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1、學習霍爾效應原理，測繪霍爾元件的VH-1s，VH-ls,VH-lM曲線 2、測量單個通電圓線圈軸線上(X方向)各點的磁感應強度; 3、測量亥姆霍茲線圈軸線上各點的磁感應強度，比較和驗證磁場疊加原理; 4、測測量兩個通電圓線圈不同間距時的線圈軸線上各點的磁感應強度; 5、測量亥姆霍茲線圈Y方向和Z方向上B的分布。

產品詳細介紹

本發明公開了一種煉鐵生產過程伴生能源的整體梯級回收系統,包括:包含燃氣輪機的高爐煤氣燃機發電系統和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發電系統;還包括燒結煙氣回收系統和冷卻熱廢氣回收系統。所述的燒結煙氣回收系統將來自燒結機的燒結煙氣經除塵器除塵后,在第一引風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將冷卻熱燒結礦后產生的熱廢氣在第二引風機的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發明系統將燒結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、能穩定運行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統。

本發明公開了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統，包括：用于輸送垃圾桶升降循環的升降機構，所述升降機構具有環形輸送件，環形輸送件上間隔布置有多個連接座，每個連接座上轉接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機構兩側并用于保持垃圾桶升降運動姿態的限位軌道，靠近所述升降機構的底部設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；位于所述升降機構下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉倒出的垃圾。本發明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節省電梯運輸垃圾的功耗，節能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。

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、

1.痛點問題 能源綠色低碳轉型是當今世界共同面臨的重大課題，能源互聯網是支撐以新能源為主體的新型能源系統的重要手段，也是實現我國能源轉型和碳達峰碳中和目標的重要途徑。綜合能源系統是能源互聯網的基本物理載體。在傳統能源系統中，電網、熱網、天然氣網、交通網等分屬不同公司管理和運營，不同能源系統相對獨立，存在能源豎井，能源使用效率總體不高。綜合能源系統通過電、熱、冷、氣等多種能源的互聯互通，通過科學化管理實現多能互補及源網荷儲協同，打破傳統不同能源系統之間相互割裂的情形，在安全供能前提下最大化不同類型的效益，從而提升綜合能源效率，促進可再生能源消納，降低用能成本、提高用能可靠性，減少或延緩投資和建設等。 當前國內開展了許多綜合能源系統的示范和應用，但由于綜合能源系統橫跨多個學科、多個系統和設備廠家、多個管理運營主體，許多項目存在“綜合有余、智慧不足”的特點，其運行控制仍然以“被動式數字監控”為主，沒有給予運行人員足夠的分析決策幫助，沒有實現“主動式智能調控”，未能夠充分發揮多能互補的效益。主要原因在于缺乏一個智慧能源大腦——綜合能量管理系統（IntegratedEnergyManagementSystem,IEMS）對實時運行中的電、熱、冷、氣進行智慧化的分析和決策。 城市在能源轉型發展過程中面臨著能源科技創新相對割裂、缺乏實證，能源產業數字化、智慧化滯后，能源行業壁壘眾多，可再生能源送出和消納困難等諸多挑戰。由于城市范圍大，尤其是海量分布式資源接入，需要進行協調優化調度的對象的種類繁多、數量龐大、控制方式多樣。因此如何在保證系統安全運行的基礎上協同多能流，適應多參與主體的需求，需要跳出電力行業邊界，挖掘熱、氣、氫、煤與電能之間的互補性，激活多能間的靈活性，面對靈活性資源呈現出巨量、分布和異質的新特征，迫切需要突破能源互聯網技術，實現橫向的多能互補和縱向的源網荷儲協同。在能源互聯網的頂層方案設計中，涉及到各種能流（電、煤、氣、熱、交通等）的綜合分析、溯源計算、綜合減排和協同優化問題等，各種能流間相互耦合，其中專業性、綜合性較強的多能流、溯源、優化、管理等工作，都需要能夠支撐城市級大規模綜合能源系統分析和優化的多能流能量管理技術支持。 2.解決方案 基于統一能路理論，突破大規模綜合能源系統能量管理系列關鍵技術，開發了城市級多能流能量管理系統，支撐城市級多能系統破解“互通不足、缺乏智慧”的運行現狀，將城市級多能系統運行管理從“孤立的被動式數字監控”提升到“互聯的主動式智能調控”。 基于該技術研制了IEMS系統，支撐新能源、分布式能源、電動汽車、氫能源汽車等發展，形成統一性、規范性、科學性的管理體系，構建綠色低碳、安全高效、開放共享的城市能源生態，賦能眾多參與者共同推動城市能源系統的升級。 合作需求 受讓方可基于本項技術，結合所應用地點實際情況，設計并研發（IEMS）軟件產品，并在城市/園區能源互聯網中心取得應用。 在以IEMS及家族產品作為核心產品進行開發的同時，受讓方還可開發部分延伸產品，包括多能系統規劃評估、大數據挖掘分析、AI技術應用等，并提供咨詢服務、售后服務、技術培訓服務等。 具體需求包括： 1、提供技術工程化、產品化所需的資金、場地、實驗條件、團隊等，幫助孵化資源； 2、尋找合適的園區、城市等應用場景； 3、尋求資源對接。 本項技術目前正在與山西省朔州市進行對接，借由山西能源互聯網建設大背景，向朔州市產業研究院進行轉化。