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項目成果/簡介:2019年上海市科技進步一等獎在復雜多變海況與惡劣運行環(huán)境中，大型綜合電力系統(tǒng)各類型擾動和故障頻繁，嚴重影響了大功率變頻裝置與高精密儀器的可靠運行，系統(tǒng)安全穩(wěn)定問題遠比陸地電網(wǎng)嚴峻，亟需突破解決。提高裝備性能和系統(tǒng)調(diào)控水平，是保障我國由造船大國向造船強國轉(zhuǎn)型升級的重大需求。圍繞綜合電力系統(tǒng)優(yōu)化與智能運行技術(shù)難題，歷經(jīng)十余年的產(chǎn)學研攻關(guān)，取得了多項獨創(chuàng)性技術(shù)成果：1、發(fā)明基于多電平功率模塊的大功率變頻系統(tǒng)及自適應(yīng)虛擬同步電機控制技術(shù)，研制國產(chǎn)5MW大功率多重優(yōu)化控制變頻裝置。2、首創(chuàng)多頻帶混合電力濾波器及參數(shù)動態(tài)優(yōu)化技術(shù)，開發(fā)變壓器可控預充磁裝置，研制船舶電能質(zhì)量診斷與協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)。3、提出大型船舶電站-電網(wǎng)自適應(yīng)廣域協(xié)調(diào)保護方法，研制協(xié)調(diào)保護裝置與模糊多目標故障智能自愈系統(tǒng)。4、發(fā)明船舶負載功率波動模糊分頻與協(xié)同優(yōu)化分配技術(shù)，提出綜合電力系統(tǒng)分級協(xié)同穩(wěn)定控制機制與方法，開發(fā)船舶能量動態(tài)智能優(yōu)化管理系統(tǒng)。項目獲16項專利，成果整體達國際領(lǐng)先水平，打破了國外技術(shù)壟斷與封鎖，解決了我國民用船舶電力系統(tǒng)關(guān)鍵裝備“卡脖子”的問題，有效支撐了綜合電力系統(tǒng)的優(yōu)質(zhì)運行。成果已成功應(yīng)用于“海洋981”半潛式鉆井平臺、“雪龍2”等綜合科考船、大型箱船，其中“東方紅3”科考船電網(wǎng)運行參數(shù)部分世界領(lǐng)先，獲CCTV、新浪網(wǎng)等多家權(quán)威媒體報道。項目核心裝備與系統(tǒng)打通了高技術(shù)船舶上下游產(chǎn)業(yè)鏈，推動了上海船舶工業(yè)高端化轉(zhuǎn)型與發(fā)展，近三年新增產(chǎn)值10.39億、利潤1.48億、利稅0.5億，衍生技術(shù)已拓展應(yīng)用至多個配電網(wǎng)示范工程。圖 2 自主優(yōu)化控制大功率變頻裝置圖 3 混合濾波器實物圖 圖 4 電能質(zhì)量主動優(yōu)化控制系統(tǒng)圖 5  智能保護與自愈系統(tǒng)現(xiàn)場應(yīng)用及測試知識產(chǎn)權(quán)類型:發(fā)明專利 、 軟件著作權(quán)技術(shù)先進程度:達到國際領(lǐng)先水平成果獲得方式:與企業(yè)合作獲得政府支持情況:國家級計劃/專項類別:科技部重大專項、上海市重大項目等

在國內(nèi)首次長大高等級公路隧道內(nèi)的機電設(shè)備控制智能化、組態(tài)化、綜合化和網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，是部分領(lǐng)域國際領(lǐng)先、總體具有國際先進水平的高水平研究。以智能通風控制為主體，可解決大幅度降低隧道營運通風的電力耗費與車輛在隧道內(nèi)安全行駛及預防重大火災發(fā)生的一系列技術(shù)難題。以具體工程為依托，研究成果直接在依托研究工程的設(shè)計施工中應(yīng)用，進行工程示范后可在大范圍推廣。

本發(fā)明公開了一種支持異質(zhì)智能無線傳感器在線開放規(guī)劃的方法及系統(tǒng)，包括通過互聯(lián)網(wǎng)在線注冊 智能無線傳感器元數(shù)據(jù)到 SOS 服務(wù)、構(gòu)建并在線安裝智能無線傳感器規(guī)劃插件、在線注冊智能無線傳 感器元數(shù)據(jù)到 SPS 服務(wù)、在線獲取智能無線傳感器任務(wù)規(guī)劃參數(shù)描述、設(shè)置智能無線傳感器任務(wù)規(guī)劃參 數(shù)并在線驗證智能無線傳感器任務(wù)規(guī)劃參數(shù)有效性、在線提交智能無線傳感器任務(wù)規(guī)劃請求、基于時空 位置在線獲取智能無線傳感器觀測數(shù)據(jù)七步驟；本發(fā)明實現(xiàn)了異質(zhì)智能無線傳感器在

1. 痛點問題 隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電網(wǎng)運行方式時變性和復雜性日益增強，運行專家難以把握電網(wǎng)安全運行的特征和規(guī)律，極大的增加了電網(wǎng)運行風險和控制難度。在傳統(tǒng)的調(diào)度機制中，一方面，運方人員人工選擇典型的運行方式，通過離線電力系統(tǒng)分析程序，計算電網(wǎng)潮流，分析電網(wǎng)穩(wěn)定性，制定電網(wǎng)安全運行邊界，進而人工歸納形成“年度運行方式手冊”，來長期指導電網(wǎng)運行；另一方面，調(diào)度員將上述運行規(guī)則作為安全邊界（安全約束），輸入能量管理系統(tǒng)（Energy Management System，EMS），進而對電網(wǎng)進行調(diào)度和控制，以求在安全邊界內(nèi)達到最優(yōu)運行點。 然而傳統(tǒng)的調(diào)度機制存在問題，近年來國內(nèi)外頻繁發(fā)生的大停電事故也說明了這一點。主要問題歸納如下： 第一，極端運行方式下不安全：電網(wǎng)運行方式多變，離線規(guī)則可能不滿足極端運行方式的安全要求。 第二，常規(guī)運行方式下經(jīng)濟性差：受能力和時間所限，運方人員離線制定運行規(guī)則時，僅分析典型運行方式，規(guī)則形成后長期使用，相對粗放，缺乏精益化管控，導致電力網(wǎng)絡(luò)資源利用率低。 第三，隨著新能源的大規(guī)模并網(wǎng)、需求響應(yīng)的逐步實現(xiàn)，運行邊界頻繁變化，不確定性增強。 第四，電力系統(tǒng)運行受到其他系統(tǒng)影響，電力系統(tǒng)安全已經(jīng)演變成為一個多系統(tǒng)、多因素綜合分析問題。以微氣象系統(tǒng)為例，對于發(fā)電側(cè)，微氣象直接影響風電、光伏等新能源的出力；對于需求側(cè)，微氣象直接影響工業(yè)負荷、智能樓宇、電動汽車等的負荷功率。因此，微氣象系統(tǒng)通過影響發(fā)電負荷水平，進而影響電力系統(tǒng)安全。因此，隨著電力系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的關(guān)系日益緊密，電力系統(tǒng)安全評估時需要考慮其他系統(tǒng)（例如微氣象系統(tǒng)）的影響。 綜上所述，傳統(tǒng)的調(diào)度機制已經(jīng)無法適應(yīng)新的形勢。因此，亟需研究支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員軟件的關(guān)鍵技術(shù)，通過人工智能、深度學習等信息領(lǐng)域與能源領(lǐng)域的交叉研究，突破支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員的基礎(chǔ)理論瓶頸，從實際電力系統(tǒng)出發(fā)（物理維），立足現(xiàn)有調(diào)度機制，基于在線運行方式，采用模型驅(qū)動的安全評估方法（模型驅(qū)動），形成海量電力系統(tǒng)安全評估仿真樣本（數(shù)據(jù)維）；再以這些樣本為基礎(chǔ)，通過機器學習訓練數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)在線安全評估模型（數(shù)據(jù)驅(qū)動），形成電力系統(tǒng)安全運行知識圖譜（知識維），以代替運方的“年度運行方式手冊”。 2. 解決方案 本成果提出了一種支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員技術(shù)，包括可再生電源的數(shù)據(jù)驅(qū)動電壓頻率響應(yīng)特性建模方法、用于暫態(tài)穩(wěn)定預測的失穩(wěn)樣本主動生成方法、電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估方法、結(jié)合深度學習和仿真計算的暫態(tài)穩(wěn)定嚴重故障篩選方法、考慮運行約束的調(diào)整潮流生成方法等關(guān)鍵技術(shù)，開發(fā)了支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員軟件。該軟件用“人工智能”代替“專家智能”，以電力系統(tǒng)安全評估產(chǎn)生的海量仿真數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以人工智能和機器學習為手段，構(gòu)建電力系統(tǒng)安全運行知識圖譜，從而將“專家智能”離線制定粗放運行規(guī)則的模式，變革為“人工智能”在線發(fā)現(xiàn)精細運行規(guī)則的模式，逐步代替運方的“年度運行方式手冊”，保證復雜電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行。 3. 合作需求 尋求應(yīng)用場景和資源對接，應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)能覆蓋斷面規(guī)模眾多的大省如浙江、廣東等，并且有與輸電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的大中型企業(yè)有合作經(jīng)驗，同時具有一定的技術(shù)開發(fā)能力、市場推廣資源和現(xiàn)場工程實施經(jīng)驗，能與現(xiàn)有團隊形成合力，通過信息領(lǐng)域與能源領(lǐng)域的交叉研究，突破支撐復雜電網(wǎng)斷面發(fā)現(xiàn)的智能機器調(diào)度員軟硬件難題。為保障項目實施質(zhì)量和進度要求，擬合作團隊需通過ISO9001質(zhì)量管理體系認證，且是國家高新技術(shù)企業(yè)。期望通過合作，全面開展產(chǎn)品和服務(wù)的推廣銷售。

現(xiàn)有智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)主要的業(yè)務(wù)是信息服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)管理、品種培育等信息獲取及管理方面，而很少見到對生產(chǎn)流程中的硬件設(shè)施進行優(yōu)化的企業(yè)，ISET將以此為切入點，完善智慧農(nóng)業(yè)的各個環(huán)節(jié)。ISET以智慧農(nóng)業(yè)為主線，打造以智慧導航轉(zhuǎn)運機器人、智慧噴灌轉(zhuǎn)運機器人、智能農(nóng)作物識別采摘機器人，以及定制機器人輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品服務(wù)等為分支的產(chǎn)業(yè)鏈。

無線通信技術(shù)VHF/UHF頻段基于OFDM技術(shù)的高速數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)   無線通信的突出問題：頻率資源嚴重不足 。   我國無管會允許在這一頻段進行數(shù)據(jù)的傳輸，如地質(zhì)礦產(chǎn)、水利、能源、國家地震局、建設(shè)部、氣象局、軍隊等部門的專用無線通信系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種分布式智能化藥品安全管理系統(tǒng),包括上位機 終端和智能柜體終端，上位機終端中安裝有實驗室信息管理系統(tǒng)，所 述上位機終端與指紋閱讀器、POS 微型打印機相連并進行通訊；所述 智能柜體終端包括柜體和智能控制終端，智能控制終端與液晶顯示屏 液晶顯示器相連，用于顯示藥品清單信息、藥品使用信息、柜子使用 情況；柜體安裝有多個小柜體并成陣列式分布；所述上位機終端與智 能控制終端通過 TCP/IP 協(xié)議相連，相互認證

一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費線對于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹生理信息定量檢測方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測方法處于國際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠程測量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實時監(jiān)測與精細化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，實現(xiàn)了茶園水肥精準管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實度對于光譜測量的影響機制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標的無損快速檢測裝備，實現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標的動態(tài)檢測； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實時品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計出名優(yōu)綠茶機械炒制的核心作業(yè)機構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機械制茶工藝指標數(shù)據(jù)庫和標準； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實現(xiàn)從“憑經(jīng)驗做茶”到“看數(shù)字制茶”。

該成果運用 5S 技術(shù)和數(shù)學建模技術(shù)，構(gòu)建作物產(chǎn)量及長勢預測模型，同時構(gòu)建了土壤有機質(zhì)及冠層主要營養(yǎng)元素的監(jiān)測模型。并基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)了新農(nóng)村信息化平臺。

本發(fā)明公開了一種具有抗誤碼機制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。