本发明公开了一种基于服役年龄和负荷水平的变压器可靠性分 析方法，包括如下步骤：(1)确定变压器负荷等级；(2)确定变压器在初 始状态下的负荷值；(3)获取变压器的热点温度；(4)根据变压器的热点 温度获取变压器的绝缘寿命； (5)获取变压器的故障概率累计分布函数； (6)获取变压器在初始状态下的平均故障率指标以及故障状态下的平均 故障率指标；(7)获取连锁故障启动概率指标 Pic 和连锁故障脆弱环节 指示量 Pvc；通过对 Pic 与 Pvc 率排序，识别出系统中处于临界状态的变压器；本发明提供的可

本发明公开了一种基于阻尼转矩分析的电力系统低频振荡源在 线定位方法。该方法首先通过在线测量装置获取系统发生低频振荡时 电磁转矩、功角、角速度信号的动态响应数据，对发电机组的电磁转 矩信号以及其相对惯量中心的角速度、功角信号进行模式分解，提取 发电机所在支路的主导振荡模式，采用最小二乘拟合方法计算发电机 所在支路的主导振荡模式的阻尼转矩系数，接着根据阻尼转矩系数判 定发电机是否为该振荡模式的振荡源。本发明提供的定位监测方法能 够准确定位电力系统低频振荡发生源，通过振荡源对其自身的控制能 够有效地平息系

翟继先课题组此次发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个组织和176个发育时期，同时也对突变体和处理条件分别同对应的对照组进行差异表达分析。

近日，重点实验室邱让建副教授在《Agricultural and Forest Meteorology》（农林科学I区top期刊，2020年影响因子4.651）上发表题为“Differential response of rice evapotranspiration to varying patterns of warming”的研究论文，该论文第一作者是我校邱让建副教授，杜克大学Katul教授和硕士研究生李隆安等为共同作者。     水稻是全球重要的粮食作物，同时也是高耗水作物。水稻水分消耗与生长、生物量和产量等息息相关。水稻生产面临着全球变暖、水资源短缺、生物和非生物胁迫等诸多挑战，其中气候变暖对水稻生产的影响最大。然而观测气候变暖条件下的水稻蒸散量比较困难，因此运用作物模型估算气候变暖情况下水稻的蒸散发成为研究热点。很多研究表明，全球变暖呈不对称增温形式，然而日尺度上的作物模型只能评估全天变暖对作物蒸散发的影响。 利用中国、日本和菲律宾1003个气象站50年的气温数据，文章揭示了东亚不对称增温的事实；创新提出了基于冠层覆盖度的冠层和土壤接收的辐射的分配方案，基于Wang–Engel温度响应函数发展了日有效热时间的表征方法，构建了冠层覆盖度随累积热时间的动态变化函数，基于改进的动态Priestley-Taylor模型，实现了不同类型（白天、夜间、全天，不对称）增温对蒸散发影响的评估，突破了传统作物模型只能评估全天增温对蒸散发影响的瓶颈，为评估未来气候变暖对蒸散发的影响提供了新方法。论文同时揭示了气候变暖导致的物候期变化对水稻蒸散发的重要影响。

睡眠不足的人基本都有眼部不适的体验，刘祖国教授、李炜教授团队近5年来关注睡眠不足引起的眼部病变，发现睡眠不足导致眼表和泪液系统功能障碍，产生干眼，并阐明了其中的分子机制，同时在睡眠相关性眼表病变的治疗方面进行了有益探索。

项目成果/简介:长牡蛎“海大1号”是我国培育的第一个牡蛎新品种，填补了我国牡蛎良种培育的空白。中国海洋大学自2006年在国内率先开始了长牡蛎快速生长系的选择育种，以山东乳山海区自然采苗养殖的长牡蛎为基础群体，基于群体选育、辅以分子标记辅助育种，采用有效繁殖亲本数量控制、选育群体世代遗传参数与选择效应评估以及选育世代遗传多样性监测等多项关键技术，通过连续6代成功培育出长牡蛎“海大1号”新品种。该新品种具有生长速度快、壳型规则等特性，目前在山东、辽宁、江苏等地养殖面积超过20万亩，取得了显著的经济和社会效益，有力推动了我国牡蛎养殖业的良种化进程。长牡蛎“海大2号” 新品种是中国海洋大学继培育我国第一个生长性状优良的长牡蛎“海大1号”新品种的基础上培育的长牡蛎第二个新品种。长牡蛎“海大2号” 新品种是以金黄壳色和生长速度作为选育目标性状，采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术，辅以分子标记辅助育种，经过4代培育而成。该新品种体重和出肉率可分别提高38%和25%以上，左右壳和外套膜均为色泽亮丽的金黄色（养殖户喜称“金牡蛎”“金蚝”），在北方沿海进行了示范养殖，深受育苗企业和广大养殖户的喜爱，大大提高了我国养殖牡蛎的品质和档次。长牡蛎“海大3号”新品种是以2010年从山东沿海长牡蛎野生群体中筛选出的左壳为黑色的个体为基础群体，以壳黑色和生长速度为目标性状，采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术，经连续6代选育而成。在相同养殖条件下，与未经选育的长牡蛎相比，10月龄贝壳高平均提高9%，软体部重平均提高64.5%，左右壳和外套膜均为黑色，黑色性状比例达100%。适宜在山东和辽宁人工可控的海水水体中养殖。项目阶段:工业化生产阶段效益分析:牡蛎是世界上养殖产量最大的海水养殖种类，世界年产量为400多万吨，产值近40亿美元，也是消费量最多的贝类产品。我国是牡蛎的故乡，牡蛎居我国四大经济贝类之首，年产量480多万吨，占世界牡蛎产量的4/5。我国牡蛎产量虽然很大，但产值仅占世界的1/4左右。在我国牡蛎价格仅为2-4元/kg，而在美国和欧盟国家的牡蛎价格却高达1~2 美元/个。虽然国外牡蛎价格昂贵，但我国每年却要从美国、澳大利亚等国家进口大量的牡蛎，来满足各大城市高档市场的需求。长牡蛎“海大1号”、“海大2号”和“海大3号”新品种品质优良，可作为进口牡蛎的替代产品，具有广阔的市场前景。预期投资500万元，养殖规模2000亩，产值2000~3000万元。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:GS-01-005-2013 GS-01-007-2016 ZL201410120162.9 GS-01-007-2018技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

长牡蛎“海大1号”是我国培育的第一个牡蛎新品种，填补了我国牡蛎良种培育的空白。中国海洋大学自2006年在国内率先开始了长牡蛎快速生长系的选择育种，以山东乳山海区自然采苗养殖的长牡蛎为基础群体，基于群体选育、辅以分子标记辅助育种，采用有效繁殖亲本数量控制、选育群体世代遗传参数与选择效应评估以及选育世代遗传多样性监测等多项关键技术，通过连续6代成功培育出长牡蛎“海大1号”新品种。该新品种具有生长速度快、壳型规则等特性，目前在山东、辽宁、江苏等地养殖面积超过20万亩，取得了显著的经济和社会效益，有力推动了我国牡蛎养殖业的良种化进程。 长牡蛎“海大2号” 新品种是中国海洋大学继培育我国第一个生长性状优良的长牡蛎“海大1号”新品种的基础上培育的长牡蛎第二个新品种。长牡蛎“海大2号” 新品种是以金黄壳色和生长速度作为选育目标性状，采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术，辅以分子标记辅助育种，经过4代培育而成。该新品种体重和出肉率可分别提高38%和25%以上，左右壳和外套膜均为色泽亮丽的金黄色（养殖户喜称“金牡蛎”“金蚝”），在北方沿海进行了示范养殖，深受育苗企业和广大养殖户的喜爱，大大提高了我国养殖牡蛎的品质和档次。 长牡蛎“海大3号”新品种是以2010年从山东沿海长牡蛎野生群体中筛选出的左壳为黑色的个体为基础群体，以壳黑色和生长速度为目标性状，采用家系选育和群体选育相结合的混合选育技术，经连续6代选育而成。在相同养殖条件下，与未经选育的长牡蛎相比，10月龄贝壳高平均提高9%，软体部重平均提高64.5%，左右壳和外套膜均为黑色，黑色性状比例达100%。适宜在山东和辽宁人工可控的海水水体中养殖。

在多元醇绿色催化氧化的研究工作中，科研人员提出利用稳定的配位环境和最大的原子利用效率来释放单原子催化剂潜力的思路，该方法不仅可以实现贵金属催化剂的抗浸出失活，同时还能提高羟基酸的选择性。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。