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首冠-洞见数据未来-数据资产证券化-数据资产可控制 农业经济时代,农业技术是第一生产力,土地、劳动力、农耕工具是核心生产要素;工业经济时代,蒸汽、电力技术是第一生产力,能源、设备、资本,也成为核心要素。而在当下数字经济时代,数字技术成为第一生产力,数据资产,也已经和土地、劳动力、资本、技术等并列成为生产要素。由数据要素驱动的新经济运行模式与工业革命以来的传统模式有着显著区别和独特优势。这也就是梅宏院士所说的“信息时代最有用的不是工具,数据是终身资产。” 为什么数据会生成为资产 在中国,数据成为资产有以下几个原因: 1. 数据价值潜力:数据具有巨大的商业潜力和实用价值,其价值潜力主要源于数字化转型的深入推进,使得数据在数字化技术的加持下直接转化为生产力,从而产生了业务价值,并逐渐成为重要的生产要素。通过数据的收集、处理和分析,可以获得商业洞察、推动决策、提升运营效率等,从而带来经济效益和商业竞争优势。 2. 市场需求:随着数字化经济的快速发展,数据应用的需求迅速增加,越来越多的企业和组织需要大量的数据支撑其业务运作和发展。由于各个企业都是独立的数据体,而数据在融合情况下会发挥较大作用,于是才有数据中台中的数据运营和数据内部流通。同时,数据外部流通也是非常必要的,在有些情况下,需要外部数据才能拼接成一张完美的图,因此数据市场需求一直存在。 3. 法律保护:中国政府和相关法律法规对数据保护和数据资产的意识不断加强,相应的法律法规也在不断完善,为数据的产权和价值提供了法律保障。 4. 市场交易:数据市场的兴起和发展为数据资产的价值实现提供了渠道和机会。越来越多的机构和企业愿意购买和交易数据,从而创造价值和实现共赢。
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潮流分析在电力接入报告中主要通过以下步骤和相关方法进行计算: 基础数据收集 - 网络参数:收集电力系统各元件的参数,包括线路的电阻、电抗、电纳,变压器的变比、短路阻抗等。例如,一条长度为 千米、单位长度电阻为 欧姆/千米、电抗为 欧姆/千米的架空线路,其电阻     ,电抗     。 - 负荷数据:确定接入点的负荷大小和功率因数。如某工业负荷为   千瓦,功率因数   ,则无功功率       千乏。 - 发电机数据:包括发电机的额定容量、功率因数等信息。 建立数学模型 - 节点电压方程:对于有 个节点的电力系统,通常采用节点电压法建立方程。节点电压方程的一般形式为     ,其中 是节点导纳矩阵, 是节点电压向量, 是注入节点的电流向量。 - 潮流方程:根据功率和电压、电流的关系     (其中 是复功率, 是电流的共轭),可以推导出潮流方程。例如,对于节点 ,其有功功率 和无功功率 的潮流方程可以表示为:   其中 、 是节点 和 的电压幅值, 是节点导纳矩阵元素, 是 的相角。 计算方法 - 牛顿 - 拉夫逊法:这是潮流计算中最常用的方法之一。它通过迭代求解非线性的潮流方程。在每次迭代中,对潮流方程进行线性化,然后求解修正量。设第 次迭代后的节点电压向量为 ,根据牛顿 - 拉夫逊法的迭代公式     ,其中 是通过求解线性化后的潮流方程得到的电压修正量。 - 快速解耦法:基于一些简化假设,将有功功率和无功功率的迭代过程解耦,加快计算速度。在快速解耦法中,有功功率的迭代主要与电压相角有关,无功功率的迭代主要与电压幅值有关。 结果分析 - 潮流分布:计算得到各线路的有功功率、无功功率潮流分布,以及各节点的电压幅值和相角。例如,某线路始端功率为     ,末端功率为     ,则线路上的功率损耗     。 - 电压水平:分析节点电压是否在规定的合格范围内。如一般电力系统要求电网的电压偏移在额定电压的 以内。 - 系统稳定性:根据潮流结果评估系统的稳定性,如通过观察无功功率的分布情况判断是否存在电压稳定问题。
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