本文介绍了新能源汽车数据集,涵盖了8个细分场景的数据集,包括粤港澳大湾区新能源汽车健康度数据集、电动汽车充电站用户行为数据集、电动汽车充电站充电运营数据集、中国城市电动汽车充电桩数据集、电动汽车充电需求时空数据集、新能源汽车电池异常检测数据集、电动城市公交驾驶综合数据集和中科大新能源车牌检测数据集。这些数据集为AI+新能源汽车的研究与创新提供了丰富的数据支持,涉及能源管理、故障预测、能耗估计、用户行为分析、充电需求预测、电池异常检测、性能估计与控制优化以及车牌OCR检测等多个应用领域。数据集详细描述了数据背景、应用领域、数据目录和数据说明,为研究人员提供了全面的数据资源。 新能源汽车产业作为全球汽车产业的重要组成部分,近年来得到了广泛关注。为了支持相关领域的研究与创新,新能源汽车数据集应运而生,提供了丰富、多样化的数据支持。该数据集包括了多个细分场景,具体涵盖了如下八个方面的内容: 1. 粤港澳大湾区新能源汽车健康度数据集:该数据集提供了关于新能源汽车在粤港澳大湾区内运行状况的详尽信息,能够帮助研究者分析和预测汽车的健康度和维护需求。 2. 电动汽车充电站用户行为数据集:此数据集记录了用户在充电站的使用习惯,包括充电频率、充电时间、用户偏好等,这些信息有助于充电网络规划和用户行为分析。 3. 电动汽车充电站充电运营数据集:提供了充电站的运营数据,包括充电量、运营成本、收益等,对充电网络的运营管理和效益分析具有重要价值。 4. 中国城市电动汽车充电桩数据集:收集了全国多个城市中电动汽车充电桩的分布、使用率等信息,有助于城市充电设施的规划和优化。 5. 电动汽车充电需求时空数据集:该数据集深入分析了电动汽车在不同时间段、不同区域内的充电需求,为充电基础设施的时空布局提供了科学依据。 6. 新能源汽车电池异常检测数据集:专门用于电池健康状态的监测和异常情况的早期发现,对保障新能源汽车的电池安全运行至关重要。 7. 电动城市公交驾驶综合数据集:包含了电动城市公交车的行驶数据、驾驶员操作数据等,有利于进行公交系统的性能评估和优化。 8. 中科大新能源车牌检测数据集:该数据集集中于车牌识别技术在新能源汽车领域的应用,对于实现智能交通系统中的车辆管理具有重大意义。 新能源汽车数据集对能源管理提供了数据支持,能够帮助开发者和研究人员进行故障预测、能耗估计以及优化充电站和充电桩的布局。此外,数据集还涉及用户行为分析、充电需求预测、电池异常检测、性能估计与控制优化等方面,为新能源汽车行业的技术进步和创新发展提供了重要的数据支持和应用价值。 在新能源汽车数据集中,数据背景、应用领域、数据目录和数据说明等内容详细记录,确保了数据的透明性和可追溯性,为研究人员提供了全面而深入的资源。通过这些数据集,研究人员可以进行模型训练、算法验证和新应用的开发,极大地推动了AI技术在新能源汽车领域的应用和进步。 面对当前新能源汽车行业的迅猛发展和日益增长的数据需求,这些数据集的发布为学术界和产业界提供了宝贵的资源,促进了跨学科、跨行业的知识融合与创新,对推动智能网联汽车技术的发展和能源互联网的建设具有不可忽视的作用。
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随着社会的快速发展和科技的不断进步,数字孪生技术正逐渐成为各行各业关注的热点。作为数字化改革和区域经济发展的重要导览图,数字孪生技术通过打通物理世界与数字世界的隔阂,实现了虚实融合,已广泛应用于智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市等多个垂直行业。通过智能算法的辅助,数字孪生技术不仅实现了物理信息系统的实时联动,还能够进行智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助和系统优化等应用。 数字孪生世界企业联盟的成立,旨在贯通数字孪生产业上下游,打造协同创新生态。该联盟聚焦于数字孪生技术基础设施的发展,深入分析产业化元宇宙发展趋势及技术体系,并探讨了城市、工厂、流域、双碳等典型行业的应用场景,为产业界在规划建设数字孪生世界时提供了宝贵的参考和借鉴,推动了数字孪生技术的演进和产业发展。 2025年数字孪生与智能算法白皮书是继2022年和2023年白皮书之后的又一力作,它不仅延续了数字孪生技术与智能算法在各行各业应用案例的深度剖析,还为技术的进一步发展和应用提供了新的视角。白皮书中提及的“V”模型数字孪生世界方法论,是行业内对数字孪生技术应用和理论构建的新探索,为实现城市可持续发展和促进数字经济发展提供了重要的技术抓手。 在数字化转型的背景下,数据分析与决策能力已成为组织的核心能力。数字孪生技术的演进使得数据可视化变得越来越普遍,并进一步演变为数据孪生技术,能够在数字世界中实时呈现数据并进行分析,甚至反向操控物理世界的实体。这种技术的发展,不仅为学术界和工业界提供了新的研究方向,也为企业的数字化转型和政府的数字化改革提供了新的路径。 数字孪生技术的发展和应用,对促进企业数字化转型、提高生产效率和推动数字经济发展具有重要作用。从传统的军工及航空航天领域,到当前的智能制造、智慧城市等领域,数字孪生技术的应用范围不断扩大,其重要性日益凸显。在数字孪生技术的推动下,城市运行效能得到提升,城市治理中的实际问题得以解决,为城市治理水平的提升开辟了新的路径。 数字孪生技术之所以受到产业、资本、政府的广泛关注和投入,不仅因为它能够促进企业的数字化转型,还因为它有助于实现城市的可持续发展。数字孪生城市作为智慧城市的升级版,为未来的城市规划和发展提供了新的想象空间。通过数字孪生技术的应用,城市能够以更加高效、智能的方式进行管理和服务,推动社会经济发展进入一个全新的阶段。 数字孪生技术作为一种集成优势技术,正逐步成为数字化转型的核心力量。它不仅仅在技术层面取得突破,更在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展和应用的不断深入,数字孪生技术将为各行各业带来更为深远的影响,并成为推动未来社会发展的重要力量。
2025-11-22 21:15:22 16.92MB 数字孪生 智能算法 智慧城市 能源管理
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光伏并网逆变器的设计方案,涵盖了硬件设计(如电源电路、逆变电路、控制电路)和软件设计(基于DSP的控制系统)。文中强调了MATLAB电路仿真的重要性,通过仿真可以预见设计方案的实际效果,提高设计效率并降低生产风险。此外,还展示了DSP程序代码的作用及其在系统中的关键地位,确保系统在各种环境下稳定高效运行。最后,文章总结了这种设计方案的优势,包括更高的能量转换效率、更好的稳定性和可靠性,以及便捷的远程控制和监测功能。 适合人群:从事光伏并网逆变器设计的技术人员、研究人员及对绿色能源感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于需要设计高效、稳定的光伏并网逆变器的项目,旨在提高系统的能量转换效率、稳定性和可靠性,同时提供远程控制和监测功能。 其他说明:随着绿色能源技术的进步,光伏并网逆变器的设计将更加智能化和高效化,未来将继续探索新技术和新方法,推动绿色能源发展。
2025-09-21 14:23:38 9MB MATLAB DSP 逆变器 能源管理
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内容概要:本文介绍了某光伏工厂通过引入KingSCADA系统,成功实现了车间的数字化和能源管理。具体措施包括部署13000个数据采集点,实时监控能源消耗情况,构建能源需求预测模型,实现能源的智能调度。该系统不仅提高了数据采集和存储的效率,还优化了能源利用,降低了生产成本和能耗。文中详细阐述了系统的数据采集与传输、数据处理与分析、数据可视化与监控等方面的内容,并展示了能源管理系统的设计与实施效果。 适用人群:具备一定技术水平的工程师和技术人员,尤其是对工业互联网和智能制造感兴趣的从业者。 使用场景及目标:① 对光伏工厂或其他类似工厂的数字化转型和能源管理有借鉴意义;② 帮助企业实现高效、智能的能源管理和生产过程监控;③ 为未来的系统优化和升级提供指导。 其他说明:系统在实际应用中存在一些需要进一步改进的地方,如系统更新、界面设计和用户反馈等问题,需要持续优化和提升。
2025-07-30 20:20:33 1.12MB KingSCADA 数据采集 能源管理 光伏发电
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城市能源管理系统响应式HTML模板基于Bootstrap3.3.6制作,自适应分辨率,兼容PC端和移动端,全套模板,包括登录、首页、实时监测、运行监测、负荷效应、预警管理、设备管理、设备入库、设备安装、设备检修、设备报废、设备查询、控制策略、系统集成等HTML后台模板页面。
2025-05-08 18:25:40 2.95MB web html
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MyEMS能源管理系统源代码v2.0.0 基于Python, React开发的能源管理系统,用于建筑、工厂、商场、数据中心、园区等能源数据采集、处理、分析、报表和展示。还有设备管理、故障诊断、工单管理、人工智能优化控制等功能。代码由资深专业团队开发维护,基于MIT开源软件许可协议发布。 https://gitee.com/myems/myems
2024-09-11 21:17:51 217.76MB 能源管理系统 能源管理
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能源管理系统Vue是一款基于Vue.js框架开发的高效能、易维护的能源管理软件。Vue.js是当前前端开发领域中非常流行的一个轻量级JavaScript库,它以其组件化开发、虚拟DOM、响应式数据绑定等特性,极大地提升了开发效率和用户体验。 在能源管理系统Vue中,开发者利用Vue的单向数据流和Vuex状态管理工具来实现数据的实时更新和共享,确保了系统中各个模块之间数据的一致性。Vuex作为Vue应用的状态仓库,它集中管理所有组件的状态,并提供了统一的访问和修改状态的接口,使得状态管理变得有序且可预测。 系统可能包含了如下的功能模块: 1. 数据采集:通过API接口或硬件设备,实时收集能源消耗数据,包括电力、水、气、热能等各种类型,确保数据的准确性和时效性。 2. 数据展示:利用ECharts或其他图表库,将能源使用数据可视化,用户可以通过图表直观地了解能源消耗趋势、峰值和异常情况。 3. 能耗分析:对收集到的数据进行统计分析,提供能耗报告,帮助管理者识别高能耗区域和时段,为节能决策提供依据。 4. 能效监控:设定能源使用阈值,当超过预设值时触发警报,提醒用户关注并采取节能措施。 5. 报表生成:系统能够自动生成日报、周报、月报等各类报表,方便管理层查阅和对比。 6. 用户权限管理:根据角色分配不同的操作权限,确保数据安全,防止未经授权的访问。 7. 配置管理:允许用户自定义显示参数,如单位、时间范围等,满足不同用户的个性化需求。 8. 移动端适配:考虑到移动办公的需求,系统通常会采用响应式设计,保证在手机和平板等设备上的良好体验。 开发过程中,Vue CLI工具被广泛用于项目初始化和构建,它提供了快速搭建项目环境的脚手架,同时包含热重载、代码分割、优化等功能。Webpack作为模块打包工具,负责将Vue组件和其他资源编译成浏览器可执行的代码。 此外,开发者可能会结合Axios库进行HTTP请求,实现与后端服务器的数据交互;使用Vuetify或Element UI等UI组件库,快速构建美观的用户界面。对于状态管理,除了Vuex,还可以选用Pinia等新晋状态管理库,以适应不断发展的技术趋势。 能源管理系统Vue是一个综合运用了Vue.js及相关生态技术的软件,旨在为能源管理提供智能化、可视化的解决方案。通过持续优化和更新,这样的系统能够帮助企业有效监控能源使用,降低运营成本,实现绿色可持续发展。
2024-08-15 14:18:29 20.97MB
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智慧能源管理云平台 能源管理 集中管控/节能降耗/规范配额/控制成本/规避生产风险.通过先进的物联网技术对水/电/气/热等能源管理 数据进行实时采集和监控,实现能源管理 目标能源管理,能效管理
2024-08-01 11:26:47 6MB 能源管理 能耗管理
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微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确 构建了一个随机博弈框架,包括一个微电网网络,使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题,我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络),它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策略,应用了我们提出的算法,并证明了通过我们提出的动态定价模型获得的回报对大多数微电网产生了更大的回报。
2024-05-07 09:16:32 198KB python 网络 网络
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