目前，大多数桥式逆变器采用硬开关脉冲宽度调制（PWM）技术，在PWM逆变器中，输出变压器、滤波电感和散热器的体积和重量占主要部分，为了减小电力电子装置的体积与重量，提高逆变器的功率密度，必须提高逆变器功率开关器件的开关频率。但是高频化后，功率开关器件的开关损耗急剧增大，导致功率开关器件的结温急剧上升，阻止了功率变换电路的高频化；而且高频化后功率开关器件很大的电压、电流变化率将产生较大的电磁干扰，影响电路的正常运行。 本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种附加成本低、易于工程实现，提高逆变器的工作效率和功率密度，降低电磁干扰，简化控制方法的软开关逆变电路。

本项目针对输变电设备高压侧监测装置要求取电电源功率密度高、工作电流范围大的难点，分析了取电电源磁芯尺寸、材料、绕组匝数、负载特性等因素对取电电源输出功率的影响，建立了取电电源变压器的功率输出模型，提出了感应取电电源的最大功率跟踪方法和大电流冲击保护方法，最终建立了高能量密度感应取电电源的理论体系，并完成了感应取电电源样机的研制，一举解决输变电设备高压侧监测装置的供电问题。 本项目已申请中国专利6项，美国专利1项，其中授权专利3项。研制的感应取电电源可实现500g磁芯在10A电流条件下稳定输出350mW以上的功率，将传统感应取电电源的输出功率密度提高一倍以上，彻底解决我国输变电设备高压侧监测装置的供电问题，同时超过美国USI等国际知名厂家，使我国感应取电电源技术达到国际先进行列。 本技术可为所有输配网线路监测装置提供能量支撑，如输电线路动态增容、分布式故障定位、输电线路线路舞动、振动倾角等监测装置，配网故障指示器等。以故障指示器为例，目前国内传统故障指示器的出货量为50万只左右，以每只专利许可100块计算，每年可有超过5000万的产值。

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

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。

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

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。

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。

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。