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高比例風光儲接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法
本發(fā)明提供一種高比例風光儲接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，所述方法包括：獲取光伏輸出有功功率Ppv、風機發(fā)電輸出功率Pwd、負載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv、光伏輸出頻率Fpv；根據(jù)光伏輸出有功功率Ppv、風機發(fā)電輸出功率Pwd、負載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv和光伏輸出頻率Fpv按照預(yù)設(shè)條件自適應(yīng)地選擇恒定功率跟蹤控制模式、電網(wǎng)電壓頻率輔助控制模式、主動離并網(wǎng)控制模式和儲能輔助并網(wǎng)控制模式中的一種對電網(wǎng)進行控制。本發(fā)明提供的高比例風光儲接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，通過根據(jù)電網(wǎng)的不同運行狀態(tài)，選擇相應(yīng)的控制模式，使電網(wǎng)出現(xiàn)故障時能夠平滑的切換控制模式，避免了停機，使操作電網(wǎng)時更加平穩(wěn)，提高了電網(wǎng)的可靠性和安全性。
中國農(nóng)業(yè)大學
2021-04-11
火電機組深度調(diào)峰多模型智能預(yù)測控制系統(tǒng)
火電機組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調(diào)節(jié)下限從原來的50%Pe下調(diào)至30%Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。 本項成果采用多模型智能預(yù)測控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了在低負荷或超低負荷工況下的平穩(wěn)控制。 本項成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調(diào)到15%Pe，并實現(xiàn)了機組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達到了國內(nèi)外最先進的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評。
東南大學
2021-04-13
耐多藥結(jié)核病噬菌體快速診斷試劑盒研制
研制了耐多藥結(jié)核病的噬菌體快速診斷試劑盒，可同時檢測結(jié)核分枝桿菌臨床分離 株和/或肺結(jié)核患者痰標本對 5 種抗結(jié)核藥物（利福平、鏈霉素、異煙肼、乙胺丁醇、 吡嗪酰胺）的耐藥性。全程只需 3 天時間，比常規(guī)方法縮短 4～8 周，與傳統(tǒng)方法的診 斷符合率達 85％以上。
同濟大學
2021-04-13
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基于AI多診合參與運氣理論的智能健康檢測儀
【核心專利】一種智能化中醫(yī)體質(zhì)檢測系統(tǒng) 智能面象舌象采集終端系統(tǒng)及面象舌象采集方法 【發(fā)明人】祁興華 【技術(shù)領(lǐng)域】人工智能、生物醫(yī)藥 【摘要】 本項目是基于AI多診合參與運氣理論的智能健康檢測儀，依托于南京中醫(yī)藥大學的名老中醫(yī)、教授、博士團隊，依據(jù)“體質(zhì)可分、體病相關(guān)、體質(zhì)可調(diào)”理論，依據(jù)《中醫(yī)體質(zhì)分類與判定》標準，通過舌診、面診及問診信息采集，建立用戶健康檔案，人工智能分析舌象、面象及問診數(shù)據(jù)，依據(jù)黃帝內(nèi)經(jīng)五運六氣、望診等中醫(yī)基礎(chǔ)理論多診合參得出體質(zhì)及健康評估，并可根據(jù)時令節(jié)氣及亞健康大數(shù)據(jù)預(yù)測用戶健康狀況，智能推薦個性化養(yǎng)生方案。 作為一款以中醫(yī)望診理論為設(shè)計理念的健康測評設(shè)備，可隨時隨地為用戶提供中醫(yī)舌面測評、氣色及皮膚狀態(tài)觀察等服務(wù)。首創(chuàng)五運六氣結(jié)合九種體質(zhì)分型理論的健康模型，以中醫(yī)“治未病”為核心理念，融合中醫(yī)學、現(xiàn)代醫(yī)學、人工智能等學科，中西醫(yī)結(jié)合健康評估指數(shù)模型及健康干預(yù)體系，進行測評技術(shù)與健康管理服務(wù)模式的創(chuàng)新，提供個性化的健康評估與涵蓋衣、食、住、行、用、樂、養(yǎng)七個方面的健康指導(dǎo)，形成全方位、立體化的健康管理模式。 本產(chǎn)品改變了現(xiàn)有望診設(shè)備體積大、安裝使用困難等問題，使得望聞問切走入尋常百姓家。智能健康檢測終端的誕生，為中醫(yī)數(shù)字化技術(shù)走入家庭和社區(qū)帶來了福音。
南京中醫(yī)藥大學
2021-04-13
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基于雙截面電容層析成像的多相流多參數(shù)檢測系統(tǒng)
電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography, 簡稱ECT）是80年代中期開始發(fā)展起來的一種多相流參數(shù)檢測技術(shù)。當相分布發(fā)生變化時會引起多相流混合體等價介電常數(shù)的變化，而引起傳感器測量電容值的變化。通過傳感器獲得管道截面上各電極對電容，重建出截面介電常數(shù)分布，該技術(shù)具有成本低廉、響應(yīng)速度快、非侵入性、適用范圍廣、安全性好等優(yōu)點，在石油管道的氣/油（油/水）流、氣體輸送的氣/固流、內(nèi)燃機燃燒以及流化床顆粒流動等工業(yè)過程的檢測中具有廣闊的應(yīng)用前景。在管道上布置上下游兩個ECT傳感器則構(gòu)成了雙截面ECT系統(tǒng)。流體流過ECT的兩個成像截面，會得到具有時間差（渡越時間）的兩組圖像。利用互相關(guān)算法從兩組圖像中提取成像截面不同位置的渡越時間可以得到成像截面的速度分布。進一步，可以從速度分布和圖像灰度中提取體積流量，實現(xiàn)多相流的流動過程在線監(jiān)測和多參數(shù)測量。● 應(yīng)用前景： 電容層析成像技術(shù)具有成本低廉、響應(yīng)速度快、非侵入性、適用范圍廣、安全性好等優(yōu)點，在石油管道的氣/油（油/水）流、氣體輸送的氣/固流、內(nèi)燃機燃燒以及流化床顆粒流動等工業(yè)過程的檢測中具有廣闊的應(yīng)用前景。
南京工業(yè)大學
2021-04-13
納米隱身功能復(fù)合材料的制備及其多頻段隱身性能研究
利用具有自主知識產(chǎn)權(quán)的專利氧化鋅晶須（簡寫為ZnOw）技術(shù)，進行軍民納米隱身功能復(fù)合材料的開發(fā)，研制一種吸收頻帶寬、重量輕、厚度薄、吸收率高、物理和化學性能好、室外施工、常溫固化、使用維修簡便、采購和維修費用低等實用性較強的陷身材料，并在適當裝備上實測驗證其隱身效果。根據(jù)國防部門要求，參照國防標準本項目的主要技術(shù)經(jīng)濟術(shù)指標為：1）隱身值：3mm波段，優(yōu)于—10dB(隱身值90%以上 8mm波段，優(yōu)于—5dB(隱身值75%)以上8cm波段，優(yōu)于—5dB(隱身值75%)以上2）附著力： ≥ 7Mpa3)沖出強度≥50kg.cm4)面密度：≤1.7kg/m2
西南交通大學
2021-04-13
一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應(yīng)用于目 標識別，顯微成像，軍事作戰(zhàn)，機器視覺等領(lǐng)域。本發(fā)明首先利用各向異性熱擴散理論建模多聚焦圖像 的成像過程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據(jù)圖像信息確定聚焦區(qū)域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據(jù)平滑的多層次融合模板圖進行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質(zhì)量，并且具有良好的實用性和廣泛的適用性。
武漢大學
2021-04-13
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多壁納米碳管表面化學鍍鎳鋅的方法
研發(fā)階段/n一種多壁納米碳管表面化學鍍鎳鋅的方法，其特征在于：ａ．首先在鍍鎳鋅之前對碳納米管進行預(yù)處理，通過純化、氧化處理獲得較純凈納米碳管，再通過活化、敏化處理在納米碳管表面形成催化金屬核；ｂ．將預(yù)處理后的納米碳管加入鎳鋅鍍液中，反應(yīng)過程用超聲波振蕩器充分散，Ｎｉ－Ｚｎ－Ｐ在納米碳管表面的催化金屬核上沉積并長大，繼而形成連續(xù)結(jié)合鍍層，鎳的自催化活性使沉積持續(xù)進行，從而得到較厚的鍍層。將經(jīng)過以上處理的納米碳管用作金屬基復(fù)合材料增強體時，可以和金屬基體緊密結(jié)合，充分發(fā)揮其優(yōu)良特性。
湖北工業(yè)大學
2021-01-12
火電機組深度調(diào)峰多模型智能預(yù)測控制系統(tǒng)
火電機組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調(diào)節(jié)下限從原來的50%Pe下調(diào)至30%Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。 本項成果采用多模型智能預(yù)測控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了在低負荷或超低負荷工況下的平穩(wěn)控制。 本項成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調(diào)到15%Pe，并實現(xiàn)了機組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達到了國內(nèi)外最先進的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評。
東南大學
2021-04-13
基于機器學習的多模態(tài)醫(yī)學影像信息處理與分析
多模態(tài)醫(yī)學影像信息處理與分析，具有重大的應(yīng)用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領(lǐng)域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫(yī)學影像的特征描述、設(shè)備無關(guān)性 的特征評價與特征選擇、基于內(nèi)容的多模態(tài)醫(yī)學影像檢索、醫(yī)學影像信息挖掘、 參考庫建設(shè)與算法輔助研究平臺的設(shè)計與開發(fā)等內(nèi)容。研究目標為： （1）建立統(tǒng)一的特征描述模型，實現(xiàn)跨模態(tài)醫(yī)學影像的統(tǒng)一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫(yī)學影像信息處理與分析算法的設(shè)備無 關(guān)性問題的通用框架； （3）在醫(yī)學影像標注數(shù)據(jù)有限、數(shù)據(jù)庫為海量等條件下，實現(xiàn)高效率單模 50 態(tài)影像檢索，有效提高多模態(tài)、跨模態(tài)醫(yī)學影像檢索的精度，實現(xiàn)用戶友好的 檢索結(jié)果展示； （4）從結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多模態(tài)醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中，挖掘有用的知識，構(gòu)建有效的 輔助診斷模型、實現(xiàn)個人疾病風險預(yù)警； （5）完成首期參考庫建設(shè)與算法輔助研發(fā)平臺的開發(fā)，為項目研究內(nèi)容的 開展提供有效數(shù)據(jù)和環(huán)境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執(zhí)行期 2013.1-2017.12。
山東大學
2021-04-13