本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

本发明公开了一种模拟驾驶人主观感知与反应的交通流微观仿真方法，该方法包括以下步骤：(1)确定元胞的总数和仿真车辆的个数，初始化仿真系统；(2)仿真系统按照如下步骤进行演化：根据驾驶人的最大期望速度，对车辆进行加速操作；根据交通状况对车辆进行速度调整操作；根据交通状况，对车辆进行随机慢化操作；更新车辆在下一仿真时刻的位置；(3)计算交通流的密度、速度和流量关键交通参数。本发明在速度调整操作和随机慢化操作等关键技术环节更加真实地考量了驾驶人的主观感知与反应特征，使得模型能够更好地分析驾驶人的主观因素对交通流运行的影响，为道路交通系统的规划、设计与管理提供支持。

本软件可应用于城市轨道交通和高速铁路中跨区间无缝线路的设计，满足养护维修的需要。本软件将一般设计院较难掌握的复杂功能集成于一体，主要包括铁路及城市轨道交通的桥上无缝线路设计和无缝道岔设计的功能。其中，桥上无缝线路设计软件模块可以对简支梁、连续梁、刚构梁以及它们的任意组合梁型上的无缝线路进行计算，计算内容包括钢轨受到的伸缩和挠曲附加力以及相应情况下桥梁支座受力等；无缝道岔设计软件模块可应用于单组道岔，以及由两组或三组道岔组成的道岔群，可进行道岔和道岔群的单轨温差时的各项计算和检算或可铺设轨温范围的计算。本软件还可根据计算结果绘图、进行强度、稳定性和断缝检算，最终自动生成详细的计算报告书。 本软件根据一体化模型的建模思路，采用VB.NET语言对ANSYS有限元软件进行二次化开发，是基于ANSYS的纯中文界面跨区间无缝线路设计软件。其中，铁路及城市轨道交通桥上无缝线路设计软件模块通过建立桥梁-轨道纵横垂向空间耦合模型，充分考虑了桥上无缝线路的实际情况，通过有限元单元模拟钢轨、桥梁、扣件等组成部分，计算结果更加精确、合理。 铁路及城市轨道交通无缝道岔设计软件模块通过建立纵横向空间耦合的道岔模型，充分考虑了道岔的实际情况，通过有限元实体单元模拟钢轨、轨枕，并且通过非线性弹簧单元模拟扣件、间隔铁和限位器等的实际阻力情况，相对于同类型的道岔计算软件，本软件建立的模型更加符合实际情况，计算结果也更加准确、可靠。相对于同类软件，本软件最大的优势在于：除了单组道岔外，还可以计算和检算两组或三组不同号码道岔之间以及不同夹直线长度的任意组合，软件功能更加强大，使用范围更广。 经多次实践检验，本软件的计算和检算结果准确可靠。    应用范围： 本软件主要应用于设计单位或施工单位对城市轨道交通和高速铁路中跨区间无缝线路（包括桥上无缝线路和无缝道岔）的设计，也可以满足养护维修的需要。便于设计单位和现场施工人员的使用，可以加快设计进度。 城市轨道交通跨区间无缝线路设计软件已在铁道第三勘察设计院下属沈阳设计院和中铁五院等设计院开始应用，普遍反映良好，市场化前景广阔。

针对京津冀中长途通勤的多条线路，展开基础实地调研及问卷调研，并对一手数据进行收集分析，多层次地分析各种影响因子的效用；以此为基础，建立京津冀中长途重点线路通勤特征基本数据信息模型库,并完成出行特征分析研究报告；结合上述数据，探索中长途交通成因与影响机制研究、空间结构与形态特征及演变规律研究，为区域规划优化途径与控制性提供指导意见。 创新要点： 1. 针对东京首都通勤圈为代表的国际成熟通勤圈案例进行调研分析，以京津冀多条通勤线路实地及问卷调研为基础，完成出行特征分析研究报告； 2.针对轨交通勤与区域协同、产业分布与城市空间等提出中长途轨道通勤交通内外接驳区域规划与设计的控制性策略建议； 3.从换乘优化和多目的出行链整合两个方面提出京津冀一体化北京下中长途通勤接驳空间节点优化的策略与措施。

大型电力变压器是电力系统中电能传输的“核心”枢纽设备，也是双碳背景下大规模新能源电能输送的必经节点，一旦其发生绝缘故障易诱发电网大规模停电事故，造成巨大经济损失，因此亟需准确掌握其绝缘状态。

本发明公开了一种安全状态监测预警式有源电子标签，包括控 制器、存储器、射频模块、安全预警模块、信号处理模块和安全感知 模块，控制器分别连接所述存储器、射频模块、信号转换模块和安全 预警模块；安全感知模块与所述信号处理模块连接；信号处理模块用于接收安全感知模块发送的检测数据，并对该数据进入信号放大处理 和 A/D 转换处理后传送给控制器；控制器用于接收信号处理模块发送 的数据，其一方面控制存储器存储此数据，另一方面分析评估该数据； 射频模块用于所述控制器与外部读写器进行通信。本发明能方便现场 管理人员

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。