目前使用的系统动力学模型往往由于输入数据与实际系统不同步,引起对预测和调控的误差和失败。动态数据驱动应用系统(Dynamic Data Driven Application System,DDDAS)以动态运作方式,集实时模拟、实时测量、自动反馈和控制管理于一体能...目前使用的系统动力学模型往往由于输入数据与实际系统不同步,引起对预测和调控的误差和失败。动态数据驱动应用系统(Dynamic Data Driven Application System,DDDAS)以动态运作方式,集实时模拟、实时测量、自动反馈和控制管理于一体能够有效克服传统模拟存在的问题。本文简述了DDDAS提出的历史背景和基本概念,以该系统在农田温室气体排放、农田定量灌溉和河流污染监控中的具体应用为例,进一步阐明了DDDAS在农业和环境科学中应用的思路和方法。并提出DDDAS应用中需要解决的一些具体问题。展开更多
面对能源短缺、环境污染、气候变化等人类共同的难题,安全高效、清洁低碳、灵活智能已成为能源电力转型发展的大趋势,而以数据深度利用为特征的智能化技术将是未来电力发展的核心领域。该文在前期研究的基础上,对智能发电系统的概念、...面对能源短缺、环境污染、气候变化等人类共同的难题,安全高效、清洁低碳、灵活智能已成为能源电力转型发展的大趋势,而以数据深度利用为特征的智能化技术将是未来电力发展的核心领域。该文在前期研究的基础上,对智能发电系统的概念、体系架构进行了进一步阐述,从数据应用的角度阐明了智能发电的五大数据化特征:泛在感知(数据获取)、信息融合(数据交互)、智能算法(数据监控)、智能管控(数据决策)、全生命周期管理(数据归档)。提出包括智能发电运行控制系统(intelligent control system,ICS)和智能发电公共服务系统(intelligent service system,ISS)的智能发电系统数据应用架构,在此基础上,给出了与2个系统相对应的数据应用功能。展开更多
文摘目前使用的系统动力学模型往往由于输入数据与实际系统不同步,引起对预测和调控的误差和失败。动态数据驱动应用系统(Dynamic Data Driven Application System,DDDAS)以动态运作方式,集实时模拟、实时测量、自动反馈和控制管理于一体能够有效克服传统模拟存在的问题。本文简述了DDDAS提出的历史背景和基本概念,以该系统在农田温室气体排放、农田定量灌溉和河流污染监控中的具体应用为例,进一步阐明了DDDAS在农业和环境科学中应用的思路和方法。并提出DDDAS应用中需要解决的一些具体问题。
文摘面对能源短缺、环境污染、气候变化等人类共同的难题,安全高效、清洁低碳、灵活智能已成为能源电力转型发展的大趋势,而以数据深度利用为特征的智能化技术将是未来电力发展的核心领域。该文在前期研究的基础上,对智能发电系统的概念、体系架构进行了进一步阐述,从数据应用的角度阐明了智能发电的五大数据化特征:泛在感知(数据获取)、信息融合(数据交互)、智能算法(数据监控)、智能管控(数据决策)、全生命周期管理(数据归档)。提出包括智能发电运行控制系统(intelligent control system,ICS)和智能发电公共服务系统(intelligent service system,ISS)的智能发电系统数据应用架构,在此基础上,给出了与2个系统相对应的数据应用功能。
