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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。

北京大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究院是北京大學(xué)與山東省人民政府共建的省屬公益二類事業(yè)單位，是北京大學(xué)在京外設(shè)立的首個(gè)高端農(nóng)業(yè)類研究院。先后獲批山東省新型研發(fā)機(jī)構(gòu)、國家自然科學(xué)基金依托單位、博士后科研工作站，參與共建山東省農(nóng)業(yè)生物技術(shù)國際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、小麥育種全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、山東省作物精準(zhǔn)分子設(shè)計(jì)育種重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、國家鹽堿地綜合利用技術(shù)創(chuàng)新中心。聚力攻堅(jiān)關(guān)鍵領(lǐng)域和核心技術(shù)，不斷強(qiáng)化基礎(chǔ)研究人才培養(yǎng)，加速成果轉(zhuǎn)化。已組建42個(gè)獨(dú)立課題組，人員規(guī)模約760人，形成院士領(lǐng)銜，杰青、長江為兩翼，中青年骨干為主體的雁陣人才團(tuán)隊(duì)。目前已在多個(gè)主糧、油料及經(jīng)濟(jì)作物開展精準(zhǔn)設(shè)計(jì)育種，取得了原創(chuàng)性理論及技術(shù)突破，也在智慧農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)政策、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)等領(lǐng)域進(jìn)行開創(chuàng)性研究，爭取國家、省級科研項(xiàng)目72項(xiàng)，累計(jì)發(fā)表論文333篇，已授權(quán)國際專利6項(xiàng)、國內(nèi)專利31項(xiàng)，申請24個(gè)植物新品種權(quán)，完成6項(xiàng)技術(shù)合同認(rèn)定登記，8項(xiàng)科技成果實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。

氫是元素周期表中的第一個(gè)元素，亦是宇宙中豐度最高的元素。其在宇宙演化、生命起源、分子構(gòu)成、生物大分子組裝、化工生產(chǎn)等扮演著極其重要的角色。在單個(gè)團(tuán)簇中成功揭示3個(gè)“金屬氫”的存在不僅深化了對含有“金屬氫”納米材料結(jié)構(gòu)化學(xué)的認(rèn)識，而且更為重要的是，這為我們從多維度認(rèn)識氫元素的本質(zhì)提供了巨大的可能。

研究了二維二聚化量子自旋系統(tǒng)，通過理論分析和高精度的量子蒙特卡洛方法，發(fā)現(xiàn)在交錯(cuò)狀二聚化量子海森堡模型中，相變臨界指數(shù)具有新奇的非單調(diào)尺寸標(biāo)度行為。他們通過在有限尺寸標(biāo)度理論中引入兩個(gè)驅(qū)動(dòng)場，同時(shí)進(jìn)行大尺寸的計(jì)算分析，成功地解釋了非單調(diào)的量子蒙特卡洛結(jié)果，從根源上指出二維二聚化量子自旋系統(tǒng)的相變?nèi)匀粚儆贠（3）普適類，適用于量子-經(jīng)典對應(yīng)理論。他們的研究表明，在量子相變中可能存在多個(gè)驅(qū)動(dòng)場導(dǎo)致的新奇標(biāo)度行為，需要采用正確的標(biāo)度理論才會(huì)得到正確的結(jié)果。在論文中，他們還創(chuàng)造性地提出多參數(shù)聯(lián)動(dòng)-高階擬合方法，能極大地提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度，可以用在不同體系的數(shù)據(jù)分析中。

   本項(xiàng)目是針對研制列車網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提出的，主要包括電源模塊、CPU控制主板、WTB通訊板以及MVB通訊板卡，通過消化吸收從德國引進(jìn)的TCN技術(shù)，研制WTB網(wǎng)絡(luò)研究平臺，為研究人員提供良好的實(shí)驗(yàn)及二次開發(fā)環(huán)境，為后續(xù)列車網(wǎng)絡(luò)設(shè)備研究提供基礎(chǔ)和技術(shù)儲備。     TCN網(wǎng)關(guān)是列車網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的控制單元，采用3U機(jī)箱結(jié)構(gòu)，包含電源板、CPU主板、WTB通信板以及MVB通信板，背板采用CPCI總線通信。該模塊由DC110V供電，通信接口包括以太網(wǎng)、WTB、MVB以及RS232。其結(jié)構(gòu)框圖如下所示。應(yīng)用范圍：      列車通訊網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)。

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