成果简介背景： 轧钢工序能耗约占钢铁生产总能耗的 15%-20%， 而轧钢加热炉作为一种广泛采用的钢坯轧制前加热设备， 其能耗占轧钢工序能耗的 60%-70%。 随着装备水平的不断提高， 在线能源精益化管理日显重要。 这项技术日本和台湾发展已有十年， 国内宝信公司和安工大已经进行初步研究。 该技术主要目的是 1） 发现轧钢厂用能是否合理； 2） 操作运行状态是否符合工艺标准； 3） 发现能源浪费产生的原因。 通过在线能效评价， 实现能源精益化管理， 可以实现节能 5-10%。 该技术与

本发明提供了一种无线输能系统，无线输能系统包括输入电源、 功率变换电路、发射端线圈单元、接收端线圈单元、整流电路和驱动 电路；功率变换电路的第一输入端与输入电源连接，第二输入端与驱 动电路的输出相连接；发射端线圈单元的输入端与功率变换电路的输 出端连接，发射端线圈单元输出端通过磁耦合或磁谐振将能量耦合至 发射端，并通过接收端线圈单元拾取能量。接收端线圈单元的输出端 连接至整流电路的输入端，整流电路将高频谐振电流转换成直流电流， 其输出端连接至负载。本系统通过发射端线圈单元的设计，使得发射 线圈中的电

挑流-射流联合消能系统利用下泄的高速水流冲击溢流堰上叶轮转动，通过变速器加速发电机旋转发电，为置于水垫塘中的增压泵供电，增压泵的矩形出水口向上喷射出的面状水流与溢流坝面挑射后下泄的面状水流在空中碰撞消能，冲击叶轮过程进行底坎消能，在完成底坎消能和对冲消能后，余能将在水垫塘得到进一下的消减。

佰能大型仪器共享管理系统采用B/S架构设计，系统通过构建多级管理体系，以大型仪器共享管理系统为主导，扩展将仪器共享管理、设备授权管理、仪器预约管理、实验室送样检测管理、实验室技术服务管理、安全准入考试系统、仪器智能控制、实验室门禁管理、实验室监控管理、实验室环境监测管理集成建设，实现仪器查询和预约、服务与共享、授权与鉴权、管理与控制、收费与结算、查询与统计等功能。

铁合金行业作为钢铁行业重要的子行业之一，2017 年产量总量为 3288.7 万吨。铁合金行业蓬勃发展为社会带来巨大经济效益的同时，也产生了大量的工业固体废弃物。在冶炼合金时，每生产 1t 合金通常会产生 1.2-1.3t 的热熔渣。热熔渣的随意排放不仅占用了宝贵的土地资源，产生热能资源的浪费，还对周围的生态环境和人体健康造成一定的潜在威胁。因此，在中国特色循环经济背景下，铁合金行业闭环环节关键设备与技术的研发与产业化迫在眉睫。 青岛青力环保设备有限公司、北京科技大学和宁夏吉元君泰新材料科技有限公司结合铁合金产业闭环环节的热质废渣处理和资源化问题，研究铁合金渣的物理化学特性，在工业生产中充分利用熔融态铁合金渣的显热，热熔渣经过调质后达到预期的“修正酸度系数”可直接生产优质岩（矿）棉，其能源消耗将大大降低。相对于冷料工艺，此工艺避开了冷料工艺中先冷却再熔融的弊端，可以充分利用热熔渣的显热实现能源的最合理利用，极大地降低了生产成本，相比于其他高炉热熔渣制棉工艺，经过优化调质可生产出优质岩（矿）棉产品，达到《建筑外墙保温用岩棉制品》的国家标准。在岩（矿）棉生产线设备方面也进行了一系列的改进和创新，并研发了岩（矿）棉自动生产线电控系统，通过物联终端的网口通功能将可编程序控制器（PLC）和上位机电脑置于同一个虚拟局域网中，实现远程下载和数据采集功能。通过串口通软件实现远程编程，进而实现对生产线的远程控制、故障诊断、远程故障排除等远程监控运维，使设备更加高效，产品更加稳定，企业具有更强的市场竞争力。本项目所建成的铁合金热熔渣生产岩（矿）棉工艺主要由调质电炉、离心机、集棉机、集粒机、摆锤、成型机、固化炉、切割机及产品包装等设备组成。目前国内在使用铁合金热渣成棉的热渣类型主要为硅锰合金热渣和镍铁合金热渣。转运方式主要是汽车运输、电瓶车运输和火车运输。 在生产中对每一批次（2-3 个月内冶炼原料和工艺保持不变）的铁合金热熔渣预先进行物理化学基本特性分析，即时优化调质料配比。调质电炉的主要作用是储存熔融态铁合金渣，保证流股的稳定性和均匀性，铁合金热熔渣流入调质电炉，依托最优调质配比进行调质并均质化（电弧均化与底部氮气喷枪均化），调整其修正酸度系数，在热均匀性和化学均匀性上使熔体达到成纤标准。 2、核心装备技术的设计 （一）调质电炉核心设计： 1、调质电炉为直接加热式三相交流电弧炉，电弧发生在专用电极棒和液态热熔渣之间，热熔渣和调质料直接受到电弧热加热并进行均化。除了电弧均化，为了加强热熔渣与调质料的调质反应过程，使最终热熔渣温度和成分均匀，在电弧炉炉底部加装氮气喷枪。 2、炉体设有一个密闭接渣口，通过密闭溜槽使热渣缓慢流入炉体内，接渣时需手动打开进渣口门。 3、炉体一侧出渣口设一个手动水冷铜出渣门用来控制流量的大小，另一侧设一个出铁口，用来放出炉底沉淀残铁。 4、特殊配制的耐材。 5、电炉变压器为电弧炉专用变压器，采用有载电动调压，低压二次侧采用铜排顶出线，外封口。变压器油水冷却器采用强油循环水冷却器。 6、电极升降自动控制系统由西门子S7-200型PLC来完成。将三相电弧电压、电流信号通过信号转换电路变成 0-5V 标准信号送入 PLC 模拟量输入模块，PLC根据采集的电流、电压信号、变压器档位及给定值等信号，按照功率控制的原理进行运算处理及逻辑判断后，将结果通过 PLC 模拟量输出模块控制液压系统电极升降阀（派克比例阀 3 用 1 备），对电极升降进行自动调节，当一路出现故障时可以手动切换，从而控制输入到炉内的电弧功率，以满足冶炼工艺的要求。在自动控制过程中，随时可通过按键来增加或减少给定信号，在运行过程中，随时可以手动控制电极升降。 （二）离心机核心设计： 热渣用离心机不同于冷料用离心机，为更好使用各种类型的热渣，经过几年的理论与实践生产，设计并制作出专用的热渣离心机： （1）主轴采用多级弹性支撑，减震效果好，支撑强度大，长期使用稳定性好，大大提高了轴承的使用寿命，比传统离心机的轴承使用寿命提高 30-40%。 （2）不同的坐标位置，使成纤率提高 5-10%。 （3）离心辊头采用 316L 多层堆焊，辊头使用寿命延长 72-120 小时。 （4）可调胶环，分别计量控制精确供胶，中心喷胶与外围喷胶相结合，使喷胶更均匀，节胶、高质，有效减少花棉的出现。 （5）整体风环结构有区别的导流片设计。 （6）辊头采用开式或闭式冷却方式，轴承采用压缩空气油气雾化技术，既可对轴承充分润滑，又对轴承起冷却作用，从而大大提高了主轴轴承的使用寿命。 （三）鼓式集棉机核心设计： （1）集棉机采用转鼓式，直径 5 米，总宽度 2.8 米，网板有效宽度 2.4 米，线速度可达 100 米/分钟，从而保证了一次棉在网板上分布得更薄更均匀（小于350g/㎡）从而保证了制棉的质量。 （2）由于转鼓的两端支撑在大型回转支撑上，并有良好的润滑，故其使用寿命非常长（几年至十几年），大大减少了设备的维修量。 （3）网板采用长条孔结构，通透率大于 48%，从而减少了负压风机的功率消耗，增加了成纤率。 （4）集棉机内配备刮板机、螺旋输送机、高压水清洗装置，保证了集棉机长期稳定运行。 （四）摆锤的核心设计： 摆锤目前主要分弧摆和平摆。国内岩（矿）棉厂基本上都是弧摆，优点是结构简单维修方便，缺点是岩棉板容重不均匀；国外岩棉厂有的采用平摆，优点是岩棉板容重均匀性一致，提高了产品质量，缺点是结构复杂维护麻烦。我们特殊设计的摆锤形式为似平摆，结构简单维修同样简单方便，岩棉板容重均匀性基本达到 95%以上，而弧摆形式的容重均匀性为 80-85%。 （五）固化炉核心设计： 固化炉接受加压机输送过来的棉毡经固化炉上下网版输送、加压、烘干，使棉毡里的粘结剂在运行过程中连续固化，以形成一定厚度、容重的岩棉板。固化炉上下网板为单独驱动同步运行。固化炉内分为四个加热区，外配 4 台热风炉由天然气燃烧机产生热风循环加热，并将熔化系统的低温换热器产生的热风送至热风炉以降低天然气的消耗量，使产品固化能耗降低、效率提高。固化炉烘烤需要天然气和煤气，而许多热渣厂家有高炉煤气或矿热炉煤气，所以热渣制棉生产比冷料工艺生产可节省此天然气费用，大幅降低了生产成本。 （六）冷却、切割系统核心设计： 冷却切割系统主要由五部分组成：冷却、纵切、废边回收、切条、横切。 纵切：三套刀具，可随时升降。 碎边机：独立碎边，配备碎边回收风机，安全可靠。 切条机：一用一备共 2 套，可随时升降切换使用。 横切：由于生产线是连续不停的运行，但产品要求定长切割，因此横切（飞锯）必须与生产线同步。我们采用多台伺服电机，配以运动控制器，使横切动作运动瞬时跟踪整个生产线的速度，即使在切割过程中也可以做到，从而保证了切割精度在+2.5mm 以内。 (七)智能云平台系统是我们研发的岩（矿）棉自动生产线电控系统，由中央控制、加配料、富氧、温控、成纤、集布棉、打褶打压、固化、切割、制胶等 10 大电控系统组成，它完成岩（矿）棉从原料熔化开始，到切割成成品为止的全部生产过程控制。各子控制系统通过中央控制系统统一协调，采用“主站-从站”结构，分散集中控制（DCS）,主站采用了西门子公司生产的 S7-1500 系列可编程序控制器（PLC），从站采用了西门子公司生产的S7-200 Smart系列可编程序控制器（PLC），系统各部分的联系，仅用一根 TCP/IP 总线，方便地组成工业以太网，并配以计算机和西门子专用界面软件 WinCC，可图文并茂的设定、显示、传送、查询和打印各从站的数据。通过在设备的中央控制系统配套天启物联终端云 BOX TN-605 以及高速的 4G运营商网络实现与远程运维服务平台的数据连接。通过物联终端的网口通功能将PLC 和上位机电脑置于同一个虚拟局域网中，实现远程下载和数据采集功能。通过串口通软件实现远程编程，进而实现对设备的远程控制功能。远程运维服务平台通过网口通、串口通软件可以实现设备的全方位监控云服务。通过对现场设备的实时状态监测、远程启停控制、设备报警通知、设备地图管理、微信端监控等功能，实现在任何时间、任何地点实时查询设备最新状态、设备参数和变量的实时变化，了解设备状态、参数和变量的变化趋势，并获得针对这些变化趋势的统计分析等。 另外运维平台的数据归档服务功能，可实现对用户设备数据的定期分类归档。用户根据平台采集归档的海量数据，对设备相关数据进行大数据分析，定义出触发器条件。另外，平台在云端提供了一个强大的计算引擎，可以实时计算设备当前状态、变量和参数是否符合触发条件，同时对符合触发条件的情况触发事件报警。这一功能使得产品生产处于实时预警、可查可控的状态，对于提高岩（矿）棉生产率和合格率效果明显。 (八) 熔体流量自动控制系统 虽然电炉上已安排液压（或电动）水冷闸板阀用于控制流股的稳定性，但由于需定期加入熔渣，电炉液面还有一定的波动，从而造成流股的不稳定性。另外，液位高度变化、组成成分的波动，都会对熔体粘度发生影响，造成流股波动，无法保证制品的稳定性。我们开发了熔体流量自动控制系统，利用安装在成型机下面的自动称重系统来捕捉流股的变化。通过 PLC 控制系统，采用计算机程序运算，对整个生产线的速度进行 PID 调节，从而保证产品容重的波动在极小的范围内，容重控制在±5%以内（国家标准容重范围在±10%），保证了产品质量，降低了生产成本。 3、典型铁合金热熔渣生产优质岩（矿）棉调质技术研究 大量研究利用硅锰、镍铁等典型铁合金废渣为原料，将熔体采用高速离心喷吹等工艺制成的丝状无机纤维，制成矿棉。这种矿棉与目前广泛应用的岩棉相比，在酸度系数、耐水性、耐火性、耐腐蚀性以及纤维长度等方面还有很大差距，矿棉的性能还不能满足建筑外墙用保温材料的标准要求。由于矿棉原料成份与岩棉原料不同，通常对热熔渣进行调质处理，添加硅石等调质剂，尝试的效果不十分理想。在高温热熔渣调质过程存在熔渣难与调质剂混合，并产生降温造成熔渣黏度高，难以达到硅酸盐体系的成丝要求，严重影响了矿棉生产和成丝质量，制约了铁合金渣的利用，造成了铁合金生产的环保压力。我们针对上述已有技术存在的不足，创新研发了一种能快速形成硅酸盐系的调质方法：以新的修正酸度系数 Mk*=1.6 为标准，这样最终的酸度系数 Mk 在1.7-1.9 之间。将铁合金热熔渣浇入调质炉，电极加热（电弧均化）产生一定的流动性，炉底部喷枪喷入氮气，促进与加入的调质料（热料或小球状冷料或粉料）充分混合，保证了快速形成硅酸盐体系，并通过调质电炉升温保温再均化等，得到熔体温度合适、黏度适宜、成分符合吹棉要求的熔渣，解决了熔渣难与调质料混合并产生降温的问题，达到了高质量矿棉的性能标准，实现了对矿产资源的节约以及铁合金废渣更好的利用。利用铁合金渣生产矿棉的调质方法，调制出的熔渣流体的修正酸度系数 Mk*为 1.5-1.6，温度 1360-1460°C，黏度 14-6 Pa·s。将调质好的熔体通过离心喷吹制成岩（矿）棉，其岩（矿）棉纤维可达到《绝热用岩棉、矿渣棉及其制品》GB/T11835-2007，岩（矿）棉板可达到《建筑外墙外保温用岩棉制品》GB/T25975-2010 性能要求。通过大量实验得出结论：用高硅低铝高钙调质料对硅锰渣进行调质最为适宜，用高硅高铝低钙调质料对镍铁渣进行调质最为适宜。

本发明公开了一种气溶胶的消光法检测系统，属于工业无损检测设备技术领域，包括准直透镜组、胶体吸收池、凸透镜、传感器、直流稳压电源和激光器连接准直透镜组，两个相同的直角棱镜分别置于胶体吸收池两侧，准直透镜组与胶体吸收池连接，胶体吸收池外侧装有光阑、凸透镜、数据采集端安装有传感器、数据采集系统、计算机；有益效果是解决了二次测量中输出光束平移问题，提高了工业中气溶胶检测的灵敏度，使检测结果更加准确。 

一种宽光谱、强吸收的表面光伏型光探测器的制备方法，其作法是：以钛箔为阳极，铂为阴极，对钛箔进行氧化，得非晶态TiO2纳米管阵列；经处理后，得TiO2纳米管阵列；将钛箔置于高温反应釜内，再将Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反应釜，热处理得Bi2S3-TiO2纳米管阵列；在Bi2S3-TiO2纳米管阵列表面覆盖FTO，引出电极，在未生成Bi2S3-TiO2纳米管阵列的钛箔上引出电极，将FTO与钛箔及其Bi2S3-TiO2纳米管阵列的接触边缘封装即得本发明的光探测器。该方法能耗低，工艺、设备简单；制得物适用光谱范围大，适合做光谱分析；还可以做光敏开关等光电器件，具有广阔的应用前景。

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。