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隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數。

高校科技成果盡在科轉云

本實用新型提供一種電池箱、電池模組及新能源汽車，所述電池箱包括箱體、蓋體和密封圈；所述箱體包括底面及設置于所述底面四周的側壁，所述底面與側壁形成一容置電池的容置空間；所述蓋體包括頂面及設置于所述頂面四周的側壁，所述蓋體還包括設置在所述頂面的凹槽，所述凹槽用于放置所述密封圈，以使所述箱體與蓋體蓋合時，所述箱體的開口與所述密封圈接觸；所述電池箱還包括密封填充物，在所述箱體與蓋體蓋合時，所述密封填充物設置蓋合位置處的頂面四周的側壁與所述底面四周的側壁之間。采用本實用新型提供的電池箱，可以在提

研發階段/n華中農業大學生物質與生物能源研究中心自成立以來，在彭良才博士的帶領下正大力開展新型能源作物的培育和秸稈酒精產業化相關技術的攻關。通過與國內多家科研院所合作，己篩選和鑒定出一批適應于我國邊際土地種植的生物質產量大和木質纖維素降解轉化效率高的能源植物（甜高梁和芒草）。采用現代生物技術，對我國三大糧食作物（水稻、小麥和玉米）其秸稈細胞壁結構與組成展開遺傳改良，已篩選出一批理想能源作物的新材料，不僅糧食產量穩定，其秸稈降解轉化酒精的效率明顯提高，同時還可提高秸稈的綜合利用（如飼料、造紙、化工產品

成果簡介：項目獲國家 973、863 計劃支持，獲得國家科技進步二等獎1 項、 省部級科技一等獎 3 項，發明專利 20 余項。 技術領域：新型材料 應用范圍：能源環保，新材料 所在階段：小規模生產，試生產階段 成果轉讓方式：技術轉讓、技術入股與合作、技術服務 市場狀況及效益分析：本項目研究開發的具有自主知識產權的高功率鎳氫動力電池(>1250W/kg)和鋰離子動力電池(>1800W/kg)已應用于東風、奇瑞、長安、

本發明公開了一種高效使用新能源的能源調度方法，以及輔助 該方法實現的異構結點裝置。它根據服務器上在一天二十四小時之內 負載不均衡的特點，在低負載的情況下進行負載的調度，把低負載時 間段內對能耗的需求降低，從而降低了整個系統一天內能耗的需求量。 其中負載調度涉及在異構結點之間進行負載的分配策略；另外，將通 過風能、太陽能等途徑收集的有限新能源進行最高效化的利用。新能 源的利用點包括兩個，其一為在高負載的時間段，降低最高

成果圍繞互聯電網中風電、光儲的虛擬同步控制技術展開研究，通過量化評估風電、光儲虛擬慣量和區域電網慣量，利用功率跟蹤優化、變槳減載以及混合儲能，提出了風電、光伏并網系統的慣量及一次調頻控制策略。在此基礎上，分析含虛擬慣量互聯區域電網的暫態穩定機理，研究虛擬慣量與阻尼的多區域協同優化方法，使風電、光儲設備兼具為頻率、阻尼及功角提供暫態穩定的支撐能力。 創新點 發明風電、光儲并網系統的虛擬同步耦合控制技術，建立風機、蓄電池及超級電容與系統頻率間的虛擬同步耦合關系，提升高比例新能源并網系統的慣量支撐能力；發明多區域風電、光儲虛擬慣量的協同控制優化運行系統，在變慣量控制下，分別構建高比例接入風電、光儲區域互聯電網的等值模型，掌握慣量、頻率調整及低頻振蕩多重控制目標之間的規律，通過多區域協同慣量控制，提高含高比例新能源電力系統的穩定性。 獲獎情況

 本項目針對光伏發電分散式接入電網的模式，設計了對電網友好可控的帶儲能裝置的多端口變換器光儲一體能源系統。應用環境有公共建筑、工業廠房和居民家庭等有公共電網的地方，或者無公共電網但有電力需求的地方如偏遠山區、海島等，該光儲能源系統能夠經過自我調節和控制與大電網互為支撐，向重要負載不間斷供電等功能。 本項目成功開發50Kw光儲一體能源系統，系統含有光伏端口、電池端口和交流端口，光伏組件通過Boost變換器接入直流母線；蓄電池通過雙向DC/DC變換器也接在直流母線上；變換器的交流端口可以接電網，也能為三相負載供電，逆變器采用三相四線制結構，直流母線分裂電容的電壓均衡由均壓橋臂（S11，S12）平衡。本系統有三大特征：采用雙路光伏MPPT輸入，使安裝在不同方向的光伏陣列最大限度獲取太陽能；能量采用直流母線匯聚形式，降低了系統損耗和效率；負載接口分為重要負載和可控負載接口，確保系統維持對重要負載的供電，實現能量的平衡自治。 項目具有重大的科研價值，項目成功實現產品轉化，將應用于海南某小區幾個單元的供電系統，實現能量自給自足、余電上網模式，開啟綠色環保、低碳節能的新用電方式。

系統的核心在于中央控制與能量調配，本系統采用集中管理的方式對一次側接入進行電能調度分配。

一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 四川安鈕諾斯油氣能源技術有限公司 企業法人 付洪瓊 注冊時間 2017.3 注冊所在省市 四川省成都市 組織機構代碼 91510114MA6CL70B2X 經營范圍 油氣井工程技術研發，技術服務；新能源技術研發技術服務，技術轉讓，石油裝備、化學試劑（不含危化品）的研發、租賃、銷售、技術服務；軟件的研發、銷售、技術服務；化工品、礦產品、建筑材料的研發、銷售、技術服務；商務信息咨詢，貨物及技術進出口 企業地址 成都市高新區吉慶4路188號IMC國際廣場 獲投資情況 暫無 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 付洪瓊 石油與天然氣工程學院/油氣井工程 2013.9/2022.6 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 郭小陽 石油與天然氣工程學院/油氣井工程 博導、教授 油氣井固井與完井 五、項目簡介 安鈕諾斯油氣能源技術有限公司于2017年03月06日在成都市新都區市場和質量監督管理局注冊成立，注冊資本為壹仟萬元人民幣，公司的股權結構為創始人占股70%，核心技術人員占股30%。在公司發展壯大的3年里，始終為客戶提供好的產品和技術支持、健全的售后服務。公司屬于成都能源公司行業，主要經營油氣工程技術研發、集成與配套服務；新能源（國家專營的除外）技術研發與服務。  公司定位為新產品新技術公司，以研發、銷售新產品新技術為公司核心，為客戶提供一體化解決問題方案。公司有著優良的產品和專業的銷售和技術團隊，其中依托西南石油大學國家重點實驗室，經過5年的艱苦攻關，數萬次試驗，開發出我們中國自己的環空竄流治理產品——Rhino Shield特種樹脂，打破國外公司的技術壟斷，且在新疆、川渝和伊拉克等地區的投入使用中起到物超所值立竿見影的效果。公司團隊現有行業資深技術專家領銜技術顧問，2個研發研發部20余人，其中碩士研究生以上學歷達70%以上，包含石油工程、化學和材料等專業，公司以國際公司管理標準開展國際化技術服務。