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随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

（专利号：ZL 201210413882.5） 简介：本发明公开了一种提高O2/CO2气氛下煤粉燃烧性能且降低NOx生成的方法，属于煤粉高效低污染燃烧领域。本发明将平均粒径在20微米以下的超细煤粉与平均粒径为70~90微米的普通粒径煤粉在O2/CO2气氛下混合燃烧，超细煤粉的混合质量百分比为10%~40%，超细煤粉中的挥发分质量百分比>15%，在不增加O2/CO2中O2浓度前提下，采用超细煤粉与普通粒径煤粉混合燃烧，使得超细煤粉颗粒

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底，中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面 总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已 经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底， 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处： 分布式光伏系统便于实施，是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式，但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约，特别是过高的 后期维护费用，使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术，对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测，并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析，从而获得电站运行的性能 评价指标，以及可能影响电站性能的因素，并给出进行电站性能优化 的建议，提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术， 可进行无人化的值守和远程监控，大大降低运维费用。 相比国内产品，具有通信速率高、系统可靠稳定等优势，达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低，有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块，方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块，将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器，传输过程中进行了数据加密，保证数据的可靠性和安全性，所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理，用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快，可靠性高等特点，具体 的技术指标如下： 最大采集频率：120 次/分钟 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 环境温度：-20~80℃ 最大电站规模：1GWp 应用前景及社会价值： 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用，大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量，降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控，使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平，从而为节能降耗做 贡献。

汽车充电站作为电动汽车的能源补给站，是新能源汽车得以广泛推广的强有力保障。结合现有电网供电的光伏汽车充电站不但克服了单纯利用现有电网供电的弊端，而且利用储量丰富、价格免费、清洁、可再生的太阳能资源发电，将对节约不可再生能源，保障国家能源安全，改善环境污染问题做出重要贡献。 东北大学建设的基于光伏发电的新型电动汽车充电站,主要有分布式光伏发电装置、分布式储能设备，综合优化监控系统和智能充电桩构成，通过智能接入式能量整定装置，能量监控核和开放式通信结构协议，结合智能的能量分配和管理、综合优化与控制决策支持系统技术，实现能量和信息的安全可靠、高效经济和智能接入式的分配和控制，同时可实现充电负载的快、慢速可调节充电，相关技术成果达到国内领先水平。 本项目所研制的充电桩可实现负载的快速充电，其主要由电源模块、充电机和充电机监控系统组成，其主要特点是：   1)实现了模块化、大功率电动汽车充电模块在电动汽车快速充电中的应用。该充电模块主要具有如下优点：a.采用APFC功率因数校正技术，对电网污染小；b.采用自主均流技术，可实现多台电源冗余并联，扩大输出功率；c.自带风机，强制风冷。具有过温关机功能以及电池防反接功能。 2)充电机模块实现APFC校正功能。由于输入端有整流元件和滤波电容，单相AC/DC开关电源及大部分整流电源供电的电子设备，其电网侧功率因数仅为0. 65左右。采用有源功率校正技术后可提高到0. 95~0. 99，既治理了电网的谐波污染，又提高了开关电源的整体效率。3)电动汽车充电桩设计方案采用ARM核心结构，实现了视频自动监控功能。

本实用新型旨在一种可折叠便携式微型太阳能光伏电站，包括可折叠便携式 电池板(9)，太阳能充放 电主控制模块M1，与M1相连的LCD液晶显示电路M2、 DC-DC转换电路M3、DC-AC逆变电路M4、太阳能光伏电 池阵列及蓄电池充电电路 M5、发光二极管显示电路M6、输出开关继电器电路M7、输出接口M8，其中可折 叠 便携式电池板(9)的输出与电路M5相连，DC-AC逆变电路M4和DC-DC转换 电路M3分别与输出开关继电器电路 M7相连，同时电路M4与开关继电器电路M7 与输出接口M8相连。本实用新型提供了一种基于单片机控制的，可折叠、便于 携带的，具有多种形式电压输出的微型太阳能光伏电站。

超高分辨率光矢量分析设备采用“微波光子学方法”，首创具有国际领先水平的“超高分辨率光矢量分析技术”，集成了电-光、光-电和光-光3类元器件频谱响应的测量功能，可应用于光纤通信、光纤传感、光信号处理和集成光子学等领域。 技术特征 关键技术与创新点一：基于120度电桥的高抑制比光单边带调制技术和基于光载波抑制与平衡光电探测的非线性误差对消技术。 关键技术与创新点二：光频梳通道化测量技术和基于光希尔伯特变换的镜像边带抑制技术。 关键技术与创新点三：多种测量模式融合与系统软硬件集成技术。 工作波长：1528-1565 nm 最高波长分辨率：50 kHz（即0.4 fm） 幅度分辨率：0.01 dB 幅度精确度：±0.11 dB 相位分辨率：0.01° 相位精确度：±1.2° 对比国际上最高水平商用光矢量分析仪表LUNA OVA5000，设备的分辨率提升了4000倍，动态范围提升了31倍（15dB），相位精确度提升了2.5倍（单通道40GHz范围内），幅度分辨率也提升5倍以上，打破国外技术壁垒，实现进口替代。

面向当前人工焊接效率低下、焊接质量难于保证的缺点，以线结构光传感器为主要感知工具，构建了一套面向3D空间曲线焊缝的焊接机器人智能导引编程系统，实现了对3D空间曲线焊件的在线感知、焊缝精确提取，以及焊缝轨迹编程轨迹的优化生成等。具体技术指标： （1）焊缝扫描精度在0.2mm以内、扫描速率最高可达1kHz； （2）可面向多种不同类型的焊缝实现自动化作业； （3）无需人工示教编程，可根据扫描模型自动生成机器人的焊接路径。 创新点： （1）基于3D视觉处理方式，受环境影响小，无需光照条件； （2）可处理的焊缝类型多，适用面广； （3）去人工示教，智能化编程方式。