随着现代科学技术的进步，轧钢生产过程中质量控制已经不仅仅局限于产品外型和尺寸精度的控制，而是追求对产品内部微观组织和最终性能的更为精确的把握，并应用于实际生产中。特别是在最近，急切需要在加工过程中提高产品的使用性能、降低成本、实现组织性能在线预测及控制。计算机技术与塑性加工理论的结合使塑性加工从以经验和知识为基础，以“试错”为基本方法技艺阶段向以模型化、最优化和柔性化为特征的科学阶段过渡。 目前，棒线材在我国的热轧产品中占50%以上。国内对棒线材生产工艺的研究以实际生产摸索为主, 这不仅浪费大量的资源，而且结果很难得到推广。北京科技大学与重庆钢铁公司的科研项目《品种钢组织相变索氏体化》[2005-2007]在吸收了国内外研究成果的基础上，已开发成功在线性能预报模型，在重钢高线厂得到实际应用，该厂的一些钢种通过模型的优化，产品质量得到了显著的提高。北京科技大学与江苏沙钢集团的科研项目《高速线材性能预报系统研发》[2006-2008]也引进了该模型，针对沙钢的沙景和润忠两条高线生产线进行开发，目前控冷段在线模型已进入生产调试阶段，正在进一步优化及完善。我国高线生产的一个问题是产品性能不稳定，在线模型投入到实际生产将会大大提高产品质量及成材率，提高新产品的开发进度。开发的高线控冷段在线性能预报系统是国内外首创，将对钢铁生产行业产生极大的影响。

目前，国内大部分矿井没有实现对风机的智能监控。由于风量参数不能实现在线监控，因此通风设备的管理成为煤矿自动化管理的薄弱环节。 本系统的功能和意义： l 实现智能监控，无人职守 l 减少风机能量销耗 l 到对主扇风机系统的故障隐患、不良反应早发现、早预防、早处理，避免重大事故的发生 l 还可以提高大型设备自动化管理水平，减少工作人员及岗位工种的离散，减轻劳动强度 l 为今后全矿大型设备生产过程的集中控制、全矿的信息化建设奠定基础。 市场上现存的风机监控产品很少。而且其他公司的相关产品，大多功能单一、采集数据不全，无法全面实现主扇风机的监控工作。本系统的出现，使风机控制自动化程度和安全性得到较大的提高 主要应用范围： 根据煤矿安全的相关规定，煤矿都需要安装主扇风机，以此来降低瓦斯浓度，为井下人员提供新鲜空气。本产品主要针对煤矿应用，完成各类主扇风机的监控工作，为煤矿安全生产提供可靠保障。

研究了中心控制和优化软件。结合用户的需求和比较现有软件，开发了灯组定义、相位定义、相位序列定义、相位配时模块。信号机直接以以太网连网，通讯模块负责接收信号机的各项参数，并发送指定的相应数据。进行了配时优化研究。在优化时采用固定周期的方法，相位的绿信比作为优化变量进行优化。

如何利用 ITS 来提高中国城市的交通运输效率、保障交通安全和保护环境对于促进中国城市社会经济的可持续发展是十分重要的。规划过程中，采用调查研究、理论分析与规划研究相结合的方式，在借鉴国内外经验及 充分分析城市现状的基础上，根据城市的特点和实际情况，强调规划、设计与实际的结合， 强调规划、设计中的创造性工作，提出有充分依据、严谨科学、实用先进的规划设计方案。 在研究过程中，充分借鉴国内外成功经验、透彻剖析影响城市交通信息化与智能交通系统发 展的宏观背景，即在掌握经济发展、城市化、机动化以及现代信息技术发展特征与趋势的基 础上制定规划。具体规划技术方法如图 1 所示。智能交通系统规划一般包括城市交通信息化与智能交通系统的发展目标、交通信息化与 智能交通系统的体系框架和功能设计、智能交通管理系统的近期建设方案、交通信息化与智 能交通系统的组织实施机制等部分。

采用模拟及定量技术方法开展交通标识与导向系统研究 ， 承担合肥南站导向标示系统等一批项目的设计和实施，包括对人流、车流、建筑及周边场地所有地上地下等多种导向目标的综合导引。

1 成果简介如何利用 ITS 来提高中国城市的交通运输效率、保障交通安全和保护环境对于促进中国城市社会经济的可持续发展是十分重要的。 规划过程中，采用调查研究、理论分析与规划研究相结合的方式，在借鉴国内外经验及充分分析城市现状的基础上，根据城市的特点和实际情况，强调规划、设计与实际的结合、强调规划、设计中的创造性工作，提出有充分依据、严谨科学、实用先进的规划设计方案。在研究过程中，充分借鉴国内外成功经验、透彻剖析影响城市交通信息化与智能交通系统发展的宏观背景，即在掌握经济发展、城市化、机动化以及现代信息技术发展特征与趋势的基础上制定规划。具体规划技术方法如下图所示。城市交通信息化与智能交通系统规划技术路线智能交通系统规划一般包括城市交通信息化与智能交通系统的发展目标、交通信息化与智能交通系统的体系框架和功能设计、智能交通管理系统的近期建设方案、交通信息化与智能交通系统的组织实施机制等部分。2 应用说明清华大学承担过温州市、杭州市、佛山南海区、盘锦市、鄂尔多斯市等城市的智能交通系统规划，以及国家 863 项目“ 长三角地区高速公路网紧急情况下交通组织技术的研究” 等国家层面的十余项研究课题。 此外，清华大学为北京市道路交通流仿真预测预报系统提供了规划、设计、系统开发应用及维护的一系列服务，取得了国内领先的大规模实用成果。通过该系统的实施，实现了如下功能目标：北京市机动车 OD 的抽样调查与分析北京城区道路路网承载能力分析北京市城区道路异常状态的动态分析和预警系统北京城区道路交通事件的影响分析和预测基于道路交通流动态预测信息的交通信息发布北京道路交通流预测预报系统及开发技术流流程图该项目提供了高精度的交通流预测预报信息，为首都北京的科学交通管理提供了强有力的技术支撑。3 效益分析保证了委托单位智能交通管理系统的实用性与先进性。4 合作方式商谈。

“船体帆形外板水火加工成型工艺参数优化设计和自动预报的计算机软件系统”是由大连理工大学和大连新船重工有限责任公司经过十几年研究完成的。该系统于 1997 年 9 月在大连新船重工有限责任公司正式投产，到 2000 年年末，已成功应用于该厂 23 艘出口船舶产品的建造中，是目前在国内外船厂中首先被应用于实际工程的软件系统，第一个实现了船体外板水火成型加工工艺的信息化，解决了船体外板水火加工成型工艺凭经验作业的生产瓶颈问题，产生了明显的经济和社会效益。 1997 年 12 月通过中国船舶工业总公司（部级）组织的专家鉴定，成果水平为“国际领先”。该成果获 2000 年国家科技进步二等奖、 1999 年中国船舶工业总公司（部级）科技进步一等奖和大连市政府科技进步一等奖。

本发明公开了一种基于理想边界和多元线性回归的上下限区间水文预报方法。本发明分别采用同倍比放大和缩小实测流量的方法构造理想的上下限边界，在率定期以理想上、下限边界为目标和最小二乘法为原则确定多元线性回归上限和下限模型的结构和参数，通过率定期和检验期的上下限预报结果实现上下限区间水文预报。以预报区间包含率、相对宽度、对称性和均方根误差(采用区间中值作为预报值)为精度评定指标，对比现有神经网络方法和不同相对宽度的回归模型区间预报结果，本发明提出的方法表现出较好的预报精度和预报效果。本发明采用的方法计算简单

在双碳政策的背景下，近年来光伏装机量不断攀升，但太阳能资源自身波动性及随机性特点使其发电过程中的骤升或骤降现象对电力系统的合理调控和有效调度带来困难，容易造成弃光现象的发生。准确预测光伏发电功率可以使电力调度部门及时调整调度计划，提高电网运行的经济性和稳定性，促进新能源消纳。预测的结果精度与其时间尺度具有强相关性，因而对于光伏场站而言，分钟级的出力预报信息具有较高的参考价值。 光伏发电功率预测是基于光伏电力不稳定性特征和电力系统实时平衡要求矛盾而产生的一种需求。超短期内光伏输出功率爬坡主要由云团对太阳辐射无规律的遮挡造成，该遮挡过程难以量化，对超短期内光伏输出爬坡预测造成了很大的困难。 为量化云团对太阳辐射的遮挡过程，本课题利用天空成像仪获取云团参数（云高，云速，云团形状），云高方面：基于双目视觉原理，采用两台全天空成像仪捕捉天空图片，根据双目摄像机视差及其几何关系反向推算得出云团高度；云速方面，结合单摄像机拍摄的连续天空图像计算得到云团的运动速度矢量；云团形状方面：利用图像畸变矫正技术，结合云高信息，可获取云团形状信息。根据上述云团物理信息，默认云团运动状态短期内保持恒定，对未来15分钟内云团运动轨迹进行刻画，再通过天文算法计算得到的太阳方位，推算得出当前云团状况下未来15分钟地面阴影的变化情况，以此判断光伏板的遮挡情况。后根据云团厚度情况判断其对太阳光的遮挡率大小，以其为依据对理论计算出的太阳辐照数据进行削减修正，由此完成未来15分钟内的分钟级超短期光伏功率变化预测。 本方法相比于基于卫星云图的数值天气预报，观测设备仅需两台全天空成像仪，安装更为灵活且兼具更优的性价比；设备还具备更高的时空分辨率，因而可以实现云团的精细观测，从而可完成更高精度的预测任务，预测结果具备更高的准确性。 创新点 1、开发出一种基于双目视觉原理及图像处理技术的云团多尺度信息获取方法。 2、开发出一种基于云团透射率和地面阴影轨迹预测的光伏场站出力分钟级预测方法。 市场前景 随着全球加快应对气候变化，光伏市场需求持续增加，数据显示，我国光伏行业在2021年继续高歌猛进，光伏新增装机创历史新高，达到54.88GW。未来十几年，中国太阳能装机容量的复合增长率将高达25%以上。根据光伏发电行业国家政策规划，未来将着力推进光伏基地化开发、分布式化开发以及综合水风光的综合基地开发。 无论是以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电光伏基地开发，还是整县屋顶分布式光伏试点的组织开展，或是综合多种发电手段的新能源大规模发展，都需要准确的光伏发电功率预测为电网调度提供参考与保护。预测精度直接影响着电力系统的安全稳定运行，更会影响所有市场参与者的经济收益。据统计，2019年，我国发电功率预测市场的规模为6.34亿元，预计2019年至2024年市场年均复合增速为16.2%，预计2024年光伏发电功率预测市场规模将增加至6.51亿元。从中可以看出，光伏出力预测具备广阔的市场前景。 本成果可实现雾霾、多云等极端天气下的分钟级光伏出力预报，满足对电网调度及运营管理的需求同时兼具精度与成本优势。未来，随着新能源信息化应用环节的增加以及应用对象的转变，类似光伏功率预测等信息化服务将成为主要需求，光伏出力预测技术的应用规模将持续扩大，渗透率也将继续加深。 应用案例 本成果已应用于中国长江三峡集团有限公司联合华北电力大学和北京四方继保自动化股份有限公司研发的面向大规模并网友好型风光储场站群智慧运维系统。该系统依托于三峡集团乌兰察布新一代电网友好绿色电站示范项目（项目总装机：风电170万千瓦、光伏发电30万千瓦、配套建设55万千瓦储能系统），在电站现场部署了两台天空成像仪，并配备了集实时3d天空云团、电站精细模型、气象站数据、电站实时发电功率、超短期功率预测等于一体的数字孪生3d可视化系统，极大提高了电站智慧运维的便捷性。

改变设备定期检修的错位现象（该检修的不检修，不该检修的使劲检修），实时采集现场设备运行数据及工况数据，以AI模型评价设备状态并预警未来风险，实现精准检修，节省成本并提高安全性，保障生产线满足生产机交货需求，减少零部件储备量。