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技術(shù)成熟度：理論突破 反應(yīng)器采用一體式生物流化床，好氧區(qū)，投加了懸浮載體果核活性炭，形成活性污泥及生物膜的有機(jī)結(jié)合體；缺氧區(qū)，安裝三相分離器及攪拌片，使泥水混合均勻，能夠及時(shí)排出反硝化所產(chǎn)生的氮?dú)猓M(jìn)而提高脫氮效率。 設(shè)備所有結(jié)構(gòu)均在同一殼體內(nèi)，工藝運(yùn)行方式靈活，由于其運(yùn)行過程中不需額外投加碳源和絮凝劑，其運(yùn)行費(fèi)用較低。針對我國農(nóng)村污水處理面臨的不易聚集處理的問題，這種單體新型污水處理設(shè)備對我國農(nóng)村污水處理有著較大的實(shí)用潛力。 運(yùn)用一體式生物流化床處理村鎮(zhèn)小區(qū)生活污水，為該工藝的應(yīng)用推廣提供科學(xué)的運(yùn)行控制參數(shù)。 針對我國農(nóng)村污水處理面臨的不易聚集處理的問題，這種單體新型污水處理設(shè)備對我國農(nóng)村污水處理有著較大的實(shí)用潛力。

針對分布式風(fēng)光發(fā)電在配電網(wǎng)中的高比例接入態(tài)勢，源荷存在時(shí)空不匹配特性，導(dǎo)致功率倒送和節(jié)點(diǎn)過電壓等問題，面向電網(wǎng)網(wǎng)架相對薄弱地區(qū)，開展考慮風(fēng)光發(fā)電不確定性的儲能的選址定容研究，實(shí)現(xiàn)不同運(yùn)行方式下儲能的優(yōu)化配置；提出基于有功/無功電壓控制分區(qū)的新型配電系統(tǒng)電壓控制策略，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)電壓的分散式與集中式協(xié)同控制，滿足高滲透率風(fēng)光并網(wǎng)場景下的電能質(zhì)量要求。

本成果圍繞光伏并網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量展開。基于深度學(xué)習(xí)算法，研究諧波等電能質(zhì)量指標(biāo)變化規(guī)律，運(yùn)用特征提取技術(shù)處理時(shí)序數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量預(yù)測。研發(fā)基于態(tài)勢感知的電能質(zhì)量調(diào)控裝置，總諧波補(bǔ)償率不小于 90%，補(bǔ)償次數(shù) 2 - 50 次。成果形式包括研究報(bào)告、調(diào)控裝置示范應(yīng)用，申請發(fā)明專利 3 項(xiàng)，發(fā)表論文 3 篇。應(yīng)用場景涵蓋光伏電站、配電網(wǎng)等，可提升電網(wǎng)可靠性與經(jīng)濟(jì)性，減少設(shè)備損耗、優(yōu)化調(diào)控策略、降低棄光率，為新能源消納提供支撐。

李天來院士團(tuán)隊(duì)許濤課題組在Science子刊發(fā)布植物器官脫落分子機(jī)制最新研究成果

沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)特種玉米研究所選育的玉米新品種‘沈農(nóng)T120’實(shí)現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化

技術(shù)成熟度：技術(shù)突破 1.原理：結(jié)合磁浮列車極端運(yùn)行工況，充分考慮運(yùn)行環(huán)境的強(qiáng)磁場，深入研究機(jī)-電-磁耦合機(jī)制，精確調(diào)節(jié)磁體懸浮姿態(tài)，以實(shí)現(xiàn)超導(dǎo)磁體在液氮溫區(qū)（-196℃）自穩(wěn)定懸浮。 2.創(chuàng)新點(diǎn)： （1）研發(fā)國產(chǎn)化低功耗懸浮控制模塊，能耗較進(jìn)口設(shè)備降低35%； （2）突破-196℃環(huán)境下多系統(tǒng)協(xié)同控制技術(shù)，填補(bǔ)國內(nèi)工程化應(yīng)用空白。 3.應(yīng)用場景： （1）高速磁浮列車靜懸試驗(yàn)臺 （2）精密儀器運(yùn)輸平臺 （3）航空航天地面測試裝備 4.應(yīng)用案例：前期開發(fā)的自由度控制系統(tǒng)，已被合作團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用且效果較好。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素與微量營養(yǎng)元素金屬錳離子成功合成了一種具有類酶活性的材料（Lu-Mn納米酶），該材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性條件下（腫瘤微環(huán)境）可高效地將H2O2轉(zhuǎn)化為具有腫瘤細(xì)胞清除能力的·OH，能夠有效殺死腫瘤細(xì)胞，抑制腫瘤生長，為癌癥治療提供了一種新的策略。

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測與預(yù)測中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對計(jì)算資源的依賴。 在競爭優(yōu)勢方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲能、電動(dòng)汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲能設(shè)備中開展應(yīng)用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專家評審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。