新建、改建和扩建建筑时,应遵守国家“固定资产投资项目节能评估审查制度”、“三同时制度”、“工业项目建设用地控制指标”等产业政策和有关要求
主要介绍绿色工业园区评价的目的、范围及准则,受评价方的基本情况(基本信息、功能区划、产业发展现状以及在绿色发展方面开展的重点工作及取得的成绩)等。
新建、改建和扩建建筑时,应遵守国家“固定资产投资项目节能评估审查制度”、“三同时制度”、“工业项目建设用地控制指标”等产业政策和有关要求。
绿色工厂应依法设立,在建设和生产过程中应遵守有关法律、法规、政策和标准。绿色工厂应依法设立,在建设和生产过程中应遵守有关法律、法规、政策和标准。
主要介绍绿色工厂评价的目的、范围及准则,受评价方的基本情况(基本信息、发展现状、工艺产品、生产经营状况以及在绿色发展方面开展的重点工作及取得的成绩)等。
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参与集中培训 指导最终用户参与的测试、培训工作; 建立运维平台 建立运维方式 学习应用的项目系统前台参数化配置 建立并掌握最终用户权限维护流程 建立并掌握最终用户的需求受理流程
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基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上,以建设产线主控系统为核心,与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设,实现数字化工厂车间协同运营,让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力,同时,促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化,信息化,物联网等应用而开发的高性价比物联网网关,具有透传、边缘采集,数据定时上报,数据变化上报,远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元(共享服务中心SSC),共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务,设有专门的管理机构,目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
5G, 助力工业园区智慧化升级, 满足不同用户应用场景需求, 高便捷、 快响应、 超高速、 高可靠 5G结合新一代信息化技术, 实现与园区不同智慧应用场景需求深度结合、 沉浸式智慧应用
如今信息化应用深入到一定程度,已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段,自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
本文主要研究风力涡轮机叶片结冰检测(ID)的数据驱动方法。鉴于传感器技术在风力涡轮机中的广泛应用,这种数据驱动的ID方法变得越来越突出。然而,目前的方法存在不足,特别是在确认多元传感器数据的结构特性和区分结冰阶段方面,这两个方面对识别故障模式都至关重要。为了弥补这些差距,我们提出了一种用于刀片ID的时空注意力孪生网络(SN)。该模型采用孪生网络架构,在类不平衡的情况下进行高效的少镜头学习。它独特地结合了图注意力网络和门控递归单元,用于从传感器数据中提取时空特征。这种设计不仅承认了数据的空间结构,而且清楚地识别了与各种结冰阶段相关的特征。使用来自监控和数据采集系统的实际传感器数据验证了STASN的功效。结果证明了SN识别不同结冰阶段特征的能力及其在早期结冰预测中的潜力。这项研究强调了SN在为叶片结冰提供先进、灵活的故障警报方面的实用性,代表了风力涡轮机维护和安全方面的重大进步。
考虑到当前对风速预测模型的可解释性和有效性的研究,本研究提出了一种新的动态非平稳模糊时间序列预测模型。该模型旨在有效提高预测精度,解决可解释性低和数据预处理过多的问题。与现有的主流风速预测混合系统不同,该模型几乎为每个预测步骤提供了详细的解释,并消除了繁琐的数据预处理步骤的需要。为了提高所提出模型的预测精度,本研究结合了非平稳集,以克服模糊时间序列在适应长期变化方面的局限性。所开发的算法SFTSM动态调整模糊时间序列预测,以有效应对长期预测挑战。此外,本研究引入了人工蜂鸟算法的增强版本,称为SLG-AHA,以进一步提高模糊时间序列预测的准确性和稳定性。利用中国山东蓬莱风电场的数据进行的实验结果验证了该模型的有效性,显示了其优越的预测精度和稳定性。
作为加工业的代表,水泥行业消耗了大量的煤电资源。这主要是由于水泥行业内部粗生产和各能耗指标独立统计造成的能源调度不合理。能耗的同步精确预测可以为生产控制过程和能源调度提供更有效的方案。然而,由于生产的时间延迟、变量耦合和不确定性,很难同步预测多个指标。本文提出了一种结合滑动窗口和双通道卷积神经网络(SWDC-CNN)的数据驱动预测方法,以实现未来5分钟的煤耗和电力消耗同步预测。滑动窗口方法用于提取时间序列数据的时变延迟特性,以克服其对能耗预测的影响。通过设计双通道结构,减少了弱相关变量之间冗余参数对能量预测的影响。我们在山西省的实际水泥生产数据上试验并比较了支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)和门递归单元(GRU)等优秀模型。实验结果表明,所提出的SWDC-CNN模型性能良好,预测精度最高,能够满足预期要求。
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