来源:中国能源观察2026-02-03
能源大数据中心实现电力系统全生命周期管理,汇聚了全国电力生产、消费、调度等全链条数据,通过大数据分析实现负荷预测、故障预警、优化调度等功能,为精准调度、高效运维提供数据支撑。
来源:北极星电力网2026-02-02
通过大数据分析精准预判负荷变化趋势,对电网运行方式进行动态调整,重点推进站间负荷平衡调控,有效解决三相负荷不平衡带来的线路损耗增加、供电效率下降等问题,从源头上降低设备过载风险。
来源:中国大唐集团有限公司2026-01-27
龙唐群力供热分公司通过热用户大数据分析、机组参数个性化调节和全网水力平衡优化,供热指标持续优化。
来源:北极星节能网2026-01-20
其核心特征在于规模化应用物联网、人工智能、大数据分析、5g等第四次工业革命技术,显著提升生产效率与资源利用率,并实现可持续发展能力突破。
来源:南宁市西乡塘区人民政府2026-01-19
推进智能网格预报、大数据分析与相关领域业务融合应用,构建并完善城市“智慧气象大脑”。增强城市安全韧性。建立健全城市体检评估制度。加强防洪排涝排水基础设施网络建设,提升堤库结合、联调联防能力。
来源:工信部2026-01-15
基于人工智能与大数据分析,动态优化微电网的运行策略,实现多能协同调度、能效分析与碳足迹管理的闭环智能控制。平台需对接电力交易系统,使微电网成为可参与电力市场交易的活跃主体。
来源:工信部2026-01-14
来源:工业和信息化部2026-01-14
来源:中国电力报2026-01-14
该平台不仅支持多种交易方式和结算模式,满足了市场主体的多样化需求,实现了交易流程的自动化和智能化,还能够实时监控市场动态,通过大数据分析、云计算、人工智能等先进技术,对历史交易数据进行深度挖掘和分析,结合气象数据
来源:上海电气2026-01-12
“汽轮机高端装备智能运维服务解决方案”聚焦汽轮机产品运维环节,核心依托数字孪生,大数据分析及智能优化等前沿技术,构建覆盖汽轮机“状态感知,精准诊断,性能优化,服务闭环”的全流程智能运维服务体系,可实现机组健康状态动态量化评估
来源:广西人民政府2026-01-09
因地制宜对城镇桥梁、隧道、地下综合管廊等城市基础设施进行数字化改造和智能化管理,逐步实现运行状况实时监测、模拟仿真和大数据分析。
来源:工信部2026-01-09
采用大数据分析和机器学习技术对生产过程进行仿真优化,支持实现智能工艺设计、云端巡检、设备故障诊断与预测维护以及产品质量的在线监控。...结合ai 与大数据分析,丰富汽车数据空间应用服务,如供应链碳追溯等。(四)销售环节销售环节是汽车企业触达用户、实现价值转化的关键触点。
来源:国家互联网信息办公室2026-01-07
设计研发环节,通过引入数字建模、仿真设计等技术,提升绿色产品设计能力,实现原材料用量优化与结构轻量化;工艺优化环节,运用大数据分析、人工智能等技术,实现工艺配方自动推演与持续改进;回收利用环节,通过集成产废回收
来源:工业和信息化部2026-01-06
该数据中心引入大数据分析及人工智能(ai)控制技术方案,在获取冷机、末端空调、温湿度、列头柜等设备参数之后,确定信息设备冷却所需冷量,每隔12秒给出控制建议,调控冷却系统制冷量与需冷量动态平衡,减少冷量浪费
来源:国家电网报2026-01-05
国网山东电力深耕精益管理,建立日电量计算分析机制,聚焦企业生产、气象等信息,结合大数据分析,实现电量动态研判和精准预测;推进现代化电力营商环境建设,优化服务流程,提升办电效率,全年新装增容送电容量超6200
来源:采日能源2026-01-04
在运营层面,平台融合自研ai模型与大数据分析,支持中长期与现货电力市场的智能交易决策,实现电价预测、策略优化与收益复盘,保障储能资产的最大收益。
来源:先河环保2026-01-04
座谈期间,先河环保董事长、总裁姚国瑞系统阐述了公司从环境监测硬件起步,逐步构建起覆盖“环境监测-大数据分析及服务-治理修复”全链条的装备、软件、大数据及人工智能服务体系。
来源:北极星环保网2025-12-26
推进数字化与智能化转型:构建“智慧电厂”运营管理平台,依托大数据分析与人工智能算法,实现燃烧工况优化、设备故障预测预警等功能,推动企业运营决策从“经验驱动”向“数据驱动”转型,这是实现运营成本持续降低与物耗精准管控的核心路径
来源:江苏省盐城供电公司2025-12-26
不同于传统典型选树的 “单点宣传”,该体系构建了 “挖掘 — 培育 — 选树 — 引领 — 保障” 全链条机制:智慧管理平台实现榜样事迹线上可查、精神可学,大数据分析精准定位不同岗位的典型特质,“生态林
来源:贝克尔(天津)新能源技术服务有限公司2025-12-25
未来研究可进一步探索基于大数据分析的智能诊断模型,结合更先进的无线传感网络与机器人巡检技术,提升检测的自动化、智能化水平及对隐蔽病害的识别精度,并优化全生命周期维护成本模型。...结合大数据分析和人工智能算法,建立更精准的长期性能退化预测模型,实现从“事后维修”向“预测性维护”转变。同时,完善服役期定期检测评估的标准体系至关重要。运维成本控制压力贯穿全生命周期。