成果简介： 本成果苗期地膜回收装备——1MSM-1000型玉米/棉花苗期地膜回收机，利用地膜在苗期比较完整、抗拉性较好的优势，能够完成我国超薄残膜(0.006～0.008mm)的回收，与作物收获后残膜回收相比，提高了地膜收净率，同时解决了收膜率与伤苗率之间的矛盾。该机具能够实现连续收膜作业，技术先进、作业效率高、价格低廉。创新点如下： 实现了在残膜收起的同时避免对幼苗的伤害；能很好地完成起膜、脱膜和抖土作业，在保证不伤苗、不伤膜的情况下

 许多工业设备往往因为某个关键零部件表面的损坏，导致整个系统效能大幅度降低甚至报废，造成极大地浪费。综合应用先进的表面涂层技术，不仅可以极大延长装备关键零部件的寿命，提高产品质量，甚至可以修复已损坏的关键零部件，实现装备的再制造，达到节能、减排、降耗、环保之目的。 热喷涂技术可使工件表面获得不同于基体材料的特性，具备更优良的强度、硬度、耐磨、耐蚀、耐热、绝缘、导电、密封、抗氧化、隔热、消毒、防微波辐射以及其它各种特殊物理化学性能。它不仅可以再制造修复关键零部件，使报废的零部件

随着新能源渗透率不断增加，传统发电份额不断被挤占，导致系统惯量下降，热备用容量减小，降低了电网的安全稳定裕度。已知目前双馈感应风力发电机（DFIG）在最大功率点跟踪控制下，发电机输出功率难以响应电网频率波动，而超速减载控制和变桨距角控制虽然在一定程度上改善风电机组整体性能和一次调频特性，但存在预留一定备用容量而无法实现最大发电效益。目前储能装置已广泛应用于风电场，但大多为风电场集中式储能方案，其安全可靠性风险往往大于分布式模式，故如何提高单台风电机组的致稳性和抗扰性，使其具备一次调节能力显得尤为重要。 图1 实验装置图1 图2 实验装置图2 图3 DFIG的储能配置图 结合上述应用背景，提出以下技术解决方案： 1、结合DFIG直流母线储能装置的优势，从增加控制自由度、平滑源端风功率间歇性波动以及抑制网侧负荷扰动三个维度入手，分别提出基于超级电容器控制的DFIG惯量支撑与一次调频控制，基于变功率点跟踪和超级电容器储能协调控制的DFIG一次调频策略和考虑源－荷功率随机波动的DFIG一次频率平滑调节方法，上述控制可在增大发电效益的同时提升频率调节效果。 2、量化DFIG的一次电压调节能力，制定DFIG的动态无功控制策略，设计DFIG与风场无功补偿装置的综合协调控制方案，从提高系统稳定性和鲁棒性出发，研究自抗扰控制技术等快速提升风电场系统无功响应速度，最大限度地缓解电网电压跌落，提高电网的电压安全稳定性。 3、结合功率密度、可充放电循环寿命以及经济性作为储能介质选择的主要评测指标，确定合适的单一或混合储能介质及变换装置类型，根据频率调节目标计算储能装置的容量，进一步研究混合储能的容量优化方法，设计出一套高充放电效率、低成本的混合储能装置。 4、研究风储联合调频和基于超级电容调频、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点，通过多复杂工况验证不同技术方案的调频效果，结合储能容量、使用寿命、经济成本和技术性能比较得出最优方案。 5、研究大功率基于单一储能或混合储能控制的风电机组一次调频样机，完成风电机组参与系统惯量支撑与一次调节方案的验证，对新型一次调频控制技术和一次调压控制方案进行大功率样机的试验验证，完成工程应用的基础准备工作。 创新点 1、针对风电机组一次频率调节，分别提出了基于超级电容器储能、变功率点跟踪和超级电容储能协调控制和考虑源荷功率频率调节等方法，提高一次频率调节能力，并优化了储能装置的容量配置。 2、设计双馈感应风力发电机的动态无功协调控制方案，提出了双馈感应风力发电机最小限度降低机组出力下可提高无功极限最大值的最优方法。 3、分别就风储联合调频策略和基于超级电容器调频策略、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点和拓扑结构进行对比分析，最终得出采用风机分布式储能下的风储协调方案更加具有应用优势。 市场前景 通过本项目的研究，可形成新能源风机技术在大电网中应用效果验证方面的技术成果，有助于进一步体现国家风光储输示范工程的示范引领作用，推动新能源风机储能技术在大规模新能源接入地区的推广应用，为提升新能源发电高渗透率地区电网的安全稳定运行水平，促进建立可再生能源并网的辅助服务机制提供重要依据和借鉴。 应用案例 目前装置依托“双馈感应风力发电机惯量阻尼及一次调节方法的研究”项目，已开发完成380V/10kW实验样机，并预计展开示范应用。 获奖情况 “基于超级电容储能控制的双馈风电机组惯量与一次调频策略”论文获得《电力系统自动化》期刊2020年度优秀论文三等奖。

自疫情发生以来，对于劳动密集型的制造业企业来说，尽可能减少工人聚集和交叉接触成为企业复工复产的重要保障。但在生产经营活动中，必要的沟通、协同、信息互通和反馈指导不可避免，这其中涉及了离散制造的多个部门（销售、采购、计划、生产、仓库、财务等）、多个生产工序以及多个工种。北大信息技术高等研究院智能工厂实验室利用工业领域企业级数据中台的优势，全面整合企业生产经营环节的关键数据，并利用数据智能对齐、行业知识图谱等关键技术，实现面向制造业的全流程可溯源的透明管控线上生产链，迅速帮助企业集中获得每一个线下关键生产环节的实时进度，并且能够细化到订单、生产设备、运行情况等细节，同时根据挖掘算法提供有效的智能辅助决策建议，在高效保障生产经营管控的同时，最大化地减少不必要的人员聚集，实现数据中台的指挥室作用，快速实现复工复产，有效提升生产效能。 拟解决的核心问题： 1、无法在生产环境外远程下单，下单效率低； 2、工厂远程管控困难，无法掌握订单的详细生产进度，并预测交期，难以面向JIT及时交货； 3、对生产缺少全维度统计掌握，需要跨系统反复查询； 4、在线实时分析困难，缺少必要的预测辅助参考； 5、生产环节无法自下而上进行反馈； 6、多源异构数据融合困难； 7、缺少人工智能的辅助决策。 预期实施效果： 1、移动端远程下单，基于混合云架构，实现内外网数据互通； 2、移动端跟单进度，多源异构数据融合，实现生产环节全流程线上实时可见； 3、生产数据实时监控，关键指标实时汇总，实现工作进度量化可见； 4、形成线上闭环数据看板，在线辅助指导生产经营； 5、沉淀大数据资产，形成工业领域企业级数据中台； 6、实现订单生产智能逾期预警、订单销量智能预测、原材料动态库存优化。

使用自旋泵浦技术将自旋流从坡莫合金（Py）磁性电极穿过厚达40uc的LAO绝缘层注入到二维电子气中，并进行逆Edelstein效应的测量。工作系统地测量了逆Edelstein效应随频率、功率、温度和LAO厚度的变化关系，从各个方面证实了所观察到的信号。实验在室温下展现了门电压对自旋信号的调控作用。

探究了AI自动勾画的临床应用价值，即AI能够为临床医生提供多大的帮助。在8位医生完成人工勾画两个月后，由他们对AI自动勾画的结果进行修改（AI自动勾画+医生修改，即AI辅助勾画）。结果显示，AI辅助勾画提高了5位医生的勾画准确性（平均由74%提高至79%），减少了55%的勾画者间差异。     本研究是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区勾画方面的首个研究，样本量大、技术合理、测试全面，是AI在肿瘤学领域应用的一项重要进展。研究结果显示AI辅助勾画提高了鼻咽肿瘤勾画的准确性，能够让经验较少的医生达到近似专家水平的勾画，将会对肿瘤控制和患者生存产生积极影响，同时极大地提高了医生勾画的效率，为实现精准而又高效的鼻咽癌放射治疗靶区勾画提供了解决方案。

所属领域：家用电器 项目中全直流空调器通过对每块太阳能电池模组标配一个太阳能控制器，实现每块太阳能电池板 都能跟踪到最大功率点。通过将太阳能控制器进行小型化、模块化、标准化的设计，使其可以直接安 装于太阳能模组上，实现分布式独立控制。利用蓄电池一方面可以作为短时间内的直接电源，在长时 间内主要的用途是平滑太阳能发电的功率波动，让太阳能侧的功率在加入蓄电池后变得输出平稳。基于太阳能电池和蓄电池、市电混合使用的，太阳能发电被优先利用的混合能源空调器系统。太 阳能电池板面积 4m2 光伏电池板功率 600W 蓄电池。空调器主要技术指标可以达到制冷量：3.5kW（0.35—4.2kW）制热量：4.7kW（0.4—5.2kW）制冷剂：R410A 能效比 SEER: 5.6 （GB 21455）。