67、数字经济背景下的战略伙伴关系创新发展

数字经济背景下的战略伙伴关系创新发展

在当今的经济环境中,全球石油和天然气行业已成为技术最先进的行业之一。过去高油价时期,石油公司积累了科学技术潜力,如今可在新数字技术中得以实现。俄罗斯企业虽已投身数字竞赛,但仍面临投资、专业人才和基础设施不完善等诸多障碍。在此背景下,研究如何评估和选择数字发展领域的技术解决方案公司,对大型工业企业至关重要。

1. 数字化技术发展方向

通过对石油和天然气行业大型工业企业现有数字化项目的分析,确定了以下主要数字化技术发展方向,这些方向可作为投资对象:
| 技术方向 | 描述 | 技术应用 |
| — | — | — |
| 数字孪生 | 基于大量真实对象/过程数据的真实物理过程或对象的数字原型,可实现高效的业务流程优化 | 从单个对象(井、涡轮机等)的数字孪生前到油田的数字集成模型 |
| 物联网 | 通过传感器、内置工具和技术在物理对象之间进行数据传输的网络,使网络中的对象能够相互交互并与外部环境交互 | 测量脉搏、气体含量、冲击传感器等的个人便携式设备 |
| 虚拟现实和增强现实 | 虚拟现实是通过技术手段创建的数字世界,用户通过感官感知;增强现实是在感知领域引入额外的数字图像和数据的结果 | 用于培训单元,例如创建虚拟数字模拟器,用于研究和演练油气和水突出时的操作顺序 |
| 机器学习 | 一类高度智能的机器问题解决方法,其独特之处在于系统通过解决许多类似问题进行自我训练 | 用于开发管理决策模型,例如在油气行业中选择GTM候选井和管道分析 |
| 软件机器人 | 通过机器人在系统中再现人类活动来自动化常规流程 | 自动生成设备运行报告,用于行政流程,如完成旅行报告、部分招标文件等 |

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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