本发明属于电站锅炉智能控制技术领域，并公开了一种电站锅炉运行数据清洗方法，包括以下步骤：定义稳态系数并采用人工引导的方式确定特征参数的稳态阈值，遍历数据计算各数据点稳态系数及稳态权重系数，根据稳态权重系数确定各数据条的稳态性，剔除标记为非稳态及各稳态段开始的若干个数据，最后采用改进的置信空间对对稳态段内数据进行筛选，提高稀疏稳态内数据的可靠性。本发明针对电站锅炉运行数据特点而提出，具有较高的可靠性，操作简单，计算速度快。

本发明公开了一种水电站负荷区间预测方法，充分利用历史负荷数据，通过计算待预测日已知时刻负荷序列与各历史日实际负荷序列的线形差异度获得待预测日的相似日集合，根据待预测日的相似日进行待预测日点预测，再通过对大量历史负荷预测误差样本进行分析，得出未来负荷可能取值的概率性区间结果。根据区间预测结果，水电站决策人员在进行生产计划、实时调度等工作时能够更好地认识到未来负荷可能存在的不确定性和面临的风险因素，从而及时作出更为合理的决策，并为水电站实时负荷分配提供依据。

2009年9月23日，时任中共中央政治局常委、中央书记处书记、国家副主席习近平来到哈尔滨工业大学视察。

竞赛机器人性能测试及显示装置，可应用于机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小竞赛结果判断的人为误差。将该竞赛机器人性能测试及显示装置应用于机器人性能的评价，为生产者、销售者和购置者提供更为统一、直观、准确的评价标准。进一步扩展该竞赛机器人性能测试及显示装置，如使系统自动升降、倾斜等，可进一步丰富机器人竞赛规则、完善机器人性能评价标准。利用竞赛机器人性能测试及显示装置反馈的机器人性能信息，可进行更为深入的机器人研究开发，例如应用于人形机器人步态规划中，可推动机器人研究事业的发展。该成果已获专利 2 项，发表英文学术论文 2 篇。

数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一，将数字人技术和自然语言处理技术相结合，可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践，已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来，为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。

本发明提供一种储能电站的寿命优化控制方法，通过对储能电站进行储能电池健康度评估与累计损伤计算；对储能电站进行中短期优化，得到储能充放电区间；对储能电站进行超短期优化，划分储能工作区间，得到基于实时SOC设置的储能充放电功率范围；对储能电站进行优化控制。本发明提出的一种储能电站的寿命优化控制方法，该方法可靠实现了对储能全寿命分段式控制及合理的维护储能运行，并有效延长储能电站替换周期，减少了运行折旧成本，提高储能电站运行的经济性及高效性；进而保证了储能电站运行的稳定性及可靠性。

石油焦的挥发份（5～10％），碳含量约在85％以上，具有较高的热值（～31000kj/kg），是可利用的廉价燃料资源。采用在煤粉锅炉中掺烧一定比例的石油焦，不仅可利用这一廉价资源，而且锅炉飞灰具有一定固硫作用，对降低燃焦SO2排放污染也有益处。/line石油焦高碳且极难燃尽、物料粘性大、流动性和可磨性差等特点，在掺烧中也会给电站锅炉机组的各生产环节带来一些问题。本技术可确保电站锅炉在掺烧石油焦条件下运行的安全性和经济性。系统技术包括：煤与石油焦混合粉制备和输送技术、煤与石油焦混合粉燃烧优化技术、煤与石油焦混燃烟气腐蚀预防技术、煤与石油焦混燃粉尘静电收尘技术。

本发明公开了一种梯级水电站群日发电计划编制方法，包括步骤:步骤 1，不考虑发电厂发电机组的启 闭约束，以水电站群的发电负荷与发电厂日典型负荷的相似程度最接近为优化目标之一，进行一次优化获得 梯级水电站群日发电计划;步骤 2，根据梯级水电站群日发电计划拟定发电厂发电机组启闭状态过程;步骤 3，增加发电厂发电机组启闭状态过程约束条件，以水电站群的发电负荷与发电厂日典型负荷的相似程度最 接近为优化目标，进行二次优化获得梯级水电站群日发电计划。本发明考虑了电网需求问题，可获得更符合 实际情况的水电厂发电策略，适用于单一水电站和梯级水电站群日发电计划的编制。

随着全球能源短缺、环境污染问题的日益严重，各个国家都在加紧可再生能源的开发和利用。风力发电是目前最经济、最清洁、最容易实现大规模生产的。随着科技水平的发展，大功率的风力发电机在我国逐渐推出，而它们基本都是原型机，未经时间考验。通过风力机塔架的三维有限元强度、振动与疲劳寿命分析，可以保障机组的安全运行。 本项目采用三维非线性有限元方法，考虑风力机塔架在各种工况下的载荷，计算分析风力机塔架的强度、振动和疲劳寿命。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。