系统非接触式实现变电站及所有设备的异常监测，包括全景视频、温度和局部放电。对GIS、变压器、电抗器、开关、电缆、CT、PT等一次设备各部件温度及各类绝缘缺陷，违规作业、异物入侵等实施直接监测或计算外推，并实时智能预警。系统由多物理量值守机器人、智能云APP和大数据后台组成，值守机器人集成局部放电、红外测温、视频图像及声音诊断等传感器，并具备初步的人工智能算法和设备异常诊断能力，后台包括设备管理和大数据评估功能模块，APP接收智能终端和后台信息，主要显示诊断结果、数据内容，并实现人机交互。通信方式有无线、有线两种。 局放传感模块、红外传感模块、视频模块、气体传感模块、声音模块、油色谱等不同功能模块可根据实际情况合理增减搭配使用。产品的集成度高，远距离非接触采集信息，高智能、高可靠、低成本。近5年来，使用该技术发现了48起变电站内潜在故障隐患，避免了多起停电事故。 本项目经过十余年的研发与产学研合作，对应了目前泛在电力物联网的总体思路和要求，具有多个电网公司的应用案例，取得了一系列国际上具有独创性的成果。 适用范围广  能在高温、低温、高湿等环境条件下可靠运行，防水防尘。 多物理量协同  集成局放、红外、视频、声音等传感器，同时监测变压器、敞开式开关、电抗器等变电站内一次设备的局放信号、红外热像、视频信息，实现多传感器的高效结合及协调诊断。 使用方便  配备智能云APP，实时接收现场值守机器人采集的数据，实现人机交互，能够早期发现缺陷，判断缺陷位置，提高现场人员的工作效率。 智能化程度高  监测的数据可以通过无线网络或有线数据同步传输，嵌入人工智能算法，提高了监测数据及时率、准确率及有效性。 安装方便  值守机器人体积小，重量轻，一键式安装。有线通信与无线通信系统自动切换，内部参数可以通过手机设置。 性价比高  采用低成本、高可靠技术路线，通过人工智能算法降低硬件的复杂性。 目前该系统已获得14项国内发明专利授权、3项PCT专利授权、8项实用新型专利、软件著作权登记3项。高电压技术、电力设备智能监测领域权威期刊上发表论文30篇。应用在国家电网、中国石化30多个变电站，有三百多套挂网运行。 不同场景的实物及应用照片，或原理图解 图1 长距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算） 图2 短距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算） 图3 用户报告 图4 变电站安装监测 图5 大数据后台应用

项目成果/简介:系统非接触式实现变电站及所有设备的异常监测，包括全景视频、温度和局部放电。对GIS、变压器、电抗器、开关、电缆、CT、PT等一次设备各部件温度及各类绝缘缺陷，违规作业、异物入侵等实施直接监测或计算外推，并实时智能预警。系统由多物理量值守机器人、智能云APP和大数据后台组成，值守机器人集成局部放电、红外测温、视频图像及声音诊断等传感器，并具备初步的人工智能算法和设备异常诊断能力，后台包括设备管理和大数据评估功能模块，APP接收智能终端和后台信息，主要显示诊断结果、数据内容，并实现人机交互。通信方式有无线、有线两种。局放传感模块、红外传感模块、视频模块、气体传感模块、声音模块、油色谱等不同功能模块可根据实际情况合理增减搭配使用。产品的集成度高，远距离非接触采集信息，高智能、高可靠、低成本。近5年来，使用该技术发现了48起变电站内潜在故障隐患，避免了多起停电事故。本项目经过十余年的研发与产学研合作，对应了目前泛在电力物联网的总体思路和要求，具有多个电网公司的应用案例，取得了一系列国际上具有独创性的成果。适用范围广 能在高温、低温、高湿等环境条件下可靠运行，防水防尘。多物理量协同 集成局放、红外、视频、声音等传感器，同时监测变压器、敞开式开关、电抗器等变电站内一次设备的局放信号、红外热像、视频信息，实现多传感器的高效结合及协调诊断。使用方便 配备智能云APP，实时接收现场值守机器人采集的数据，实现人机交互，能够早期发现缺陷，判断缺陷位置，提高现场人员的工作效率。智能化程度高 监测的数据可以通过无线网络或有线数据同步传输，嵌入人工智能算法，提高了监测数据及时率、准确率及有效性。安装方便 值守机器人体积小，重量轻，一键式安装。有线通信与无线通信系统自动切换，内部参数可以通过手机设置。性价比高 采用低成本、高可靠技术路线，通过人工智能算法降低硬件的复杂性。目前该系统已获得14项国内发明专利授权、3项PCT专利授权、8项实用新型专利、软件著作权登记3项。高电压技术、电力设备智能监测领域权威期刊上发表论文30篇。应用在国家电网、中国石化30多个变电站，有三百多套挂网运行。不同场景的实物及应用照片，或原理图解图1 长距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算）图2 短距离多参数智能传感器（视频、红外、局放、声音+人工智能边缘计算）图3 用户报告图4 变电站安装监测图5 大数据后台应用知识产权类型:发明专利技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:国家级计划/专项类别:国家自然科学基金、上海市创新专项等

项目简介本成果基于作物氮素和水分胁迫时的冠层图像和冠-气温差特征，利用可见光-近红 外多光谱相机、红外温度探测器、辐照度传感器和环境温湿度传感器等多传感器信息， 对冠层特征图像和冠-气温差特征进行提取，结合实时光照和温湿度信息对光强等环境误 差进行修正，可以在自然条件下快速获取作物的氮素和水分信息。该成果处于中试研究 阶段，已经申请了发明专利，发明专利授权号：ZL201010249490.0 。 性能指标 （1）可见光-近红外多光谱图像系统，图像分辨

手持式光纤光栅传感解调仪是用于光纤光栅（FBG）波长解调的专用 设备。根据测量反射中心波长这一参数，可以获得被感知信号（如压力、 温度、应变等）的大小。该解调仪集ASE光源、分光元件和信号处理与传 输模块于一体，并根据外场测试的需求，进行了低功耗与小型化设计。同 时，它具有良好的操作界面，方便操作和设置；其次，该解调仪具有数据 网络化传输功能，方便组建FBG传感解调网络。可为石化、桥梁、矿井、 电网等需要布设光网代替传统电传感器以解决电火花敏感、布

本发明涉及基于无线传感网络的物料监控设备，包括多个终端、多个路由器、一个协调器、一个主机，主机通过串口与协调器相连，协调器与多个路由器相连，每个路由器连接 1-254 个终端，组成无线传感网络。本发明的终端能够实时采集并发送物料信息以及接收主机指令，主机接收、存储和处理物料信息并做出判断和响应。本发明的设备能够提高企业物流管理水平，并具有安装方便、维护成本低、可靠性高，网络规模可调节等优点。

        技术成熟度：技术突破         研发团队以设计制备宽光谱超材料吸收器和像元级集成红外探测器为研究主线，在超薄宽带高吸收原理与策略、材料/器件设计与制备方面取得了突破性进展。围绕器件吸收率低、噪声等效温差（NETD）大、集成兼容性差的难题，提出了无损与损耗型介质结合、多模谐振耦合光吸收的思路，获得超薄宽带高吸收率材料；提出将超薄宽带高吸收率材料与非制冷红外探测器像元级集成新思路，获得了宽谱、NETD小、多色探测的非制冷红外探测器，NETD降低3倍，研究成果已在中国兵器北方夜视广微科技应用转化。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。

本实用新型公开了一种封闭容器的酒精拉曼光谱采集装置。包括外壳和安装在外壳内的电路板卡模块、拉曼信号采集模块、激光光源模块、激光功率控制模块、触摸屏显示控制模块、锂电池及电源管理模块和探头，探头安装在外壳的侧壁上，探头针对盛有酒精溶液样品的封闭容器进行激光激发和接收。本实用新型体积小，操作简便、无损快速，不必对样品进行预处理，而且应用对象广，具有较大的现场应用价值。

机器视觉系统是全自动无铅锡膏印刷机的关键核心技术。随着电子元器件微型化、高密度化方向发展，对锡膏印刷机的印刷精度、速度和可靠性的要求越来越高。在高密度电路板联装生产线中，60%-80%的缺陷来自无铅锡膏印刷工序。目前，国外先进的印刷机，如德国生产的EKRA系列印刷机，英国生产的DEK系列印刷机，美国生产的MPM系列印刷机等高端产品都采用了高精度的视觉系统。目前，无铅锡膏印刷机的图像采集系统一般均由一个成像透镜、一个图像传感器及其它光学元器件组成。这类系统存在的问题是分时采集图像时容易造成上下图像采

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。