研究以有限元分析为基础,材料力学和结构优化为手段,得出了关键部件在不同工况下的受力状况及其应力分布变形情况。结合材料疲劳性能和疲劳损伤理论,对零部件的疲劳寿命进行了预测和评估,并且提出了相关的优化设计,有效地延长了石油机械关键部件的使用寿命,提高了产品可靠性和安全性。

摘要：针对强化学习智能体对微观交通状态感知能力有限的问题,本文提出了一种基于混合域注意力的深度强化学习交叉口信号控制算法3DQN_MDAM。首先,为减少存储开销,设计了一种轻量的混合域注意力模块(Mixed Domain Attention Module, MDAM),仅使用少量的参数就能实现自适应地调整交通状态特征图中通道之间及空间位置之间权重的功能。然后,在现有基于双深度决斗Q网络(Double Dueling DQN, 3DQN)算法模型的基础上通过引入MDAM,使智能体自动地聚焦于对当前控制任务更为重要的交通状态信息,以增强智能体的状态感知能力。最后,利用仿真平台SUMO (Simulation of Urban Mobility)进行实验。实验结果显示,在低、中、高三种不同交通流条件下,3DQN_MDAM相比3DQN在各项指标上均得到改善,其中车辆平均等待时间分别缩短了20%、20%、17.6%。与其它常用的基准算法相比,3DQN_MDAM在各项指标上均得到最好的控制效果。