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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。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

"該項目基于虛擬現實技術，還原現場真實三維場景，綜合集成物聯網、大數據等現代信息技術，在“真實”的三維環境中，實現數據的“所見即所得”及各種交互式應用。三維可視化綜合管理平臺包括： 1）三維數字化工廠；2）三維可視化生產運行管理系統；3）三維可視化設備管理系統——特種設備管理系統；4）三維可視化設備管理系統——管線管理系統；5）三維可視化設備管理系統——通用設備管理系統；6）設備健康管理——設備運行仿真與優化，設備運行狀態監測，故障診斷與預測；7）三維可視化安全管理——三維數字化應急預案，應急預案模擬演練，警示教育與事故再現；8）交互式技能培訓。 “三維可視化綜合管理平臺”用戶已達20多家，其中很多是長期客戶，用戶涵蓋石油、化工、鋼鐵、電力、鐵路、水利、民航、機械制造、軍事、教育、智慧城市（園區）等行業，合同額1000多萬元。隨著“中國制造2025”戰略的實施，智能制造、智能工廠建設已開始全面啟動，“三維可視化綜合管理平臺”的市場前景將越來越廣闊。 "

LED半導體照明由于環保、壽命長、光電效率高等眾多優點,已經成為主要的照明方式。LED一般只能在是2~3伏低電壓工作,必須要設計復雜的電源轉換電路,不同用途的LED燈配備不同的電源適配器。LED芯片和電源裝在一起，一般空間狹小,散熱條件差,驅動電源的質量直接影響半導體照明的使用壽命。對驅動電源的要求包括轉換效率、有效功率、恒流精度、電源壽命、電磁兼容等。實際應用過程中,因此必須要綜合考慮這些因數。LED驅動電源面臨幾個挑戰:首先是驅動電路壽命;其次是轉換效率,尤其大功率應用中,可減少熱耗散;再次是調光功能;最后是控制成本。

中試階段/n為提升高速公路智能養護和預防性養護技術水平，實現數據統一管理與共享，采用“一張網”理念把全省高速公路典型基礎設施納入統一的資產智能管理平臺，形成交通基礎設施智能監測診斷中心。研發了一套基于移動互聯網的高速公路智能巡檢養護管理系統，主要以WEBGIS為平臺，采用互聯網、參數化三維建模、VR三維實景等技術，建立統一規范的高速公路設施病害分類庫，研發智能終端和互聯網應用系統對高速公路沿線設施的巡檢養護進行信息化管理，為用戶提供巡查養護數據采集、設施病害和事件處理、高速公路主要設施的技術狀況評定、維修工程資料管理、基礎信息查詢瀏覽、竣工圖紙查詢瀏覽等一體化信息服務，實現生產一線與管理層面的實時溝通與高效協調。。高速公路智能巡檢養護管理系統是我國公路行業的現實需要，可以提升高速公路資產管理的信息化、智能化、時效化、便捷化和可視化水平。本成果市場前景及預期經濟效益十分廣闊。。支持額度：。500。萬元。承接單位：。湖北省。項目進展：。為提升高速公路智能養護和預防性養護技術水平，實現數據統一管理與共享，采用“一張網”理念把全省高速公路典型基礎設施納入統一的資產智能管理平臺，形成交通基礎設施智能監測診斷中心。研發了一套基于移動互聯網的高速公路智能巡檢養護管理系統，主要以WEBGIS為平臺，采用互聯網、參數化三維建模、VR三維實景等技術，建立統一規范的高速公路設施病害分類庫，研發智能終端和互聯網應用系統對高速公路沿線設施的巡檢養護進行信息化管理，為用戶提供巡查養護數據采集、設施病害和事件處理、高速公路主要設施的技術狀況評定、維修工程資料管理、基礎信息查詢瀏覽、竣工圖紙查詢瀏覽等一體化信息服務，實現生產一線與管理層面的實時溝通與高效協調。高速公路智能巡檢養護管理系統是我國公路行業的現實需要，可以提升高速公路資產管理的信息化、智能化、時效化、便捷化和可視化水平。本成果市場前景及預期經濟效益十分廣闊。。項目基本內容：。為提升高速公路智能養護和預防性養護技術水平，實現數據統一管理與共享，采用“一張網”理念把全省高速公路典型基礎設施納入統一的資產智能管理平臺，形成交通基礎設施智能監測診斷中心。研發了一套基于移動互聯網的高速公路智能巡檢養護管理系統，主要以WEBGIS為平臺，采用互聯網、參數化三維建模、VR三維實景等技術，建立統一規范的高速公路設施病害分類庫，研發智能終端和互聯網應用系統對高速公路沿線設施的巡檢養護進行信息化管理，為用戶提供巡查養護數據采集、設施病害和事件處理、高速公路主要設施的技術狀況評定、維修工程資料管理、基礎信息查詢瀏覽、竣工圖紙查詢瀏覽等一體化信息服務，實現生產一線與管理層面的實時溝通與高效協調。高速公路智能巡檢養護管理系統是我國公路行業的現實需要，可以提升高速公路資產管理的信息化、智能化、時效化、便捷化和可視化水平。本成果市場前景及預期經濟效益十分廣闊。

三門峽社會管理職業學院是2017年河南省人民政府批準成立的一所公辦專科層次的全日制普通高等職業院校。學院坐落在風景優美的三門峽市產業集聚區。學院占地面積501畝，總建筑面積29.5萬平方米，是河南省高等教育特色院校，河南第一所、全國第二所培養社會管理類專業人才的學院。三門峽市位于河南西部，地處黃河金三角核心地帶，被譽為“黃河明珠”、“天鵝之城”，東與九朝古都洛陽為鄰，西與千年帝都西安為伴，南依伏牛山脈，北靠黃河與三晉隔河相望。是國家園林城市、國家衛生城市、國家森林城市、國家優秀旅游城市。 學院秉持開放包容、敢為人先的精神，以立德樹人為根本，以培養應用型人才為目標，以學科建設為龍頭，以提高質量為核心，以改革創新為動力，以和諧穩定為保障，大力實施“特色建校、質量立校、人才強校、開放活校、文化興校、和諧治校”戰略，全面提高辦學水平，走可持續發展的辦學道路。

物流是指從生產企業內部的原材料、協作件的采購開始，經過生產制造過程中的半成品的裝卸搬運、保管和成品包裝，到流通部門的運輸、保管、配送，最后到達用戶的全過程，以及與之相應的信息與管理活動。國外先進的生產企業高度重視物流技術，物流被稱為企業的第三利潤源泉，是企業競爭的重要領域。 對于鋼鐵企業而言，其生產過程最為復雜，生產管理模式也由傳統的大批量、少品種生產，轉變為按用戶合同組織生產。因此生產管理方法和手段必須上一個臺階，走向現代化的管理階段。生產物流一體化管理技術正是其核心技術，該系統主要包括下列功能： 訂單管理：用戶合同管理，包括輸入、修改、凍結、交貨期評估等； 質量設計：根據企業內控標準、行業標準等，對合同進行各生產工序的質量目標設計； 合同計劃管理：根據各生產單元情況、設備檢修等，進行整體生產物流平衡，確定合同生產時間； 合同跟蹤：實時對生產實績進行跟蹤，確保合同的生產日期和生產數量； 計劃管理：根據生產設備情況、合同跟蹤情況，編制各個生產單元的生產計劃； 中間庫管理：對入庫、出庫、倒垛進行管理，保證生產計劃和生產調整指令的順利實施； 合同匹配：根據生產庫存情況、對未生產的合同進行匹配，確保最低庫存水平。 應用范圍：試用于冶金企業及其他生產性企業信息化改造。類似系統已經應用成功的企業有寶鋼集團、武鋼集團、珠江鋼鐵公司等

 1. 社會意義本項研究對基于GIS技術的城市重大危險源風險管理進行了深入系統的研究，設計與開發了先進性和實用性強的軟件系統。基于理論成果設計開發的軟件系統可推廣應用于城市重大危險源的風險評價，已初步取得了顯著的社會效益和經濟效益。此項成果改變了國內城市重大危險源風險管理技術成果與安全生產實際應用嚴重脫節的現象，軟件系統從一定程度上改變了國內在該軟件領域長期依賴從國外高成本引進的被動局面，為服務于政府安全監督管理部門對城市重大危險源的管理工作提供了有力的工具和手段。該軟件系統可廣泛應用于城市重大危險源管理，對于指導城市重大危險源防災救災及日常的安全技術管理具有重要意義，應用前景廣闊。成果的應用推廣將提高城市重大危險源監管工作水平，降低重大危險源事故發生幾率，控制事故規模，將帶來顯著的社會經濟效益。2. 技術內容本項研究采用實際調研、統計分析、理論研究、計算機模擬和系統設計等研究方法。運用爆炸理論、反應動力學、熱流體學、環境流體力學及傳熱傳質學等多學科理論，結合國內外事故或模擬試驗結果，深入研究并建立各類重大危險源事故模型，尋求快速高效的適合工程應用的算法進行相關模型的求解，借助計算機可視化編程技術，建立重大危險源事故后果評價模型庫。基于GIS技術構建城市重大危險源管理平臺，實現重大危險源定位、信息查詢，建立重大危險源二級聯動管理的模式。利用數據庫技術、GIS技術和事故后果模擬及動態應急救援輔助決策技術研究成果，采用面向對象設計方法結合災害過程模擬仿真結果。在三維GIS場景中基于事故后果評估結果動態輔助應急救援決策，包括人員撤離路徑、消防車路徑和緊急救援通道的最短路徑分析、交通管制設置等，進行應急資源的快速調查和優化調度。以南京市為研究對象，設計開發基于GIS的城市重大危險源風險管理系統，有效地指導城市重大危險源日常信息管理和輔助應急救援決策工作。將開發的系統分別應用于南京市和南京市江寧區重大危險源管理和應急救援演練，檢驗與完善所開發的系統。本項目擁有自主知識產權，可以應用于城市重大危險源風險評價與風險管理，項目已經通過江蘇省軟件檢測中心測試，并已經獲得應用。

【項目來源】江蘇省科技廳產學研聯合創新資金——前瞻性聯合研究項目。 【項目簡介】基于RFID、傳感器、智能移動終端等物聯網技術研發了中藥飲片質量管理系統，在感知層通過RFID射頻標簽、無線傳感器節點、條形碼、智能移動終端來采集、獲取和查詢與中藥飲片相關的各種信息；在網絡層將感知層控制系統中存儲的每條感知和控制信息轉換成一組通用數據協議的JSON數據包，實現中藥飲片全過程的質量信息的有效傳遞；在應用層通過物聯環境監測平臺、生產執行系統、智能移動平臺實現對飲片從“田頭到口頭”全過程的質量監管與追溯，實現了中藥飲片“來源可追溯、去向可查證、責任可追究”質量管理。 本項目研究了智能移動終端技術，利用智能移動終端查詢RFID射頻標簽記錄飲片生產、倉儲、銷售、使用等各環節的信息，實現對中藥飲片全面而系統的質量管理；研究了傳感器技術，實現對原藥材種植、飲片生產、倉儲等環節的數據進行及時有效的監測和記錄；研究了輕量級Java EE（Struts+Spring+Hiberante）技術，采用MVC模式設計系統后臺架構，利用Spring Security為不同用戶分配不同權限，同時提供跨平臺的數據接口，實現Android、IOS、Window等平臺的數據交互。 【獲獎情況】2016年度中國商業聯合會科學技術獎——全國商業科技進步獎一等獎。 【推廣應用前景】本項目主要完成了由RFID射頻標簽平臺、物聯環境監測平臺、生產執行系統、智能移動平臺、質檢管理平臺、商務智能平臺為主要模塊的中藥飲片管理系統軟件，形成了具有自主知識產權、可銷售的軟件產品。本系統的推廣應用將帶動整個中藥飲片產業的轉型升級和產業結構調整，促進中藥飲片產業由傳統行業向真正意義上的高科技行業轉型。另外，本系統不僅可以應用于中藥飲片行業，也可以推廣應用到中成藥、西藥等制藥行業。系統中的物聯網應用模式可以供食品安全追溯、農業、環保等領域參考借鑒。 【進展情況】項目目前已完成系統開發，取得相關專利和計算機軟件著作權6項。