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?1、 能源介質(zhì)系統(tǒng)的集中監(jiān)測(cè)及運(yùn)行狀態(tài)分析完善軋制生產(chǎn)線(xiàn)能源介質(zhì)系統(tǒng)的儀表配置和數(shù)據(jù)收集，對(duì)各類(lèi)能源介質(zhì)進(jìn)行集中監(jiān)控和在線(xiàn)計(jì)量，根據(jù)熱平衡、水平衡等動(dòng)態(tài)分析方法，對(duì)能源介質(zhì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行異常識(shí)別、診斷和預(yù)警，并自動(dòng)生成管理報(bào)表等。?2、 軋件工序能耗成本的在線(xiàn)核算和挖掘分析利用能耗分析模型，根據(jù)軋件跟蹤時(shí)序，在線(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析每一軋件在各工序中的能源介質(zhì)消耗及成本，并與生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，為生產(chǎn)工藝的節(jié)能優(yōu)化提供依據(jù)。?3、 軋件工序能耗的預(yù)測(cè)仿真及生產(chǎn)優(yōu)化利用能耗預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝節(jié)能的仿真優(yōu)化，并根據(jù)生產(chǎn)節(jié)奏，通過(guò)峰谷電量排產(chǎn)和燃?xì)?、冷卻水供應(yīng)優(yōu)化，以減少能源介質(zhì)的耗散，同時(shí)避免能源介質(zhì)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性造成不良影響。

項(xiàng)目獲國(guó)家973、863計(jì)劃支持，獲得國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、省部級(jí)科技一等獎(jiǎng)3項(xiàng)，發(fā)明專(zhuān)利20余項(xiàng)。

利用市政污水培養(yǎng)產(chǎn)油微藻可有效解決環(huán)境水污染和能源危機(jī)的雙重挑戰(zhàn)：微藻能夠利用市政污水中的碳、氮、磷等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)進(jìn)行生長(zhǎng)，并在細(xì)胞內(nèi)積累油脂。降解污水中的污染物的同時(shí)提供了生產(chǎn)生物柴油的原料，極大限度地降低生物柴油的生產(chǎn)成本和污水處理廠的運(yùn)營(yíng)成本。通過(guò)對(duì)微藻能源生產(chǎn)工藝進(jìn)行中試，構(gòu)建微藻能源規(guī)?；上到y(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)各個(gè)單元之間高效率的耦合。其主要流程為：微藻培養(yǎng)、微藻收獲、微藻油脂提取與轉(zhuǎn)酯化。

一、項(xiàng)目進(jìn)展 已注冊(cè)公司運(yùn)營(yíng) 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱(chēng) 四川銘學(xué)智能技術(shù)有限公司 企業(yè)法人 林鈺 注冊(cè)時(shí)間 2017.11.29 注冊(cè)所在省市 四川省成都市 組織機(jī)構(gòu)代碼 91510100MA6C766U7T 經(jīng)營(yíng)范圍 計(jì)算機(jī)軟硬件開(kāi)發(fā) 企業(yè)地址 成都高新區(qū)天府大道北段1700號(hào) 獲投資情況 / 三、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 學(xué)號(hào) 林鈺 電信院/控制工程 2019.9/2022.6 201922000100 四、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專(zhuān)業(yè) 職務(wù)/職稱(chēng) 研究方向 李茜 電信院/電氣工程 副教授 能源系統(tǒng)智能感知 五、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 電力精靈—電力能源裝備健康狀態(tài)診斷平臺(tái)是集狀態(tài)數(shù)據(jù)匯集、故障診斷、狀態(tài)評(píng)估、檢修決策推薦、三維立體顯示、創(chuàng)新健康管理等多功能為一體的全棧式電力能源裝備健康狀況診斷平臺(tái)。該系統(tǒng)改進(jìn)了市面上監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要存在功能單一、智能化不足、電力能源裝備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)各自獨(dú)立等問(wèn)題，創(chuàng)新性地提出電力能源裝備健康管理功能，同時(shí)覆蓋變壓器、海纜、蓄電池、開(kāi)關(guān)柜、UPS、絕緣盤(pán)6類(lèi)裝備，使用戶(hù)全面了解電力能源裝備的生命周期及整體健康情況，為用戶(hù)提供高效狀態(tài)檢修策略。

國(guó)軒高科股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“國(guó)軒高科”）系中國(guó)動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)最早進(jìn)入資本市場(chǎng)的民族企業(yè)，于2015年5月成功上市，股票代碼002074，擁有新能源汽車(chē)動(dòng)力電池、儲(chǔ)能、輸配電設(shè)備等業(yè)務(wù)板塊，旗下包括合肥國(guó)軒高科動(dòng)力能源有限公司、工研總院、資本中心和東源電器四大板塊。 合肥國(guó)軒高科動(dòng)力能源有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“合肥國(guó)軒”）為國(guó)軒高科的全資子公司，成立于2006年5月，擁有合肥（新站、經(jīng)開(kāi)、廬江、肥東）、南京、青島、唐山、南通、柳州、宜春十大生產(chǎn)基地。 公司系國(guó)內(nèi)最早從事新能源汽車(chē)動(dòng)力鋰離子電池自主研發(fā)、生產(chǎn)和銷(xiāo)售的企業(yè)之一，專(zhuān)業(yè)從事新型鋰離子電池及其材料的研發(fā)、生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)，擁有核心技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。主要產(chǎn)品包括磷酸鐵鋰和三元材料及電芯、動(dòng)力電池組、電池管理系統(tǒng)及儲(chǔ)能型電池組等。產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于純電動(dòng)商用車(chē)、乘用車(chē)、物流車(chē)和混合動(dòng)力汽車(chē)等新能源汽車(chē)領(lǐng)域，并與國(guó)內(nèi)多家主要新能源整車(chē)企業(yè)建立了長(zhǎng)期戰(zhàn)略合作關(guān)系。 公司作為國(guó)家級(jí)企業(yè)技術(shù)中心、三項(xiàng)國(guó)家“863”重大課題承擔(dān)單位，參與了三項(xiàng)新能源汽車(chē)創(chuàng)新工程，先后通過(guò)ISO9001、ISO14001、ISO45001三標(biāo)一體認(rèn)證和IATF16949質(zhì)量管理體系認(rèn)證，被評(píng)為國(guó)家CNAS認(rèn)可檢測(cè)中心等，并在中國(guó)合肥、中國(guó)上海、美國(guó)硅谷、美國(guó)克利夫蘭、新加坡、日本筑波、德國(guó)等地建立了全球研發(fā)中心。2016年，由國(guó)軒高科牽頭的“高比能量動(dòng)力鋰離子電池的研發(fā)與集成應(yīng)用”課題、“年產(chǎn)6億安時(shí)鋰離子動(dòng)力電池生產(chǎn)基地項(xiàng)目”、以及“新能源汽車(chē)鋰動(dòng)力電池智能工廠”項(xiàng)目分別成功申報(bào)國(guó)家“十三五規(guī)劃”新能源汽車(chē)重大專(zhuān)項(xiàng)、發(fā)改委2016年增強(qiáng)制造業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力專(zhuān)項(xiàng)和工信部新能源汽車(chē)鋰動(dòng)力電池智能工廠重點(diǎn)項(xiàng)目。 公司系國(guó)家火炬計(jì)劃項(xiàng)目單位、高新技術(shù)企業(yè)、安徽省政府質(zhì)量獎(jiǎng)、安徽省環(huán)境保護(hù)創(chuàng)新試點(diǎn)單位，并且擁有國(guó)家級(jí)博士后科研工作站和省級(jí)院士工作站，2019年1月國(guó)軒高科企業(yè)商標(biāo)被國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)總局認(rèn)定為中國(guó)馳名商標(biāo)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種煉鐵生產(chǎn)過(guò)程伴生能源的整體梯級(jí)回收系統(tǒng),包括:包含燃?xì)廨啓C(jī)的高爐煤氣燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發(fā)電系統(tǒng);還包括燒結(jié)煙氣回收系統(tǒng)和冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)。所述的燒結(jié)煙氣回收系統(tǒng)將來(lái)自燒結(jié)機(jī)的燒結(jié)煙氣經(jīng)除塵器除塵后,在第一引風(fēng)機(jī)的抽吸作用下送入雙壓余熱鍋爐;所述的冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)將冷卻熱燒結(jié)礦后產(chǎn)生的熱廢氣在第二引風(fēng)機(jī)的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發(fā)明系統(tǒng)將燒結(jié)工藝顯熱和煉鐵過(guò)程伴生的低熱值高爐煤氣進(jìn)行整體回收,并且梯級(jí)利用,形成完整的、能穩(wěn)定運(yùn)行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統(tǒng)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統(tǒng)，包括：用于輸送垃圾桶升降循環(huán)的升降機(jī)構(gòu)，所述升降機(jī)構(gòu)具有環(huán)形輸送件，環(huán)形輸送件上間隔布置有多個(gè)連接座，每個(gè)連接座上轉(zhuǎn)接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機(jī)構(gòu)兩側(cè)并用于保持垃圾桶升降運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的限位軌道，靠近所述升降機(jī)構(gòu)的底部設(shè)有無(wú)限位軌道作用的垃圾傾倒位；置于各樓層并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停機(jī)構(gòu)；位于所述升降機(jī)構(gòu)下方的垃圾儲(chǔ)存箱，用于儲(chǔ)存各垃圾桶翻轉(zhuǎn)倒出的垃圾。本發(fā)明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節(jié)省電梯運(yùn)輸垃圾的功耗，節(jié)能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，所蘊(yùn)含的價(jià)值也越來(lái)越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè)和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測(cè)部分。訓(xùn)練部分通過(guò)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立一個(gè)電壓穩(wěn)定性的 分類(lèi)器。分類(lèi)器訓(xùn)練完成后，再對(duì)新增的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類(lèi)別標(biāo)記、特征壓縮、分類(lèi)器類(lèi)型選擇。預(yù)測(cè)部分主要分為分類(lèi)器數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段和預(yù)測(cè)輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)一步綜合多個(gè)節(jié)點(diǎn)給出 電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知的評(píng)估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分類(lèi)器的時(shí)候，本系統(tǒng)將特征選取的時(shí)段和預(yù) 測(cè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)拉開(kāi)，形成一種延時(shí)的預(yù)測(cè)方法，本發(fā)明對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說(shuō)明本系統(tǒng)實(shí)施電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)的具體步驟為:步驟 1:通過(guò)部署在關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)的同步相角測(cè)量單元 PMU 采集電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，所述 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個(gè)關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)的電壓 U、 有功 P、無(wú)功 Q、電流 I;分別計(jì)算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無(wú)功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來(lái)表征量的時(shí)間變化速 率;步驟 2:對(duì)步驟 1 中提取的特征進(jìn)行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時(shí)刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)值的 0.8 倍來(lái)區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標(biāo)記穩(wěn)定，用 1 標(biāo)記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類(lèi)器，建立一個(gè)電壓穩(wěn) 定性的分類(lèi)器;步驟 4:訓(xùn)練分類(lèi)器;當(dāng)分類(lèi)器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲(chǔ)存起來(lái);步驟 5:進(jìn)入預(yù)測(cè)部分的數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段， 填充特征矩陣，沒(méi)有輸出;步驟 6:把多個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類(lèi)器給出的預(yù)測(cè)結(jié)果;特征時(shí)段向前滑動(dòng)，最初的特征被拋棄，新特征補(bǔ)充在隊(duì)尾， 分類(lèi)器持續(xù)給出預(yù)測(cè)結(jié)果;步驟 7:每隔一定時(shí)間間隔 ，要把新收集來(lái)的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類(lèi)器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過(guò)程中，我們充分利用現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ);Spark 負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負(fù)責(zé)在線(xiàn)預(yù)測(cè);Kafka 負(fù)責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。