项目研究的背景及用途：本项目的出发点是将我国大量的生物质及城市有机废物资源(如农作物废弃物、林业废弃物、城市垃圾中丰富的有机物、造纸造浆中的废物、酒精生产厂的废液废渣、动物粪便、食品加工中的废弃物、家庭中有机垃圾、草类废弃物，产量约每年 30 亿吨)高效转化为清洁的电力。我国当前的生物质及城市有机废物资源没有得到合理的利用。利用生物质作为能源，不仅仅是解决了长期的能源供给问题，更重要的是大大缓解了环境保护的压力。本项目的技术路线所排放的其他污染物如硫化物、粉尘粒子的浓度也大大低于现有的燃煤发电厂。此外，高效、清洁的气化发电技术可以克服现有的城市垃圾处理处置方式的缺点。与现有垃圾焚烧炉技术相比，本项目的技术路线具有以下优点: (1)发电效率高; (2)炭转化率高、能量利用率高; (3)排放的二次污染物少; (4)初投资和远行费用低。 本项目的目的是有效地利用生物质及城市有机废物，通过流化床气化的方式将其转变为电力。确保生产电力的成本可以与现有的燃煤电厂竞争，同时确保生产过程符合环境友好性要求，没有明显的二次污染。成果水平及主要技术指标:本技术水平处于国内领先水平,在国际上也是领先的。目前正在申报发明专利 2 项。所需厂房占地面积:需要稳定的生物质或生活垃圾原料供应(年需要量为8000 吨左右);设备相对比较简单，但需要由相关的厂家定制生厂;厂房面积约为15000～20000 平方米;投资规模在 500 万左右。 市场分析及效益预测：本项目的市场前景很大。以天津市为例，天津市每年约有 600 万吨生物质资源，可发出功率为 90～100 万千瓦的电。若考虑大量种植能源作物，则可以发出更多的电，而且随着发电规模的扩大，可以显著降低成本。如果单座发电厂的规模在 2000～4000 kW，该发电成本与燃煤电厂相当。为天津市大量的生物质废物找到一条合理的利用途径，同时解决了因城市有机垃圾堆置而带来的环境污染问题。以 2000 千瓦的发电能力为例，投资回收期为 2.2 年，年盈利为 220 万左右。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

依托国家自然科学基金、国家高技术研究发展 863 计划、国防科工委重点课题以及 上海市地方政府重大工程等项目，研究了以全球定位系统（GPS）、遥感遥测技术（RS） 和地理信息系统（GIS）为核心的地球空间信息获取、处理、建模与服务的系统集成理 论、关键技术与应用，在现代测量数据处理、GPS 精密定轨与定位、高精度遥感影像匹 配与制导、空间数据不确定性与质量控制等取得了一系列创新成果。 

本发明公开了一种基于全特性空间曲面建模的梯级负荷经济分配方法，属于水电能源优化运行技术领域。本发明包括：建立以梯级总蓄能最大为目标的梯级负荷分配模型；根据水电站各机组的动力特性，构建水电站全特性空间曲面；根据水电站各机组的振动区，运用组合理论，推求水电站的组合振动区；根据水电站全特性空间曲面和水电站组合振动区，运用差分进化算法求解所述梯级负荷分配模型；将最优梯级负荷分配方案下发至各水电站。本发明以水电站作为梯级负荷分配的计算单元，通过组合振动区直接推求水电站的出力可行域，在兼顾求解精度的前提下，有效

本发明公开了一种基于配电网物理模拟的故障指示器检测平台 的建模方法，该方法包括如下步骤：(1)建立双电源模型；(2)建立线路 模型，并在每条线路的末端接入故障模拟单元和模拟负载；(3)利用经 过所述步骤(1)中的电源模型和经过所述步骤(2)中获得的线路模型组 网搭建低压配电网模型；(4)在所述步骤(3)中获得的配电网模型中的模 拟电缆线路、模拟架空线路上加装升压器、升流器，将线路运行参数 转化为实际配电网运行参数，由此完成故障指示器检测平台的建模。 按照本发明实现的基于配电网物理模拟的故障指示器检测

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

本发明提供了一种面向快充的简易锂离子电池物理动态建模方法，步骤S01：设计特性测试信号：步骤S02：构建欧姆阻抗响应模块：步骤S03：构建扩散动态压降模块；步骤S04：构建开路电压查找表模块：步骤S05：基于锂离子电池模型共由三部分构成，欧姆阻抗动态响应模块、扩散动态压降模块、开路电压查找表模块，并对全电池终端电压和正负极进行建模。本发明基于模型模拟了，欧姆阻抗动态响应、扩散动态压降、全电池(OCV),随后对全电池终端电压和正负极进行建模，通过恒流放电实验验证了负电极扩散行为是低SOC误差的关键影响因素，并通过仿真验证了电池模型的动态响应特性，为锂离子电池的快充策略的优化提供了可行性依据。

本发明公开了一种混合新能源电力系统机组组合优化调度方法，包括：步骤(1)：建立新能源电力系统机组组合调度数学模型，包括：建立新能源机组优化调度目标函数：以机组开关状态和各机组功率为输 入 量 ， 机 组 运 行 费 用 为 输 出 量 ， 目 标 函 数 为 ： <imgfile=""DDA0000867560810000011.GIF"" wi=""1014"" he=""159"" /> 其中：minF 为系统运行费用最小的目标函数，T 为调度时期的时段数，N 为机组台数，Ii,t

本发明公开了一种抽水蓄能机组故障预测与健康管理系统和方法，其中，系统的实现包括：设备监测模块、处理中心模块和决策支持模块；方法的实施包括：使用状态监测传感器和机内自检设备对抽水蓄能机组各子系统的运行状态进行实时监测，得到抽水蓄能机组各子系统的状态特征数据；对各子系统的状态特征数据进行处理分析，得到抽水蓄能机组维修决策建议；利用抽水蓄能机组维修决策建议，通过综合分析，实现对抽水蓄能机组的故障预测与健康管理。本发明系统完善合理，方法有效可行，可用于对抽水蓄能机组实施预防性状态维修，提高抽水蓄能机组整体运

本发明公开了一种抽水蓄能机组调速系统快速非线性模糊预测控制方法，包括模糊 PID 参数自适应、在线滚动预测和控制律计算三个步骤；该控制方法具有模糊 PID 控制的参数随工况自调整功能，且通过控制器中建立的抽水蓄能机组调速系统非线性模型利用在线滚动预测方法对系统未来状态进行预测，在即时控制律的设置时考虑到了系统未来状态量偏差信息；本发明提供的这种预测控制方法能够满足抽水蓄能机组在不同工况下的控制过程，有效提高机组控制精度，改善机组运行过程的暂态性能。