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CGD 獲得3,200萬(wàn)美元融資，以推動(dòng)在全球功率半導(dǎo)體領(lǐng)域的增長(zhǎng)

氮化鎵（GaN）功率器件的領(lǐng)先創(chuàng)新者 Cambridge GaN Devices (CGD) 已成功完成3,200萬(wàn)美元的C輪融資。

發(fā)表于：2025/2/19

南方電網(wǎng)電力大模型體系全面引入DeepSeek大模型

2 月 13 日消息，據(jù) " 南網(wǎng) 50Hz" 公眾號(hào)消息，2 月 12 日，南方電網(wǎng)人工智能創(chuàng)新平臺(tái)完成了開(kāi)源大模型 DeepSeek 的本地部署，電力大模型體系全面引入、適配了 DeepSeek 系列模型，并已正式開(kāi)放使用。

發(fā)表于：2025/2/14

基于級(jí)聯(lián)型二階廣義積分器的單相鎖相環(huán)設(shè)計(jì)

由于當(dāng)前電網(wǎng)中不可避免地存在著各種直流偏置和高次諧波，而傳統(tǒng)的基于二階廣義積分器結(jié)構(gòu)（Second-order Generalized Integrator，SOGI）的單相鎖相環(huán)（Phase-Locked Loop，PLL）存在對(duì)直流偏置敏感及對(duì)高次諧波的濾除能力不足等問(wèn)題，針對(duì)該問(wèn)題提出了一種級(jí)聯(lián)型二階廣義積分器結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)由三個(gè)SOGI模塊級(jí)聯(lián)構(gòu)成，通過(guò)前兩級(jí)SOGI模塊分別濾除高次諧波和直流分量，再經(jīng)過(guò)第三級(jí)SOGI模塊輸出一對(duì)正交分量。通過(guò)MATLAB/Simulink建模仿真及實(shí)驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證，結(jié)果顯示文中所提出的級(jí)聯(lián)型SOGI-PLL具有不錯(cuò)的抗直流偏置干擾能力及諧波抑制效果，對(duì)單相系統(tǒng)并網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)具有良好的借鑒意義。

發(fā)表于：2025/1/22

南方電網(wǎng)牽頭研發(fā)出全球首套±800kV特高壓直流量子電流傳感器

1月21日消息，近日，據(jù)媒體報(bào)道，由南方電網(wǎng)公司牽頭研發(fā)的全球首套±800kV特高壓直流量子電流傳感器順利通過(guò)了新產(chǎn)品技術(shù)鑒定。據(jù)悉，在研制過(guò)程中，該研究團(tuán)隊(duì)利用金剛石內(nèi)部獨(dú)特的量子特性，通過(guò)檢測(cè)電流產(chǎn)生的磁場(chǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)非接觸電流測(cè)量。由于量子的加持，它能實(shí)現(xiàn)其他傳感器所不具備的超大范圍、超高精度和高穩(wěn)定的電流測(cè)量。

發(fā)表于：2025/1/22

變壓器測(cè)試專題

變壓器（Transformer）是利用電磁感應(yīng)的原理來(lái)改變交流電壓的裝置，主要構(gòu)件是初級(jí)線圈、次級(jí)線圈和鐵芯（磁芯）。主要功能有：電壓變換、電流變換、阻抗變換、隔離、穩(wěn)壓（磁飽和變壓器）等。

發(fā)表于：2025/1/17

變壓器測(cè)試方案設(shè)計(jì)及選擇

發(fā)表于：2025/1/13

變壓器參數(shù)介紹

變壓器的參數(shù)是描述其性能和特性的關(guān)鍵指標(biāo)，以下是變壓器的主要參數(shù)及其詳細(xì)說(shuō)明：

發(fā)表于：2025/1/13

全球最大微電網(wǎng)算力中心示范項(xiàng)目在青海啟動(dòng)

12月20日消息，據(jù)報(bào)道，中國(guó)柴達(dá)木綠色微電網(wǎng)算力中心示范項(xiàng)目啟動(dòng)活動(dòng)在西寧和格爾木兩地同時(shí)舉行。此次啟動(dòng)的柴達(dá)木綠色微電網(wǎng)算力中心示范項(xiàng)目，開(kāi)創(chuàng)性地成為全球首個(gè)大規(guī)模運(yùn)用荒漠化土地與光伏能源，實(shí)現(xiàn)“自發(fā)、自儲(chǔ)、自用、自保”全清潔能源供應(yīng)的微電網(wǎng)算力中心。這一項(xiàng)目的成功實(shí)施，標(biāo)志著中國(guó)在綠色能源與算力融合領(lǐng)域邁出了重要一步。

發(fā)表于：2024/12/23

國(guó)家電網(wǎng)發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)電力行業(yè)千億級(jí)大模型

12月20日消息，據(jù)“國(guó)家電網(wǎng)”公眾號(hào)，日前，國(guó)家電網(wǎng)有限公司發(fā)布我國(guó)電力行業(yè)首個(gè)千億級(jí)人工智能大模型——光明電力大模型。國(guó)家電網(wǎng)有限公司還與百度集團(tuán)、阿里巴巴集團(tuán)簽署戰(zhàn)略合作框架協(xié)議。

發(fā)表于：2024/12/20

我國(guó)在運(yùn)和核準(zhǔn)在建核電機(jī)組裝機(jī)規(guī)模世界第一

12月15日消息，據(jù)報(bào)道，截至2024年，我國(guó)在運(yùn)和核準(zhǔn)在建核電機(jī)組裝機(jī)約1.13億千瓦，規(guī)模升至世界第一。 2025年，我國(guó)將核準(zhǔn)開(kāi)工一批條件成熟的沿海核電項(xiàng)目，穩(wěn)步推進(jìn)在建核電工程建設(shè)，到2025年底在運(yùn)核電裝機(jī)達(dá)到6500萬(wàn)千瓦左右。

發(fā)表于：2024/12/16

借助支持邊緣 AI 的 MCU 優(yōu)化實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中的系統(tǒng)故障檢測(cè)

　　當(dāng)前關(guān)于人工智能（AI）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的討論主要集中在生成應(yīng)用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視 AI 將為工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用中的電子產(chǎn)品帶來(lái)變革的實(shí)際示例。

發(fā)表于：2024/12/11

全國(guó)規(guī)模最大電力5G專網(wǎng)建成上線

12 月 10 日，據(jù)中國(guó)核電官微消息，12 月 10 日，秦山核電在 5G 專網(wǎng)正式上線發(fā)布會(huì)上宣布：中國(guó)核電旗下秦山核電成為國(guó)內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)廠區(qū) 5G 專網(wǎng)全覆蓋的核電基地。據(jù)了解，這也是全國(guó)規(guī)模最大的電力 5G 專網(wǎng)，這座即將迎來(lái)開(kāi)工建設(shè) 40 周年的核電基地站在了核電數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿。

發(fā)表于：2024/12/11

雙向電源的應(yīng)用：從電動(dòng)汽車充電到電網(wǎng)穩(wěn)定

隨著世界逐漸從使用化石燃料轉(zhuǎn)向可再生能源，電網(wǎng)也在隨之不斷變化以跟上這一趨勢(shì)。大型煤炭、天然氣或核電站以壟斷的方式向消費(fèi)者供電的傳統(tǒng)方式正在逐漸被智能電網(wǎng)所取代，這種電網(wǎng)將公共和私人供應(yīng)商提供的傳統(tǒng)能源和可再生能源相結(jié)合。為了確保各個(gè)智能電網(wǎng)元件之間電力的有效傳輸，對(duì)雙向電源的需求也相應(yīng)增加。本博客將探討雙向電源及其應(yīng)用以及 RECOM 如何幫助客戶滿足這些新需求。

發(fā)表于：2024/12/9

我國(guó)新型電力量測(cè)設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)取得突破

11 月 27 日消息，電力關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施是網(wǎng)絡(luò)安全的重中之重，關(guān)系到國(guó)家能源安全與社會(huì)穩(wěn)定大局。據(jù)科技日?qǐng)?bào)，中國(guó)電力科學(xué)研究院牽頭的“基于自主操作系統(tǒng)的電力量測(cè)設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用”項(xiàng)目現(xiàn)取得重大突破。

發(fā)表于：2024/11/27

基于殘差注意力自適應(yīng)去噪網(wǎng)絡(luò)和Stacking集成學(xué)習(xí)的局部放電故障診斷

針對(duì)傳統(tǒng)局部放電（Partial Discharge， PD）故障診斷方法在處理復(fù)雜含噪PD信號(hào)存在局限性并依賴于人工去噪和專家經(jīng)驗(yàn)，難以學(xué)習(xí)到PD特征多樣化表達(dá)等問(wèn)題，分別提出殘差注意力自適應(yīng)去噪網(wǎng)絡(luò)（Residual Attention Adaptive Denoising Network， RAADNet）和基于Stacking集成學(xué)習(xí)的PD故障診斷模型。RAADNet基于殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，通過(guò)集成CAM注意力機(jī)制和軟閾值函數(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)去噪；Stacking集成模型的基學(xué)習(xí)器分別由基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RAADNet、基于多頭自注意力機(jī)制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多個(gè)差異化模型共同構(gòu)建構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的RAADNet優(yōu)于其他先進(jìn)方法，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到93.99%，Stacking集成模型則通過(guò)學(xué)習(xí)多樣化特征表達(dá)，進(jìn)一步提高模型性能，達(dá)到96.79%識(shí)別準(zhǔn)確率。

發(fā)表于：2024/11/14