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國軒高科股份有限公司（以下簡稱“國軒高科”）系中國動力電池產(chǎn)業(yè)最早進入資本市場的民族企業(yè)，于2015年5月成功上市，股票代碼002074，擁有新能源汽車動力電池、儲能、輸配電設(shè)備等業(yè)務(wù)板塊，旗下包括合肥國軒高科動力能源有限公司、工研總院、資本中心和東源電器四大板塊。 合肥國軒高科動力能源有限公司（以下簡稱“合肥國軒”）為國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、廬江、肥東）、南京、青島、唐山、南通、柳州、宜春十大生產(chǎn)基地。 公司系國內(nèi)最早從事新能源汽車動力鋰離子電池自主研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的企業(yè)之一，專業(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，擁有核心技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)。主要產(chǎn)品包括磷酸鐵鋰和三元材料及電芯、動力電池組、電池管理系統(tǒng)及儲能型電池組等。產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于純電動商用車、乘用車、物流車和混合動力汽車等新能源汽車領(lǐng)域，并與國內(nèi)多家主要新能源整車企業(yè)建立了長期戰(zhàn)略合作關(guān)系。 公司作為國家級企業(yè)技術(shù)中心、三項國家“863”重大課題承擔(dān)單位，參與了三項新能源汽車創(chuàng)新工程，先后通過ISO9001、ISO14001、ISO45001三標(biāo)一體認(rèn)證和IATF16949質(zhì)量管理體系認(rèn)證，被評為國家CNAS認(rèn)可檢測中心等，并在中國合肥、中國上海、美國硅谷、美國克利夫蘭、新加坡、日本筑波、德國等地建立了全球研發(fā)中心。2016年，由國軒高科牽頭的“高比能量動力鋰離子電池的研發(fā)與集成應(yīng)用”課題、“年產(chǎn)6億安時鋰離子動力電池生產(chǎn)基地項目”、以及“新能源汽車鋰動力電池智能工廠”項目分別成功申報國家“十三五規(guī)劃”新能源汽車重大專項、發(fā)改委2016年增強制造業(yè)核心競爭力專項和工信部新能源汽車鋰動力電池智能工廠重點項目。 公司系國家火炬計劃項目單位、高新技術(shù)企業(yè)、安徽省政府質(zhì)量獎、安徽省環(huán)境保護創(chuàng)新試點單位，并且擁有國家級博士后科研工作站和省級院士工作站，2019年1月國軒高科企業(yè)商標(biāo)被國家知識產(chǎn)權(quán)總局認(rèn)定為中國馳名商標(biāo)。

2019年上海市科技進步一等獎 在復(fù)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(yán)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(yuǎn)比陸地電網(wǎng)嚴(yán)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(xué)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(yù)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(biāo)故障智能自愈系統(tǒng)。 4、發(fā)明船舶負(fù)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(dá)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

項目成果/簡介:2019年上海市科技進步一等獎在復(fù)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(yán)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(yuǎn)比陸地電網(wǎng)嚴(yán)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(xué)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(yù)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(biāo)故障智能自愈系統(tǒng)。4、發(fā)明船舶負(fù)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(dá)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(dá)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

本發(fā)明涉及一種基于光伏預(yù)測誤差模糊性的電力系統(tǒng)調(diào)度方法。步驟：本發(fā)明將獲取光伏預(yù)測出力 和實測出力的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，及氣象預(yù)測信息，估計未來一天光伏預(yù)測誤差的概率分布參數(shù)。針對光伏 預(yù)測誤差的不確定性，引入模糊理論，并利用信息熵轉(zhuǎn)換法將光伏預(yù)測誤差隨機變量轉(zhuǎn)換為光伏預(yù)測誤 差模糊變量。根據(jù)光伏功率短期預(yù)測的結(jié)果，并考慮光伏預(yù)測誤差的模糊性，建立含光伏發(fā)電的模糊機 會約束調(diào)度模型。將所建立的模型中含有模糊變量的約束條件轉(zhuǎn)化為清晰等價類。最后利用 C

本發(fā)明公開了一種基于電力系統(tǒng)底層故障信息的復(fù)雜故障串聯(lián) 整合方法。包括以下步驟：獲取底層故障的底層故障信息，將按各底 層故障第一排序時刻先后順序列于時間軸上；并將時間窗口的起點置 于首個底層故障的第一排序時刻處；辨識時間窗口內(nèi)底層故障兩兩之 間的關(guān)聯(lián)性，區(qū)分復(fù)雜故障的類型；對辨識出的第一排序時刻非相鄰 的連鎖故障和保護隱藏故障進行修正；將時間窗口起點移動至下一個 相鄰底層故障的第一排序時刻處，對該時間窗口內(nèi)底層故障的關(guān)聯(lián)性 進行辨識；重復(fù)上述步驟，直到所有底層故障的關(guān)聯(lián)性辨識完畢，得 出復(fù)雜故障的串

本發(fā)明公開了一種煉鐵生產(chǎn)過程伴生能源的整體梯級回收系統(tǒng),包括:包含燃?xì)廨啓C的高爐煤氣燃機發(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)將來自燒結(jié)機的燒結(jié)煙氣經(jīng)除塵器除塵后,在第一引風(fēng)機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)工藝顯熱和煉鐵過程伴生的低熱值高爐煤氣進行整體回收,并且梯級利用,形成完整的、能穩(wěn)定運行的中低溫余熱、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)的升降機構(gòu)，所述升降機構(gòu)具有環(huán)形輸送件，環(huán)形輸送件上間隔布置有多個連接座，每個連接座上轉(zhuǎn)接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機構(gòu)兩側(cè)并用于保持垃圾桶升降運動姿態(tài)的限位軌道，靠近所述升降機構(gòu)的底部設(shè)有無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構(gòu)；位于所述升降機構(gòu)下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉(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)模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進行預(yù)測和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測部分。訓(xùn)練部分通過歷史數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí)，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓(xùn)練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類別標(biāo)記、特征壓縮、分類器類型選擇。預(yù)測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預(yù)測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機器學(xué)習(xí)方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進行預(yù)測，進一步綜合多個節(jié)點給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預(yù) 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預(yù)測方法，本發(fā)明對復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預(yù)測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關(guān)鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個關(guān)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(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)值的 0.8 倍來區(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:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓(xùn)練分類器;當(dāng)分類器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進入預(yù)測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)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(jù)分類器給出的預(yù)測結(jié)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(xù)給出預(yù)測結(jié)果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲;Spark 負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負(fù)責(zé)在線預(yù)測;Kafka 負(fù)責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。

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