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基于大数据驱动的综合能源系统规划优化及关键技术研究与应用示范
项目开展的背景及意义 当前,我国经济发展进入新常态,能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题,传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象,推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。 综合能源系统是能源互联网建设的物理载体,是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务,培育业务增长点和盈利模式增长点,是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。 综合能源系统规划建设是项目成立的开端,规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同,需要多维能源数据信息支撑,包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。  有助于可再生能源开发规模进一步提升,促进社会能源可持续发展; 有利于能源的投入产出效率进一步提升,减少能源消耗总量; 有利于社会资源配置进一步优化,降低能源系统建设成本;  有利于推动能源互联网的进一步实施和落地,助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标; 有助于电网公司新型业务进一步推进,扩展业务和收入增长点;  综合能源系统中的大数据——应用 在能源革命和数字革命的推动下,大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛,助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。  项目研究内容 项目研究成果 主要成果 本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地,服务基础设施建设;能够指导综合能源系统规划效果评估,提供规划决策工具;能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广,打造可推广的样板工程;能够深化综合能源系统一体化服务,助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。 示范应用 本项目预计在山东省内落地应用,打造不同行业的综合能源应用示范项目,目前在前期项目应用实施阶段,预计2021年底完成项目应用实施。  
华北电力大学 2021-05-10
一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统
本发明公开了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统,其中方法的实现包括:采集目标场景的影像数据和点云数据;对点云数据进行上采样,将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合,对进行融合后的点云数据进行着色,得到彩色点云数据;利用彩色点云数据进行三维渲染,得到目标场景的三维可视化模型。本发明实现了从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化,有助于激光点云技术的拓展,提高了点云数据对于普通用户的可访问性和
华中科技大学 2021-04-14
移动式C形臂X射线术中三维成像与智能识别系统
本项目研制具有自主知识产权的移动式C形臂X射线术中三维成像与智能识别系统,并进行商品化和产业化。项目研究等中心自动控制技术、X射线图像采集技术、二维X射线图像的三维重建与成像技术以及基于人工智能的人体物质识别(识别肌肉、骨骼和脂肪等组织)技术。系统适用于多种多样的临床需求,特别是高要求的手术作业,尤其适用于介入放射学、血管外科介入性心脏病(如冠状动脉形成术),骨科手术和神经外科等领域的需求,在国内医疗领域属于前沿领先水平,其市场前景广阔,具有巨大的
南京大学 2021-04-14
一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系统与方法
本发明公开了一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系 统与方法,系统包括分布式哈希表网络,用于存放解密密钥碎片、用 户端,用于文件加密、解密和密钥信息删除,包括:文件加密模块、 文件解密模块、密钥分发与重组模块、本地密钥信息模块和文件删除 模块,文件加密和解密模块用于对文件加解密,密钥分发与重组模块 用于对密钥分片和重组,本地密钥信息模块用于存储相关密钥信息, 文件删除模块用于删除密钥信息;云端,提供数据服务器和密
华中科技大学 2021-04-14
光伏发电与鱼类露天式集约化养殖一体化复合生产系统
本实用新型公开了一种光伏发电与鱼类露天式集约化养殖一体化复合生产系统,包括光伏发电系统和鱼类集约养殖系统,光伏发电系统包括太阳能电池组件、光伏支架、防雷汇流箱、逆变器集成工作箱、升压变压器、电网、充放电控制器、蓄电池组和逆变器;鱼类集约养殖系统包括提水增氧推水机、底增氧设备、吸污设备、增氧推水区、养殖区、粪便收集区、水质净化区、拦鱼栅网片、养殖设施墙体、水流导向设施,太阳能电池组件安装在整个鱼塘上部,增氧推水区、养殖区和粪便收集区占鱼塘总面积的1%~5%。本实用新型能有效提高水面利用效率,大幅提高单位水面面积的经济效益,为河网地区水域资源利用提供一种重要途径。
浙江大学 2021-04-13
​​清华大学地球系统科学系发布新一代地球观测数据与制图成果
清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起,对外发布了清华大学基于亚马逊云服务(AWS)完成的新一代中国地区地球观测数据集(Seamless Data Cube,简称SDC)——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据,以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。 清华大学新研制的无缝数据集,填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。 目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍,所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube,使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据,使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集,宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况,设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型,最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图(从2000年到2018年)。 无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图,开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业,比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。 无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台,并产生新的数据产品。例如,清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型,输入不同地方的作物种植和气候预测数据,就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。 无缝遥感观测数据集(Seamless Data Cube)得到了亚马逊云服务(AWS)的大力支持。据AWS技术人员介绍,宫鹏团队采用AWS云服务算力,相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务,而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架,采用AWS云服务后,地表覆盖制图的精度提高了10——20%。
清华大学 2021-04-11
我国肉牛养殖户纵向协作形式选择的影响因素分析
本文以吉林省和河北省部分肉牛养殖户为例,对影响农户纵向协作形式选择的影响因素进行了实证分析.研究表明,交易成本是养殖户肉牛销售渠道选择行为的主要影响因素.价格有保证程度,市场能否及时销售的风险程度对有一定饲养规模的农户(年出栏10头以上)选择销售渠道具有不同程度的正面影响;运输成本及风险程度,销售中的损失具有负影响;而农户饲养规模(在达到一定程度后)对销售形式选择的影响并不显著.这在一定程度上表明交易成本较农户自身特征和农户生产经营特征对农户纵向协作形式选择的影响更显著.
吉林农业大学 2021-05-04
全时空融合定位及用户行为分析挖掘大数据平台
研究背景及挑战:高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。本科研团队研究内容:基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。融合定位云平台体系框架全时空定位服务平台上下文突破弹性导航软硬件架构及理论体系基于因子图多源融合定位算法科研基础:国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。 科研成果:1中国卫星导航定位科技进步一等奖2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军3获阿里巴巴天池世界比赛冠军4 制定国家实时定位标准6项5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名 成果应用案例:华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等
北京邮电大学 2021-04-10
SARS-CoV-2基因组分析进化和起源的研究
2020年3月8日,安徽师范大学在bioRxiv上上传了一篇题为Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析,作者使用10个新测序的SARS-CoV-2基因组,并结合GISAID数据库中的136个基因组,通过不同的分析方法(如EBSP、错配和中性检测等)研究前三个月数据的遗传变异和统计。 结果显示80个单倍型共有183个突变位点,包括27个简约性信息位点和156个单一位点。对遗传多样性的滑动窗口分析表明,SARS-CoV-2基因组丰度的变化有一定范围,这可以解释目前这种病毒的广泛和高适应性。遗传学分析不支持穿山甲是中间宿主。在最初的单倍型(H14)中,一个患者样本居住在华南海鲜市场附近(约2公里),这表明患者有无意识接触该市场史的可能性很高。然而,基于这个线索,也无法准确断定这个市场是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外,从这个市场收集的16个基因组,包含10个单倍型,表明市场在短期内出现循环感染,这可能导致武汉和其他地区爆发SARS-CoV-2。EBSP结果显示,第一个估计的扩展日期从2019年12月7日开始,这表明SARS-CoV-2的传染可能在11月中下旬开始。
安徽师范大学 2021-04-10
梯度纳米结构TWIP钢的晶体塑性有限元分析
强度和韧性的“倒置关系”是材料研究领域长期存在的难题。大量的实验表明,随着金属材料内部晶粒尺寸的降低,在强度获得提升的同时,韧性将大打折扣。目前,广泛采用的高强材料韧化策略有:(1)改变组分,通过引入和调整材料的多种主要元素,同时激活多种塑性变形机制,高熵合金材料就是采用这种思路;(2)改变微结构,在材料内部引入一种或多种梯度分布的微结构,避免由于特征长度突变带来的性能突变,有效克服金属材料强度和韧性的失配问题,这种材料被称为梯度纳米结构材料。 图1 梯度结构金属材料的类型(摘自:李毅,梯度结构金属材料研究进展,中国材料进展,2016, 35: 658-665)人工制备的梯度纳米金属结构主要包括以下几种:梯度晶粒,梯度位错,梯度孪晶,梯度固溶物,梯度相,以及包含两种以上的梯度混合结构。在已经发展成熟的金属材料内部引入梯度纳米结构,可以进一步提高其强韧性匹配能力。例如,通过表面研磨处理(SMAT)在孪晶诱发塑性(TWIP)钢表面引入大量的塑性变形,使其表面晶粒细化,随着深度的增加,晶粒细化的程度逐渐降低,同时塑性变形也会导致位错演化和孪晶的产生,因此在TWIP钢内部形成了包含梯度晶粒,梯度位错和梯度孪晶的梯度混合结构。这种梯度纳米结构TWIP钢的强度可以提升50%,断裂应变仅从60%下降到52%,具有更高的强韧性匹配能力。目前,关于梯度纳米结构TWIP钢的研究集中于实验,反映物理机制的本构模型研究还鲜见报道。西南交通大学力学与工程学院张旭教授与德国马普钢铁所、中国钢铁研究总院等机构开展合作,指导博士生陆晓翀发展出考虑位错滑移和变形孪晶等物理机制的微结构尺寸相关晶体塑性本构模型。依托DAMASK平台将该模型移植有限元,并对梯度纳米结构TWIP钢的单轴拉伸变形行为展开模拟,揭示了其微结构演化与宏观性能之间的关系,量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。相关研究工作已在金属材料与固体力学交叉领域顶级期刊《International Journal of Plasticity》上在线发表,论文题目为Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 论文链接: https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP钢的单拉实验数据验证该模型的合理性,结果表明该模型对不同尺寸下的应力应变响应和应变强化行为都可以较好地描述,特别是细晶TWIP钢硬化率曲线中的up-turn效应。通过对内变量演化的分析及对比性模拟,作者发现这种up-turn效应源自于细晶中显著的背应力。 图2 对比不同晶粒尺寸TWIP钢的单拉实验和模拟结果由于梯度纳米结构TWIP钢的微结构十分复杂,晶粒数目众多,通过采用三维均匀化方法,建立了宏观试样尺寸的有限元模型。通过对每层单元赋予不同的晶粒尺寸,初始位错密度和孪晶体积分数,离散地描述材料内部微结构的梯度分布,并通过梯度网格划分方法进一步减少单元数目。对于材料表层微结构变化剧烈的区域,采用密度较高的网格,以保证更加精确地描述微结构的梯度变化。 图3三维均匀化方法示意图作者利用发展的晶体塑性模型,对均匀和梯度纳米结构的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP钢的单拉变形行为进行模拟。结果表明,在合理描述均匀结构TWIP钢应力-应变响应的基础上,通过引入微结构的梯度分布,无需修改任何参数就可以较好地描述梯度纳米结构TWIP钢的单拉力学行为。通过对比变形云图,作者发现均匀和梯度纳米结构TWIP钢的表面都会变的粗糙不平,但梯度纳米结构的表面粗糙度更加明显,产生的应变局域化形成了两个凹陷区,且凹陷区在垂直于平面方向也会发生收缩。随着深度的增加,收缩程度逐渐降低。通过对比性模拟,作者发现表面凹陷区的出现就是梯度纳米结构TWIP钢韧性略微下降的原因。而应变局域化的产生与表面纳米层晶粒的应变强化能力有关,提高表面纳米晶的硬化能力,就可以抑制表面凹陷区的出现和韧性的下降。此外,作者通过分析不同层位错密度的演化,进一步证实了上述观点。作者还通过对比性模拟量化了不同梯度结构对材料强韧性的贡献。结果表明:强度的提升源于梯度位错结构,梯度晶粒和梯度孪晶结构有助于保持材料的应变强化能力。 图4 均匀结构和梯度纳米结构TWIP钢的模拟结果对比分析。
西南交通大学 2021-04-10
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