AR

海底光缆是支撑各国之间交流沟通和贸易往来的重要通信基础设施，是数字经济时代各个国家参与全球经济社会活动的基石、底座和载体，承载了全球约99%的洲际通信数据流量，是国际通信的主动脉，是扩展数字经济、数字文化、公共产品影响力的基础条件。伴随着新一轮科技革命和产业变革持续推进，数字经济蓬勃发展，数字化进程快速推进，数字化应用推动数据中心需求上升，数据中心建设热潮持续，全球海底光缆建设规模高速增长。同时海洋油气资源开发、海底观测网络建设等为海底光缆开辟新的应用场景。海底光缆技术取得长足进步，多纤对光缆、超高速单波速率、超高电压远端供电等技术开始推广应用，OpenCable建设模式被普遍接受，SMARTCable技术和应用开始探索。互联网巨头引发全球海底光缆发展格局调整，多元主体参与催生多种建设模式，海底光缆工程总承包、设备制造、勘测、施工和维护等产业各环节快速发展。为更好融入全球数字经济发展浪潮，共享全球数字经济发展机遇，相关国家纷纷优化政策环境，加快海底光缆等国际通信设施建设，助推海底光缆产业发展。未来，全球经济波动、海缆技术不断升级以及跨境数据流通规则变化等因素不会影响全球海底光缆建设进程，全球数字化发展持续推进，区域内和区域间的互联互通需求不断增强，海底光缆产业将继续保持快速发展。

雷达卫星遥感技术具有广域监测输电线路地质灾害和感知输电导线的弧垂、覆冰等状态的能力，是电力智慧运维和防灾减灾的新质生产力。本报告介绍了武汉大学与中国电科院、国网湖北经研院，国网湖北省超高压公司等单位近年来合作开展的卫星遥感监测输电线路应用案例。在利用SAR卫星监测输电线路走廊地质环境灾害方面，介绍了滑坡灾害导致2016年盘龙一回500 kV 跨江输电线路改线案例，四川阿娘寨滑坡灾害导致500 kV输电线路倒塔案例等。在SAR卫星遥感监测输电导线覆冰技术方面，介绍了武汉特高压实验基地气候试验室铁塔覆冰对照实验案例，以及利用国产SAR卫星开展2023年12月山西垣曲县覆冰状态监测案例，2024年2月安徽，河南、湖北等多处超特高压线路覆冰状态监测案例。报告对国产SAR卫星广域监测输电导线的覆冰状态的进一步应用实施，提出了建议和初步规划设想。

首先分享了“变电站智能辅助监控系统”的建设经验与应用心得。该系统采用了核心层、应用层、终端层的系统设计框架，集成了变电站智能辅助控制、安防监控、机器人巡检、在线监测等多个子系统，实现了对SCADA系统数据、设备台账资产数据等业务数据的接入，构成智慧变电站管理体系平台，最终以3D可视化变电站为展现方式，通过AR实景技术提供沉浸式体验。就未来发展而言，凭借变电站智能辅助监控系统的设备、软件平台优势，可进一步拓展系统监控功能的覆盖深度和广度，将现有分散的文明施工监控、现场施工安全、营业厅监控、巡检机器人、输配电在线监测等系统全面整合，形成一个全新的功能更加强大的监控中心，真正做到运用先进的智能管理技术，安全有效地对变电站进行管控。

CGN目前使用法国AREVA公司的堆芯设计软件包SCIENCE进行工程设计和运行技术支持。这套软件在技术上做了很多的限制，带来了一些重大问题，如：1）软件仅允许用于中国境内的民用反应堆设计，限制中国核电在全球核电市场的发展；2）软件核心原理未知，导致工程设计领域的关键技术没有掌握，制约中国在反应堆设计中的突破和创新；3）软件支持的反应堆堆型有限，仅限于某些特定的压水堆堆型的特定运行模式。为解决制约中国核电设计技术发展的瓶颈，追切需要研发自主知识产权的堆芯设计软件，摆脱核电设计领域对国外的依赖。为此，CGN决定开发具有完全自主知识产权的堆芯设计软件包PCM。 PCM软件包完全自主开发，从根本上解决了反应堆堆芯核设计软件的知识产权问题，申请了4个软件著作权，通过了中国核能行业协会的科技成果鉴定，获得了际可强院士等行业内专家的好评，并在以下方面实现了创新：1）在国内首次完成以特征线法为求解器的组件计算（PINE）与使用微观燃耗方法的堆芯计算（COCO）相结合的综合技术研发，可以给出高精度的少群截面并充分考虑堆芯的燃耗历史效应，具有国际领先的技术水平；2）在国内首次自主研发出具有自主知识产权的通量图分析程序MAPLE，并应用于工程实践；3）在国内首个完成核设计软件包系统的不确定度分析，建立不确定度分析方法，相关不确定度因子可应用于反应堆工程设计，达到国际先进水平。 此外，PCM软件包是在如下方面和国际同类专业软件具有类似的先进特征：1）先进组件燃耗处理方法；2）采用粗网有限差分技术和并行加速特征线法输运计算；3）采用解释器方法，方便堆芯计算各个功能实现；4）采用薄板样条函数（TPS）重构技术。

自 2017 年启动 5G 标准制定工作以来，3GPP 已于 2022 年 6 月完成 5G 标准第一阶段的制定工作。2021 年，3GPP 立项通过 5G 标准 Rel-18 版本的首批项目，标志着 5G 正式进入 5G 演进（简称“5GAdvanced”）的第二阶段。5G 经过多年的快速发展已实现大规模商用，逐渐成为推动人类社会数字化转型升级的关键支撑。根据 GSA 的研究，截至 2023 年 3 月，全球 97 个国家或地区的运营商已部署 249 个5G 网络，全球厂商已发布一千八百余款 5G 终端。面向未来，5GAdvanced 将在持续升级已有网络能力的基础上，增强 AR/VR、物联网和空天一体化等新能力，以赋能新场景新业务的应用，并通过减少碳排放帮助全行业可持续发展目标的实现。全球产业主体在积极参与 5G 标准制定的同时，也不断向欧洲电信标准化协会（ETSI）声明 5G 标准必要专利。为研究全球最新的 5G标准必要专利声明情况，中国信息通信研究院知识产权与创新发展中心在 2022 年发布《全球 5G 专利活动报告（2022 年）》的基础上，编写了《全球 5G 标准必要专利及标准提案研究报告（2023 年）》。 本报告基于截至 2022 年 12 月 31 日 ETSI 专利数据库中的全部 5G 声明专利及其同族扩展专利，从专利声明量、多国授权专利量、技术领域等维度进行了统计分析，以展示全球 5G 标准必要专利活动的情况。此外，本报告基于截至 2022 年 12 月 31 日 3GPP 网站中的全部 5G 提案，分析了 5G 提案趋势、工作组提案分布、参会主体的提案量和通过提案的情况，以期从提案的视角展示全球 5G 标准化的创新情况。

该系统由AR智能安监系统和远程专家系统组成，涉及操作端、协作平台、专家端。系统嵌入专家指导、工作流执行，与国网巡检系统数据对接，在眼镜中显示数据，并且结果记录上传。使用AR眼镜，支持在AR终端上根据步骤进行操作，过程可以录像、拍照、二维码识别、人脸识别、安全帽识别、语音控制、语音播报、音视频交互、多人会议、多人白板、冻屏标注等功能。目前已具备试点落地条件，适用于变电站、配电房、充电场站等巡检场景。

深度探索用户负荷可调节潜力是国家电力市场精细化发展的迫切需求。为有效感知电力用户负荷综合响应潜力，提出一种模糊粗糙环境下的混合评估模型。首先，从经济性、用户特性、负荷特性、信息特性等4个维度构建负荷响应潜力指标体系；其次，充分考虑评估中个体判断的模糊性和群体偏好的多样性，采用模糊粗糙数对个体语义评估信息进行处理和集结；然后，将模糊粗糙熵权法和逐步加权评估比率分析法（step-wise weight assessment ratio analysis，SWARA）相结合确定指标综合权重，并采用基于模糊粗糙数的改进多属性边界逼近区域比较法（multi-attributive border approximation area comparison，MABAC）计算电力用户针对属性函数的负荷响应潜力综合评估值，从而获取潜力排序结果；最后，以多个行业的电力用户负荷综合响应潜力评估为例，验证所提模型的有效性。

为解决智能网联汽车(intelligent connected vehicle, ICV)移动充电调度困难问题，提出了基于无线能量交换技术的V2V(vehicle to vehicle based on wireless power exchange, V2V-WPE)能量交易模型，并基于广义纳什议价(generalized nash bargaining, GNB)理论对V2V-WPE能量交易市场进行建模。该模型构建了一种以交通路口为节点，利用无线电能传输装置作为通道的新型电气化交通能源网络，旨在实现车辆间的能量交易，并结合动态路网模型、OD矩阵分析方法和动态Dijkstra算法为ICVs规划行驶路径。最后，通过在能源分配系统(energy distribution system, EDS)中安装变压器以及并联电容器来管理网络上的电压和无功功率(voltage and reactive power, Volt-VAR)，同时将GNB问题分解为收益最大化问题(SP1)和能量交易问题(SP2)，并利用多面体逼近技术将SP1的非凸性问题转化为混合整数线性规划问题。仿真结果表明，参与调度的ICVs收益增加，参与市场的各个代理获得了更公平的利润分配，促进了移动网联汽车之间的能量交易。

AKH-0.66S系列双绕组电流互感器具有两个二次绕组，其一(1S1、1S2）用于电流表指示，额定电流为交流5A或交流1A，其二（2S1、2S2）用于远传遥测，可与ARTU-M32遥测单元或ARD3电动机保护器配套使用，额定电流为交流20mA；双绕组电流互感器的线性可至8倍，且电流在8倍时，也能保证双绕组电流互感器的误差在0.2-0.5%，因此可用于电动机保护回路。 产品外壳结构采用翻盖结构，外壳采用阻燃、耐温120℃的PC材料注塑成形，铁芯采用冷轧硅钢带卷制而成，二次导线采用高强度电磁漆包线，产品结构新颖，造型美观，安装方便。产品具有体积小、质量轻、准确度高、容量大等特点。

针对因风电场机组异常数据而导致风电功率预测精度下降的问题，文章提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN)算法加上最小绝对残差(least absolute residual，LAR)法的风电场数据清洗方法。首先利用DBSCAN算法识别分散型异常数据，然后基于LAR方法构建堆积型异常数据识别模型，分别实现对风电场分散型异常数据和堆积型异常数据的清洗，最后通过Pearson相关系数和反向传播神经网络预测模型验证所提方法的效果。结果表明，基于DBSCAN+LAR的风电场数据清洗方法能有效减小风电功率预测误差。