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储能系统与火电机组联合参与二次调频的控制策略与系统
1. 痛点问题
储能系统与发电机组联合参与电网二次调频是目前已商业化应用的储能运营模式。以锂电池为代表的储能系统具有响应速度快、双向功率调节精度高的优点，投资较小规模的储能系统就可以使得火电机组的调频性能得到明显提升，在按性能指标计算补偿费用的调频辅助服务竞争中具有明显优势，可以获得可观的收益。为节约投资成本，通常配置储能系统的功率仅为火电机组额定容量的3~5%，储能按额定功率持续放电的时间不到1小时。
目前储能系统基本采用“外挂”的形式与火电机组联合调频，储能系统需根据火电机组运行情况优化自身的充放电功率。由于储能系统能量受限，剩余电量可能处于过高或过低的状态而影响其可用性和使用寿命。在储能进行能量恢复的时段，无法有效跟踪电网的调频指令。由于电网调度发送给发电机组的调频信号是随机的，因此储能系统需要有智能的自适应控制策略。
2. 解决方案
本项目技术成果针对电网调度AGC指令的特点和火电机组的运行特性，通过设计储能系统与火电机组联合运行方案，综合考虑储能系统的运行状态和约束，实现储能系统与火电机组联合的优化控制。
清华大学
2021-10-26
东南大学生命健康高等研究院生物安全柜采购公开招标公告
东南大学生命健康高等研究院生物安全柜采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网（https://dnzb.seu.edu.cn/）获取招标文件，并于2022年07月05日09点30分（北京时间）前递交投标文件。
东南大学
2022-06-14
一种化工园区内系统性安全屏障保护链及有效性评估模型
本发明涉及安全屏障保护链技术领域，公开了一种化工园区内系统性安全屏障保护链及有效性评估模型，其技术方案要点是明确研究对象是化工园区内哪种重大危险源，并从案例中和以往研究中人为归纳分析得到多米诺事故路径规律；明确化工园区内组织架构和企业位置布局，以化工园区为边界，按照事故链演化范围；统计并确定各层级内安全屏障使用情况，并重新定义4个层级节点处的安全屏障功能：软连接和硬连接；层级内和层级节点处安全屏障串联，得到与事故链一一相对应的系统性安全屏障保护链，创建的安全屏障保护链从重大危险源自身（储存装置）出发，以化工园区层级为研究边界，预防园区内企业的重大危险源发生泄漏‑火灾‑爆炸事故。
南京工业大学
2021-01-12
专家报告荟萃㉜ | 全国新文科教育研究中心办公室主任、山东大学本科生院副院长申树欣：新文科建设的宏观态势与重点任务
高校围绕新文科建设的一些重点难点问题提出的重点方向，也是下一步推进新文科重要的方向，也给各位老师做一个简要的分享。
中国高等教育博览会
2025-02-19
面向脑损伤与渐冻人的脑控康复机器人与语言交互系统
高校科技成果尽在科转云
西安交通大学
2021-04-10
一种鬼臼毒素与去甲斑蝥素的拼合物及其制备与应用
在肿瘤的治疗过程中，基于单一生物靶标或途径的抗肿瘤药物在临床上已经得到广泛的应用(Nature.2004,432,294–297)。它们对特定的生物靶点或作用途径表现出较好的药效，并降低了药物副作用的风险(Nat.Rev.Drug Discov.2006,5,993–996)。然而，肿瘤是一种具有多种病因网络的复杂疾病。在很多情况下，当一种特定的靶标或路径被完全阻断后，肿瘤细胞会通过其它潜在的作用途径补偿这种改变，使作用效果大大降低，甚至消失。故现在普遍认为，作用于多个作用靶点的药物要比作用单一的药
兰州大学
2021-04-14
首届中国城市与高校发展论坛
中国高等教育学会决定举办首届“中国城市与高校发展论坛”。该论坛是2020年11月8-10日在长沙举办的第55届中国高等教育博览会(2020)组成部分。
云上高博会
2020-11-09
首届中国城市与高校发展论坛
中国高等教育学会决定举办首届“中国城市与高校发展论坛”。该论坛是2020年11月8-10日在长沙举办的第55届中国高等教育博览会(2020)组成部分。
云上高博会
2020-11-09
天然皂素高效制备与应用技术
皂荚荚果、油茶果壳和无患子果皮中含有丰富的五环三萜类皂甙等天然活性成分（皂素），这些皂甙类成分呈中性，泡沫丰富，易生物降解，对皮肤无刺激，具有较强的洗涤去污能力，较好的耐酸碱、耐盐能力，还能与多种表面活性剂复配产生协同效应。近年来随着石油资源短缺和能源危机日益突出，合成表面活性剂及洗涤剂的生产成本越来越高。此外，大量合成洗涤剂的使用，对环境造成了严重的污染。因此，表面活性剂和洗涤剂必将朝着绿色、环保、可再生方向发展。 天然皂素制备与应用已列入国家“十二五”科技支撑计划，目前已开发出物理分离技术、水提技术、醇提技术及提取与同步纯化技术等，相关技术通过了教育部科技成果鉴定，申请发明专利7项，授权发明专利2项，出版专著1部。
北京林业大学
2021-02-01
智能服务语义理解与优化调度
针对目前智能服务系统在服务过程中存在的人机交互语
义理解不够深入、服务适配实时性差、以及智能化优化不足
等问题，利用深度学习、强化学习、知识图谱等技术手段，
重点研究：1）高效低成本的服务数据获取方法，为各类基
于机器学习的服务模型提供高质量训练数据；2）面向服务
过程的深度语义理解，包括服务意图识别、服务过程抽取、
事件检测等；3）面向复杂服务需求的服务任务智能调度，
结合具体服务场景展开基于多目标多约束的智能优化。
浙江工业大学
2021-05-06