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城市道路交通设计辅助系统软件(TJSIG)
TJSIG 系统软件是我国第一套自行研制开发的用于城市道路交通设计和交叉口信号 配时优化并给出完备数据分析的软件。该系统基于国家自然科学基金项目研究成果,集 交通设计理论、交通信号控制理论和交通系统评价理论于一体,既适用于新建道路交叉 口的交通设计、通行能力和服务水平的评估与分析;又可对既有交叉口进行评价和改善, 为城建设计和交通管理部门提供必要的决策支持,彻底改变传统交通设计和信号配时工 作的枯燥繁琐。 TJSIG 能够动态生成交叉口交通设计简图和信号配时相位相序参数图,具有空间设 计与时间设计双重优化与互反馈功能;支持“相位搭接嵌套”并允许用户根据交通需求 定制相序;充分考虑我国混合交通条件下自行车与行人的通行安全与效率;预留了公交 优先与控制模块接口;兼具方案优化生成和既定方案评价的双重功能;提供六种优化目 标函数;提供多达九种交叉口设计评价指标的分析报表。
同济大学 2021-04-13
公共交通运行动态监测与预警系统
北京工业大学 2021-04-14
城市轨道交通柔性直流牵引供电系统
1. 痛点问题 城轨交通是城市最大耗电行业之一,截止2020年底全国有45个城市开通了城轨交通线路244条,线路总长度7969.7公里,年耗电量172.4亿千瓦时,其中牵引能耗占比高,达到84亿千瓦时。为了实现城轨交通行业碳达峰、碳中和的目标,必须从现有的城轨牵引供电系统给出解决方案,以应对城轨交通面临的行车密度大、节能减碳任务重、供电可靠性要求高等诸多挑战。 城轨牵引供电系统的核心装备是连接城市交流配电网与城轨直流牵引网的“交流-直流”电力电子变流器及其运行控制系统。目前国内外仍主要采用基于二极管整流机组变流器和以运行状态静态监视为主的电力监控。这种传统技术方案因缺乏管控能力对城市配电网依赖性强,存在外电源布点密集和选址困难问题,而外电源建设导致一次性投资剧增(7000~10000万元/个),并且会占用大量城市用地和空间;因为列车频繁启停冲击导致配电网和牵引系统设备利用率低,存在依靠高成本的过度裕量来换取系统安全可靠运行问题;因为缺少对系统能效的主动调度控制、牵引供电电压波动剧烈、牵引网能量粗放式分布,导致列车再生制动能量无法在牵引系统内部高比例利用、大规模光伏接入和消纳困难,存在牵引供电系统内部降耗减碳困难问题。 2. 解决方案 基于全控型双向变流器和智能协同控制的柔性直流新一代牵引供电技术,具有灵活调控牵引供电系统能量、主动响应城市配电网需求的能力,从根本上改变牵引供电系统运行机制,为系统性解决牵引供电系统痼疾、牵引供电系统和城市配电网互联互动提供了基础和平台。
清华大学 2022-04-02
一种轨道交通列流图自动编制方法
本发明涉及一种轨道交通列流图自动编制理论及方法。
西南交通大学 2015-02-22
城市轨道交通列车运行图编制系统
本成果来自有重大应用前景的横向项目。城市轨道交通列车运行图编制系统已应用于中铁二院工程集团有限责任公司交通规划研究院,且作为生产系统在苏州、哈尔滨地铁运营中采用。该系统主要由列车运行图数据库管理子系统、列车运行图及车底交路图编制调整子系统、列车运行图及车底交路图绘制子系统组成,实现铺画城市轨道交通列车运行图和城市轨道交通列车运行组织方案设计,能有效提高编图的质量和效率。
西南交通大学 2016-06-27
北京交通大学 | 创新创业教育改革成果
学校坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,落实立德树人根本任务,全面推动创新创业教育改革,秉承“教育启发思维、实践强化能力、大创训练素质、竞赛激发热情、创业成就梦想”的育人理念,致力于培养具备健全人格和社会责任感,基础扎实,实践能力强,具有创新创业意识和国际视野的高素质创新创业人才。
北京交通大学 2022-08-10
【高教前沿】重庆交通大学党委书记宫辉:融入国家重大战略,瞄准地区产业需求,创造更多“从0到1”原创成果
在第62届中国高等教育博览会期间,重庆交通大学党委书记宫辉接受中国教育在线专访,就高校科技创新的革新、加强有组织科研、青年科技人才的培养等问题分享了重庆交大的经验和思考。
中国高等教育博览会 2024-12-19
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学 2021-02-01
一种基于对热点事件进行关联挖掘的电量预测方法
本技术成果提供了一种实用价值大、反映营销深层规律的、准确预测电量的基于对热点事件进行关联 挖掘的电量预测方法,包括以下步骤:1.分析数据,建立模型;2.挖掘热点事件;3.运用关联规则挖掘事 件之间的联系进行电量预测
中山大学 2021-04-10
火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径,深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe,甚至更低。控制难点在于:当机组处在低负荷工况时,机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征,常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术,分别提出了适合于亚临界和超(超)临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统,实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超(超)临界机组的深度调峰中。特别是,已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe,并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制,达到了国内外最先进的深调水平。目前,在国内已完成的机组深度调峰改造中,大部分均采用了本深调优化控制技术,得到了广大用户的一致好评。
东南大学 2021-04-11
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