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1.
药芯焊丝水下焊接方法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对药芯焊丝水下湿法以及水下微型排水罩焊接方法的实验研究,分析了药芯焊丝水下焊接短路过渡的特性及其机理,实验显示,通过采用自行开发的微型排水罩,药芯焊丝水下焊接能取得较好的焊缝。  相似文献   
2.
目的 目前传统的电力基础设施运维管理系统的精细化、可视化程度较低。为了提高运维管理质量和效率,文章研究并提出了基于BIM可视化及信息化技术的电力基础设施运维管理方法。 方法 为了实现该运维管理方法,对现有系统架构做扁平化处理,将BIM模型定义为核心数据载体。拥有独立数据库的外围系统可直接提取BIM数据或展示BIM模型。 结果 实际工程表明:利用BIM可视化及信息化技术,有效提升基础设施运维管理水平。 结论 文章所提基于BIM的电力基础设施运维管理系统可进一步地运用在实际工程中。  相似文献   
3.
应用CFD软件对地下电力电缆隧道的通风散热系统进行模拟计算,分析其不同换气次数工况下的散热效果以及温度、速度分布。结果表明,电力电缆隧道的通风系统能有效带走电缆产生的热量。随着风量的增加,散热量得到了小幅提升,大量空气未经完全换热就从中间低阻通道流走。建议优化电缆布置,避免电缆紧贴舱室壁面。  相似文献   
4.
在当前新基建形势下,新一代信息技术成为重要推动力量,数据中心资源正成为战略资源,蓬勃发展的数据中心业务已成为新基建的重要组成部分.与此同时,数据中心作为高载能行业,如何能够在能源革命中发挥作用,受到了社会各界的高度关注.本文重点分析能源行业在能源变革中所面临的挑战及未来发展方向,探讨面向数据中心的能源技术创新路线和绿色...  相似文献   
5.
廖霄  吴劲松 《通信世界》2014,(30):36-37
绿色数据中心的节能设计,在满足业务需要和安全运行的前提下,应集中在IT设备、空调系统节能、电源系统和照明系统节能等四个方面进行节能措施和思路的探索。  相似文献   
6.
为了准确预测数据中心短期电力负荷,提出了基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测模型,有效地弥补前馈型神经网络不能处理序列间关联信息与传统循环神经网络无法记忆久远关键信息的缺陷.通过分析得出电源利用效率(power usage effectiveness,PUE)值与负荷具有相关性,因此在预测模型中考虑了PUE的影响,并使...  相似文献   
7.
网络演进和数据业务的快速发展带动数据产业的快速发展.使数据中心的规模越来越大.消耗的电能也越来越来多。数据中心用电负荷的几何级数增长.远远超过供电容量的增长,用电问题已成为制约数据业务发展的瓶颈。据统计.用电成本约占数据中心整体运行成本的60%以上。巨大的用电容量给数据中心的发展和运营带来了巨大的压力,以“绿色、环保.节能、高效”为理念的绿色数据中心已作为下一代数据中心建设的主要发展方向。  相似文献   
8.
[目的]用电负荷的精准预测是电力系统运行优化的基础,是电力系统能量管理中不可或缺的组成部分。针对传统数据分解技术与机器学习模型结合预测存在的精准度低、计算量大等问题,提出一种将经验模态分解与多层感知机结合(EMD-MLP)的新方法对用电负荷进行日前预测。[方法]首先基于EMD将原始负荷时间序列信号分解为多个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后采用极值点划分法将多IMF分量进行重构形成高频和低频两个成分以精简预测对象,最后对重构的新分量分别建模预测,并将它们的预测结果叠加作为用电负荷预测值。[结果]采用澳大利亚电力市场2018年、2019年的实测用电负荷数据进行试验。[结论]将建立的EMD-MLP组合模型与持续性模型、单一MLP模型以及传统EMD组合模型进行外推预测效果的对比,验证了所建模型在提高预测精度上的有效性。此外,所提出的EMD-MLP组合新方法在保证精度的同时简化了模型复杂度,提高了预测效率,可以方便地应用于实际中的用电负荷日前与实时预测。  相似文献   
9.
  [目的]  随着云计算、大数据、人工智能、5G、泛在物联网的技术发展,为提升电力行业数据中心的规划引领、系统集成的全生命周期数字化服务能力,为电力行业的数据中心学者和建设者提供学术交流平台,第二届中国电力行业数据中心高峰论坛于2019年5月9日在广州召开。  [方法]  会议由中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会数据中心工作组联合中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司共同主办,中数智慧信息研究院承办。  [结果]  本次论坛将着眼于中国电力行业数据中心建设、技术跨越发展、行业创新融合等内容;在以数字化、网络化、智能化主导的第四次工业革命的大环境下,共商电力与数据中心的跨界发展和技术融合。  [结论]  会议对推动我国电力行业的数据中心的发展具有重要意义。  相似文献   
10.
从数据中心的典型能耗构成和PUE值计算分析出发,针对数据中心典型能耗的四个主要构成部分:IT设备、机房空调系统、供配电系统和照明系统等,提出绿色数据中心的节能解决方案和措施,为如何建设绿色数据中心和实现数据中心的节能提供良好建议。  相似文献   
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