项目概况 火电厂燃料管理信息系统（以下简称RMIS）是经过严格周密的现场调研和设计而完成的一个面向对象设计的企业管理信息系统。RMIS以各发电企业中负责燃料管理业务的燃料管理和使用部门作为主要的业务实现部门，同时为其他各有关部门预留数据接口。 RMIS综合运用自动化技术、计算机技术、信息技术、系统技术、现代化企业生产与经营管理技术和方法，在网络和数据库系统的支撑下，搭建了发电企业的燃料管理信息系统及综合查询服务系统，实现了燃料管理信息系统与外部有关系统（财务、生产、计划等）的信息自动转换，建立了一个安全、可靠、高度开放的管理信息系统。 本项目实用性强，拥有广阔的市场前景。 主要特点● 先进性    引用先进的设计思想和设计技术（积木式的功能模块设计），从根本上避免了系统设计局限于封闭、传统的业务管理模式，提高系统设计的整体水平。平滑的融合了先进而又实用的生产管理模式，支持企业长远发展，支持先进的管理技术和思想的应用。● 实用性 RMIS是在严格周密的现场调研的基础上，针对发电企业的具体业务流程开发的一套信息管理系统，他能够很好的适应电力企业燃料管理的普遍业务要求。RMIS提供给用户的是友好、标准的Windows界面，用户操作方便、快捷。● 灵活性 系统设计体现人与信息、技术的全面集成，运用先进信息工具与技术支持生产管理业务的基础上，充分满足使用者的操作方便以及管理者的综合查询与分析需求。统计、查询、分析采用自定义方式设计，使用者可以任意组合，实现自身的业务管理需求。灵活的权限管理使操作人员方便、简单的实用RMIS提供的功能。另外，系统在Client/Server（客户/服务器）下运行，系统的硬件配置和性能可以根据实际需要组合，使系统具有极大的适应性和灵活性。● 可扩展性    系统具有良好的可扩展性。RMIS为发电企业的其他相关部门预留的数据接口，使系统能够与其他系统实现连接与扩展。● 经济性    系统具有较高的性能价格比。● 规范性 系统具有良好的规范性，即“规范的管理模式”和“统一的数据类型”。对企业燃料业务管理流程实行规范化管理。并遵照国家点企业、铁道部、煤炭部的各项信息编码规范与要求。达到企业信息标准化、规范化。技术指标     RMIS具备燃料进厂过衡检斤、质量检验、审核校对、自动结算、统计报表管理、煤场煤罐管理、实时指标计算、自动考核、综合查询等功能。实现企业内部燃料管理的联网运行。通过企业内部与其他系统（财务、生计、计划等）之间的横向集成，建立了一套安全、可靠、开放、先进、业务管理科学化、规范化的燃料管理信息系统。市场前景 燃料成本占火电厂发电总成本55%—70%，入厂燃料的降耗与强化管理至关重要。由于管理手段的落后和管理不善，往往会造成入厂燃料上千万元的经济损失。在当前煤炭供应紧张、价格上涨、热值降低的形势下，强化管理手段，避免入厂燃料的人为耗损和经济利益的损失十分重要。本系统的开发对于改善燃料采制化设备及条件，强化管理手段，提高企业的经济效益具有非常现实的意义，拥有广阔的市场前景。

在 MIS 或 SCADA 等系统内集成先进的专业能效分析诊断模型，实现能效的可视化、在线化、标准化和自动化。

研发阶段/n内容简介：我院近几年先后为用户研制成功"市政设计院工程设计辅助与管理信息系统"、"办公自动化系统"、"大、中专毕业生就业管理系统"、"产品经销统计系统"等大型实用软件。该系列软件功能齐全、界面友好、操作方便、易学易用，安全保密，具有较强的使用性。该系列软件均已经过用户使用，使用情况良好。技术指标："工程设计与管理信息系统"包括经营管理（合同管理、计划制定与管理）、技术管理（设计各阶段文档辅助生成与管理、规范与标准的管理等）；"办公自动化系统"包括信件、通知、论文、发文、会议、接待、电子论

本项目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系统的必要性，并对比了传统和现代安全管理信息系统的模式。结合我国安全信息管理的实际情况，并以首都钢铁集团公司、太原钢铁集团公司的应用需求开发了安全管理信息系统软件。该安全管理信息软件使用 Delphi7.0 语言编写，采用 Access2003 数据库管理系统，可运行于 Windows98/ Windows2000/ Windows XP 等操作系统，该软件的数据库结构和报表结构符合国家安全生产监督管理局发布的《伤亡事故统计报表制度》的规定，涉及的行业标准符合 GB/T4754-2002。该软件的功能主要分为五大模块：系统维护、安全信息管理、安全分析、安全评价和系统恢复。系统维护模块主要实现企业基本信息管理、用户权限管理以及系统备份等功能；安全信息管理模块主要实现安全信息的录入、修改和删除，对安全信息的综合查询和分类统计，并且输出两个报表；安全分析模块主要采用事故树分析法对企业常见伤亡事故进行事故树定性分析（最小径集、最小割集和结构重要度）和定量分析（顶上事件发生概率、概率重要度和临界重要度）；安全评价模块主要采用安全检查表法对企业生产系统进行综合打分并得出结论；系统恢复模块主要实现当系统出现重大问题时对系统中的数据进行恢复。目前与有关企业合作，按用户要求进行个性开发，使管理信息系统软件更加实用。该项目的研究成果达到国内领先水平，所开发的软件运行稳定，界面友好，操作方便，简单实用。应用范围：该项目可应用于各企事业单位的安全管理，行业包括农、林、牧、渔业，采掘业，制造业，电力、煤气及水的生成和供应业，建筑业，地质勘探业，交通运输业，房地产业等等。

本项目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系统的必要性，并对比了传统和现代安全管理信息系统的模式。结合我国安全信息管理的实际情况，并以首都钢铁集团公司、太原钢铁集团公司的应用需求开发了安全管理信息系统软件。 该安全管理信息软件使用Delphi7.0语言编写，采用Access2003数据库管理系统，可运行于Windows98/ Windows2000/ Windows XP等操作系统，该软件的数据库结构和报表结构符合国家安全生产监督管理局发布的《伤亡事故统计报表制度》的规定，涉及的行业标准符合GB/T4754-2002。该软件的功能主要分为五大模块：系统维护、安全信息管理、安全分析、安全评价和系统恢复。系统维护模块主要实现企业基本信息管理、用户权限管理以及系统备份等功能；安全信息管理模块主要实现安全信息的录入、修改和删除，对安全信息的综合查询和分类统计，并且输出两个报表；安全分析模块主要采用事故树分析法对企业常见伤亡事故进行事故树定性分析（最小径集、最小割集和结构重要度）和定量分析（顶上事件发生概率、概率重要度和临界重要度）；安全评价模块主要采用安全检查表法对企业生产系统进行综合打分并得出结论；系统恢复模块主要实现当系统出现重大问题时对系统中的数据进行恢复。 目前与有关企业合作，按用户要求进行个性开发，使管理信息系统软件更加实用。该项目的研究成果达到国内领先水平，所开发的软件运行稳定，界面友好，操作方便，简单实用。 应用范围：该项目可应用于各企事业单位的安全管理，行业包括农、林、牧、渔业，采掘业，制造业，电力、煤气及水的生成和供应业，建筑业，地质勘探业，交通运输业，房地产业等等。

该成果通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息与车辆信息，现实了交通检测探头，通过交通控制中心与交通诱导显示屏的通信，在没有人员干预的情况下，交通控制中心通过对信息的采集与分析，对路段的车辆通行情况进行实时处理，最终将处理结果通过显示屏显示出来，为驾驶人员顺利通行提供了引导。

根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。利用了物联网的技术优势，通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息

根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。 通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。 利用了物联网的技术优势，通过无源高频率

成果简介马钢煤焦化分公司是科研、 生产、 经营于一体大型炼焦与化工综合性生产工厂， 拥有设计能力为年产 250 万吨焦炭的 5 座现代化焦炉， 以及相配套的煤焦化工生产设施， ,加工生产 30 多种焦油、 苯系列化工产品， 是我国重点煤焦化生产基地之一。近年来， 随着马钢煤焦化分公司优化生产工艺、 节能降耗， 加强管理的改革，原有的信息管理系统已不能满足需要， 亟需一个具有良好扩展性、 及时性和功能更全面的产品质量信息系统来对种类繁多的产品、 生产检验流程的变动以及产品质

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。