来源:锅炉技术2021-02-04
精准喷氨系统以网格取样测量数据模型,作为调节依据;以机组运行负荷、给煤量、风量、氧量等作为数据模型,建立以模型为基础的前馈控制系统;利用先进控制算法(神经网络、模糊控制、预测控制等),在机组工况发生变化时能够快速运算出喷氨调节阀的开度
来源:中信博新能源2021-01-21
2、基于实时气象数据的云层策略中信博人工智能光伏跟踪解决方案通过天空摄像机建立项目地的气象数据库,分析各种天气数据,采用神经网络处理气象数据,实时训练并转换为有用的气象信息。
来源:长园深瑞2021-01-15
系统基于先进的网络化通信技术设计,具有开放、分层分布式结构,能方便地监视和控制储能系统内各种设备的运行,同时基于深度信念网络和elman神经网络对电池的健康状况进行人工智能分析和评估,为山东东营49mw
来源:智慧水务中心2021-01-11
为保证水务应用的先进性和实用性,可通过实验,采用神经网络算法、边缘计算等尖端技术,对供水全过程的业务场景进行模拟仿真和实践应用,提升智慧应用效果。
来源:工业水处理2021-01-07
随着技术的发展,电渗析除铅领域已能运用计算机进行去除效果的模拟预测,开发了一些数学模型、神经网络模型等,这也为电渗析技术投入实际生产奠定一定基础。
来源:天合光能2020-12-31
一方面,基于双面辐照模型专利技术,智能算法根据天气情况及系统参数,深度学习高散射辐照天气及双面组件发电特性,实时动态寻找最佳跟踪角度,持续提升发电量;另一方面,基于优化坡角模型以及神经网络算法,算法通过三维建模阵列地形
来源:尚特杰2020-12-22
利用高精度的数值天气预报,通过lstm循环反馈神经网络预测算法,得出电站短期和超短期发电功率预测值。...我们系统的优势主要体现在五个方面:(1)基于神经网络的高精度预测算法(2)因地制宜构建项目专属预测模型(3)五种国内外权威气象源数据支撑(4)兼容行业多种数据通信协议转换(5)提供云端版本实时展示预测结果
来源:北极星电力网2020-12-16
智慧大脑实现人类知识数字化,将人类经验转为知识图谱、神经网络模型,构建网络管控自动引擎,形成闭环系统;孪生网络实现网络规律数字化,构建网络孪生模型,实时数据协同。
来源:电力需求侧管理2020-12-14
可以分为短期负荷预测(short-term load fore,stlf)和长期负荷预测(long-term load fore,ltlf),针对短期负荷预测研究相对更多,如回归分析法、时间序列法、灰色模型法、人工神经网络法
来源:萧山网2020-12-11
试运行期间,电力大数据不只在辅助经济运行分析、企业体征分析、城市生态治理基础上为社会产生价值,同时通过多种数据融通,联通城市神经网络,为各行各业升级转型、创新产业发展起到催化作用。
来源:国家电网报2020-12-11
平台构建了城市感知神经网络、城市智能云平台、大数据中心、人工智能计算处理中心,主要服务科技城市、科技政府、科技公民。
来源:鱼眼看电改2020-12-07
而是在三维的,多对多的空间里,去寻找效率提升的可能性,并且催生新的服务链接——这很像是一种大脑神经网络的发育,一个新的知识获得,会让神经元与更多神经元在三维空间里增加更多的链接,催生出新的创意。
来源:威达环保2020-12-04
在公司二楼的大数据运维中心,毛峰主任向调研组详细介绍了智慧环保运维平台,该平台通过大数据、机器学习和神经网络等信息技术,助力构建覆盖全面、高效协同、闭环管理“智慧化”体系,通过智能控制系统为烟气治理和运维提供高效精准的决策支撑和远程控制
来源:浙江华云信息科技有限公司2020-12-02
例如:① 语音转码机器人:基于深度全序列卷积神经网络,实现中文普通话长文本及英文文本语音智能转写,并支持根据文本语境,智能匹配标点符号,生成可编辑文本;② 虚拟主播机器人:基于语音动画合成技术,将人工智能与计算机图形学相结合
来源:北极星氢能网2020-12-02
加强公路智能运营养护管理,以无人机及配套专业设备(可见光、热成像、多光谱相机等)为依托,推进高速公路主要构造物状态信息数据采集、巡检数据管理,应用大数据、图像识别、神经网络等人工智能技术,提升数据分析能力
来源:北极星电力网2020-12-01
锅炉燃烧优化利用ai智能神经网络算法模拟锅炉燃烧状态,找出最优的操作方式,建立火电燃烧的仿真模型,主要对汽水、风烟、磨煤机、二次风系统50余项控制量进行优化控制。
来源:国家电网报2020-11-19
电力通信光缆是电力通信系统的“神经网络”,连接着电网各调度中心、变电站、供电所等“神经单元”,被称为“电网的眼睛”。它不仅为供电网络运行提供信息交流通路,还支撑着供电业务的开展、服务水平的提升。
来源:尚特杰电力科技2020-11-16
技术特点基于神经网络的高精度预测算法采用基于神经网络算法的深度自学习预测模型以及循环反馈神经网络,可以通过光伏电站的历史运行数据进行深度自学习进化预测模型,提高功率预测精确度。
来源:北极星电力网2020-11-10
进行全生命周期管理,数字化运维以及手持终端,这个手持终端,我们通过管理数字化,整个平台既包括智慧风机,智慧风机的话,让单机变得可以思考,这个风机可以智能感知,预测未来,同时通过数字化影射,能够高精度神经网络模拟