该成果是将新能源并网发电逆变器装置的特性控制成虚拟同步发电机的特性。这样逆变器组成微网或者并网运行时，可以充分借鉴传统电网管理的思路，实现新能源的友好并网。 这项技术被视作实现下一代全自主智能电网的可行技术而在IEEE Smart Grid刊出。

本发明提供一种用于提高 LCL 并网逆变器稳定性的控制方法，设置超前校正环节，所述超前校正 环节设置在电流环控制器之后，指令电流与并网电流作差，所得差值进入电流环控制器，电流环控制器 的输出结果进入超前校正环节；并提供了超前校正环节传递函数。本发明通过在电流环引入超前校正环 节，在不影响基波控制性能的基础上，增大系统的开环穿越频率，并减小了电流环高频段的开环增益， 有效地提高了电流环的稳定裕度，解决了电压前馈带来的稳定性问题，进而改善了逆变器的

成果简介： 该成果是将新能源并网发电逆变器装置的特性控制成虚拟同步发电机的特性。这样逆变器组成微网或者并网运行时，可以充分借鉴传统电网管理的思路，实现新能源的友好并网。 这项技术被视作实现下一代全自主智能电网的可行技术而在IEEE Smart Grid刊出。 主要功能和应用领域 主要功能是将逆变器的输出特性，主要是电压、电流与功率之间的关系，符合同步发电机的特性。主要应用在以逆变器为接口设备的新能源并网发电领域。 特色及先进性 和现有的虚拟同步发电机模拟策略不同，该类控制器可以实现完全模拟同步发电机的运行特性。理论研究表明，可以做到动态过程中，和真正的同步发电机特性保持一致。这种特性有助于实现全自主组网运行。 技术指标 达到常规逆变器技术水平，也可以专门定制。 能为产业解决的关键问题和实施后可取得的效果 该技术主要可以用于全自主运行的微电网或者分布式发电领域。

团体身心放松训练系统     团体心理放松训练系统是一款基于生物反馈原理的高科技心理训练及测评系统。通过脑波头戴设备作为前端脑电测量设备，可实时获取被检测者的脑电数据以及反映测试者心理状态的多项参数。脑波头戴设备具有佩戴简单、使用方便、安全舒适、稳定可靠等诸多等优势，可适应于各类人群和各种日常环境。    系统通过穿戴式生物反馈传感器，采集人体前额部位的脑电信号（EEG），通过无线传输将受测者的每一瞬间的压力值变化传输到身心反馈训练系统软件里面。采用视音脑多维度音乐诱导技术，通过不同频段的音乐诱发产生定向的脑电波形，达到合理干预、疏导压力，平衡情绪的目的。可以消除焦虑、紧张、冲动、抑郁等负面情绪，减轻学习、生活压力，达到使用者身心健康的目的。

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

新能源发电广泛通过交流母线接入柔性直流电网之后，并入交流大电网当中，即采用交流汇集，直流送出的形式。交流汇集侧由于与大电网相脱离，因而容易发生宽频振荡等稳定性问题，造成系统故障、停运、保护甚至烧毁设备等严重后果。系统稳定及振荡的问题成为限制新能源经柔直送出大规模并网的一个瓶颈问题。 采用直流汇集的方式能够有效改善交流系统当中的宽频振荡问题，提升新能源并网惠及发电的稳定性和可靠性，提出的技术解决方案提出了新能源发电，经级联直流，dc/dc变流器并网拓扑及移相控制方法，能够有效地改善新能源经柔直，汇集并网送出的稳定性和可靠性，并且通过一项控制的方法，可使输出的直流电流和电压更加平稳。 在级联DC/DC实现MPPT控制的基础上，针对独立输入串联输出的级联DC/DC系统结构在光照不均时不能实现均压的问题，以及DC/DC输出侧串联电压跨度大、并网电流纹波大的问题，在拓扑中增设LC滤波器，又提出一种组合电平法的移相控制策略，在保证传输线路电压稳定的同时，有效减少了并网电流的纹波。 创新点 针对模块化级联DCDC系统，当光照不均时，DCDC输入功率不同，由于输出侧串联，输入功率的不同会导致输出侧的均压问题，为此，在原有的DCDC拓扑基础上增加一个后级均压单元，由一个二极管和开关管组成，并且采用移相控制策略，可有效实现输入功率不同时，级联模块输出侧的均压稳流效果。 市场前景 新能源直流汇集直流升压是未来建设多电压等级直流电网的重要组成部分，其中升压变流器是其中的关键技术装备，因而其控制特性显著影响系统的持续稳定可靠运行。 应用案例 新能源直流升压汇集示范工程

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。

大型并网双馈感应风力发电机组属轻型大容量塔上结构，采用高速齿轮箱传递动力，发电机转子侧接电力电子功率变换装置，其结果是风电机组相比传统同步发电机组更脆弱；同时，随着风力发电装机容量的迅速增长，规模化并网带来了新的技术问题，例如：当电网故障或大负荷扰动引起风电场并网点电压跌落时，一方面，出于自身的安全性考虑，风电机组应该及时从电网解列，但另一方面，从电网的角度考虑，在电网故障（脆弱）或承受大的负荷扰动的时刻，大量的并网的电源也从电网解列，可能会产生更大的扰动从而让事故进入恶性循环。因此，世界各主要国家电网公司先后颁布了技术标准和规程，要求在一定的电压跌落范围内，风电机组能够不间断地并网运行，直到电压恢复如常，从而维持电网稳定，即并网风电机组的低电压穿越能力。新提出的低电压穿越规程要求给并网发电的风力发电机组带来了巨大的技术挑战。本成果深入研究了电网在对称和不对称运行状态下并网双馈感应风力发电系统的稳态、暂态计算方法；建立考虑双馈感应发电机、转子侧及网侧变换器的正、负序分量等效dq 轴分量的完整风电机组动态模型；揭示了对称和不对称故障引起的低电压对风力发电机组及交流励磁变流器的作用机理和影响程度。在此基础上，进一步提出了具有鲁棒控制特性的定子侧开关无源阻抗缓冲器的低电压穿越方法及其参数计算方法；并全方位仿真计算和试验测试验证了定子侧开关阻抗缓冲器在对称或不对称故障时的低电压穿越能力，从而，形成一种既能保障双馈感应风力发电机组在电网故障状态下自身不间断安全运行，又能最大限度地提高电网安全稳定性的抵御和穿越电网低电压故障的方法及其保护装置方案。技术创新： 本成果深入研究了电网在对称和不对称运行状态下并网双馈感应风力发电系统的稳态、暂态计算方法；建立了考虑双馈感应发电机、转子侧及网侧变换器的正、负序分量等效dq 轴分量的完整风电机组动态模型；揭示了对称和不对称故障引起的低电压对风力发电机组及交流励磁变流器的作用机理和影响程度。在此基础上，进一步提出了具有鲁棒控制特性的定子侧开关无源阻抗缓冲器的低电压穿越方法及其参数计算方法；并全方位仿真计算和试验测试验证了定子侧开关阻抗缓冲器在对称或不对称故障时的低电压穿越能力，从而，形成一种既能保障双馈感应风力发电机组在电网故障状态下自身不间断安全运行，又能最大限度地提高电网安全稳定性的抵御和穿越电网低电压故障的方法及其保护装置方案。