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  • pdf文档 2025年量子计算驱动的电力系统弹性提升-探索与展望报告

    20 积分 | 32 页 | 17.49 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2025城市综合能源系统韧性评估与提升-东北电力大学 姜涛

    10 积分 | 33 页 | 3.16 MB | 3 月前
    3
  • pdf文档 西安交通大学 别朝红 新型电力系统的弹性提升关键技术

    10 积分 | 60 页 | 9.04 MB | 2 月前
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  • pdf文档 2025从高效率能源利用走向高品质能源利用——综合能源系统品质提升关键技术及应用-天津大学 王丹

    10 积分 | 34 页 | 8.18 MB | 3 月前
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  • ppt文档 埃X哲-采购供应链战略体系建设及最佳实践【精品】-供应链管理

    共同参与 成本 成本压力越来越大, 而直接物料成本占 整车比重 50%- 60% 反应速度 市场竞争加剧要求 提升产品开发速度 和客户服务响应速 度 来源:行业研究 6 战略意义 当前产品溢价能力较低,且 IPTV 比合资厂高出近 2 倍,凸显当前对控制成本,提升质量 水平的重要性和紧迫性 亟需明确采购体系的战略意义,加强采购体系能力建设和同相关职能的协同机制, 以有效平衡 QCD - 50 120 - 150 零部件成本占整车售价 1 ( % ) IPTV 1. 成本占比基于 12-14 年销量的加权平均值计算 来源:行业研究, 40%-50% 产品定位及溢价能力的 提升也有助于零部件成 本占比的下降 7 战略意义 目前在理解采购供应链管理的战略意义方面存在的主要问题 1 缺乏体系视角和战 略高度来理解采购 供应链管理的重大 意义 2 对采购功能的理解 于把采 购体系放在一个什么样的高度,真正理解什么叫采购? 什么叫采购体系?” “ 采购不光要满足生产,还要从公司整体战略上理解采 购的重要性。采购是非常重要的一环。供应商的寻源, 供应商资源的持续提升、改进,这方面我们都需要持续 做” “ 我们的采购环境目前还处于非常被动的状态,采购应 该是对供应商能力有很深的理解、对供应商资源的布局 有整体的战略布局和中长期发展规划。” 来源:高层访谈
    10 积分 | 199 页 | 11.69 MB | 9 月前
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  • pdf文档 2025新一代低压电力线宽带载波通信助力新型电力系统技术白皮书-中国南方电网

    年)》(发改能源〔2024〕1128 号)明确要求创新新型有源配电网调度模式,重点在分布式新能源、 用户侧储能、电动汽车充电设施等新型主体发展较快的地区,探索应用“主配微网”协同的新型有源配电网调度模式, 强化分布式资源管控能力,提升配电网层面就地平衡能力和对主网的主动支撑能力。新能源具有随机性、波动性、间歇 性特点,系统调节资源需求大,且新能源大规模并网后系统呈现高度电力电子化特征,与传统电力系统相比,新型电力 系统在持续 系统运行管理水平提升的关键问题。 总之,新型电力系统在低压侧的转型需突破技术、经济与政策的多重约束,需要通过统一设备标准、优化协同控制、 创新市场机制,提升分布式光伏消纳能力与电网韧性,为“双碳”目标提供底层支撑。电力系统需加速推进以计量系统 为基础的低压侧智能化应用经验推广,推动低压侧从被动承接到主动调控的范式变革,其重点之一是推进新一代载波变 革和产品升级换代,全面提升低压侧通信水平。 1. 新型电力系统发展趋势及挑战 低压台区通信网络是电网与用户连接的“最后一公里”,是电网提升数字感知能力、数字决策能力和数字共享能 力的关键。电力线载波通信技术在低压侧“最后一公里”网络覆盖、业务接入、电力信息感知等方面具有独到优势,是 低压配电网数字化、智能化发展的关键。随着新型电力系统建设概念的提出,低压台区“源网荷储”多类型、强互动业 务高速发展,对低压台区通信性能提出更高要求
    10 积分 | 24 页 | 4.88 MB | 3 月前
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  • ppt文档 炼化板块智能工厂解决方案

    长期发展战 略 国家工业升级 战略,第 4 次 工业革命 制造业互 联网化 信息物 理系统 德国工业 4.0 中国制造 2025 • 推行数字化、网络化、智能化制造 • 提升产品设计能力 • 推行绿色制造 • 提升产品质量 • 强化制造基础 • 完善制造技术创新体系 • 培养具有全球竞争力的企业群和优势产业 • 发展现代化制造服务业 八大对策 中国制造不仅是标签 炼化板块业务挑战及提升重点 生产经营计划 生产运行 工艺技术管理 设备管理 供应链与 物流管理 QHSE 管理 业务挑战: • 社会环境变动导致计划与实施 脱节 • 不可控因素引起市场价格波动, 容易导致生产计划难以推行 提升重点: • 提升项目全周期管理能力 • 提升市场预测与生产计划的相 关分析敏捷度和准确性 业务挑战: • 当今世界科技发展速度迅猛, 需及时提升知识获取能力 • 对新技术的研发应用能力不 足 提升重点: • 建立知识与技术共享平台 • 提升创新能力 业务挑战: • 新兴智能技术的出现要求现 代石油公司具备供应链协同 能力 • 数据时代要求企业具有客户 及市场信息获取能力 提升重点: • 提升跨板块供应链的可视性 • 提升供需数据的洞察 业务挑战: • 新技术的应用导致现代企业 系统数目增多 • 环境压力迫使提升油品质量 • 在亚洲新建炼油厂增加,带
    10 积分 | 35 页 | 4.03 MB | 9 月前
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  • pdf文档 生态环境部:2025中国碳中和目标下的工业低碳技术展望报告

    路径:(1)低碳流程技术大规模应用期(2025— 2035 年):需求侧结构调整和短流程技术(如废钢 - 电炉、再生铝)替代传统高碳路径,推动工业领域碳排 放率先整体达峰,为电力、交通等部门的低碳转型和终端需求增长释放排放空间。能效提升和短流程技术 发展是该阶段的核心减排手段,将贡献约 55% 的工业碳中和技术减排量。(2)工艺颠覆性技术爆发应用期 (2036—2050 年):该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 系统退出,固废、生物质燃料等替代技术全面推广,绿氢、电力煅烧工艺逐步成熟;2040 年以后燃料替代 率持续提升,氢能与电力煅烧工艺进入加速应用阶段。铝冶炼行业在 2025—2040 年间将以废铝再生技术 为核心减排措施,惰性阳极与氯化铝电解等技术将在 2040 年后加速布局进入规模化商业应用阶段。石化 和煤化工行业短期内以高效换热器等能效提升技术为主,2035 年后将依托绿氢、绿电和 CCUS 等多种技 术协同应用,实 亿吨和 1640 万吨,2035 年后持续在工业部门的减碳过程中发挥关键作用。CCUS 作为应对难减排领域的 重要技术支撑,2040 年后将陆续实现全流程工业化,2060 年减排量占工业总减排的比重提升至 24%,为 实现工业碳中和提供关键托底保障。 为加速中国工业碳中和技术部署,确保在关键窗口期大规模商业化应用,有力支撑碳中和目标实施和 产业高质量发展,提出如下政策建议:(1)加快规划部署
    0 积分 | 139 页 | 4.23 MB | 3 月前
    3
  • word文档 生态环境部:2025中国碳中和目标下的工业低碳技术展望报告

    2035 年):需求侧结构调整和短流程技术( 如废钢 - 电炉、再生铝)替代传统高碳路径,推动工业领域碳排 放率先整体达峰,为电力、交通等部门的低碳转型和终端需求增长释放排放空间。能效提升和短流程技术 发展是该阶段的核心减排手段,将贡献约 55% 的工业碳中和技术减排量。(2)工艺颠覆性技术爆发应用期 (2036—2050 年):该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 固废、生物质燃料等替代技术全面推广, 绿氢、电力煅烧工艺逐步成熟;2040 年以后燃料替 代 率持续提升,氢能与电力煅烧工艺进入加速应用阶段。铝冶炼行业在 2025—2040 年间将以废铝再生 技术 为核心减排措施,惰性阳极与氯化铝电解等技术将在 2040 年后加速布局进入规模化商业应用阶 段。石化 和煤化工行业短期内以高效换热器等能效提升技术为主,2035 年后将依托绿氢、绿电和 CCUS 等多种技 1640 万吨,2035 年后持续在工业部门的减碳过程中发挥关键作用。CCUS 作为应 对难减排领域的 重要技术支撑,2040 年后将陆续实现全流程工业化, 2060 年减排量占工业总减排的比 重提升至 24% ,为 实现工业碳中和提供关键托底保障。 为加速中国工业碳中和技术部署,确保在关键窗口期大规模商业化应用,有力支撑碳中和目标实施和 产业高质量发展,提出如下政策建议:(1)加快
    20 积分 | 146 页 | 23.98 MB | 3 月前
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  • ppt文档 智能制造工业互联网工业大数据建设方案(54页 PPT)

    过 程 优 化 EMS 数据 ERP 数据 MES 数据 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 大数据应用 大数据处理 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控 事务型数据 MPP 数据库 HADOOP OLTP 数据仓库 元数据 索引 列存储 粗粒度索引 数据压缩 SQL 优化 动态拓展 资源管理 大表关联 工业大数据建模目标 制造价值提升 1 、原因分析的工艺优化; 2 、设备预测性维修; 3 、产线异常监控; 4 、产品质量控制; 供应商管理提升 1 、风险预测与分析; 2 、交付时间与路径优化; 3 、供应商评价与信用管理; 客户需求管理提升 1 、客户行为的需求挖掘; 2 、准确个性化的产品定价; 3 、产品的预测性保养与维修; 4 、更好的产品体验; 运营价值提升 1 、更好的管理资产; 2 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合, 进行模型的训练,优化模型 参数,进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 工业大数据建模目标 制造价值提升 1 、原因分析的工艺优化; 2 、设备预测性维修; 3 、产线异常监控; 4 、产品质量控制; 供应商管理提升 1 、风险预测与分析; 2 、交付时间与路径优化;
    20 积分 | 54 页 | 18.37 MB | 1 月前
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