01. 成果简介 质子交换膜燃料电池系统具有污染低，排放少，高比功率等优点，在汽车上有着越来越广泛的应用。燃料电池汽车一般包含两个动力源，即燃料电池和动力电池，如何实现两个动力源间最优的功率分配，提高能量利用率和使燃料电池大部分工作在稳态工况下，提高燃料电池的使用寿命，是动力系统控制和能量管理的重点。 针对动力系统控制，提出了一种燃料电池混合动力整车控制方法和基于多信息融合的整车控制方法等。整车控制器通过实施读取车辆状态参数，预测整车需求功率，根据动力电池SOC状态，计算预测未来一段时间内动力电池的目标最优SOC轨迹，同时计算整车的辅助功率等，实现整车目标功率在动力电池和燃料电池之间的优化分配。 针对能量管理，提出了一种燃料电池汽车的热管理系统和基于地理位置信息的能量管理方法等。新型热管理系统采用水冷方式控制燃料电池工作在合适的温度，利用燃料电池工作时产生的热量以及辅助电加热器产生的热量，用于车辆冬季取暖，同时用于锂离子电池在冬季的保温。基于地理位置信息的能量管理方法将车辆的地理位置信息与车辆的功率需求结合起来，通过多时间尺度的通讯，融合马尔可夫模型和动态规划算法，实现了工况预测和最优的能量管理。 同时还针对燃料电池等混合动力汽车，提出了多种网络通讯方法和通讯网络测试系统。提出了基于有限状态机的分布式控制系统、基于时间出发的分布式控制系统CAN网络通讯方法和基于TTCAN的整车通讯网络测试系统等。简化了控制流程设计，通过确立系统节点间信息交互模式可方便的规划各节点间的协同工作，避免网络仲裁和冲突，提高网络安全的实时性和安全性。02. 应用前景 本成果可应用于质子交换膜燃料电池领域。03. 知识产权 本成果涉及10项发明专利。04. 团队介绍 项目团队主要研究方向新能源汽车动力系统，团队成员包括欧阳明高、李建秋、杨福源、王贺武、卢兰光、李希浩、徐梁飞、杜玖玉、韩雪冰、冯旭宁等，课题负责人为李建秋，获得国家技术发明二等奖两项，北京市科学技术一等奖一项、中国汽车工业技术发明一等奖一项，论文发表200余篇。项目团队深度参与了中国新能源汽车的战略规划、科技研发、国际合作、示范考核和产业化推进的全过程，培育出多家学生创业型高科技企业，为中国新能源汽车跻身世界先进行列作出了重要贡献。05. 合作方式 技术许可。06．联系方式 邮箱： zhangyan2017@tsinghua.edu.cn

1、“智慧、生态、宜居”光理念，打造以智慧城市中心目标的灯联网；智慧环境、智慧灯光、智慧消防、智慧交通、智慧平安城市、智慧停车、智慧充电、智慧信念等多元化，以遍布城市第一个角落的智慧灯具为城市智慧端，建造一个理念的智慧灯联网。2、首创专利技术，以“城市管理智能路灯、智能喷淋喷雾设备”“远程组合喷雾灯的空气雾霾处理装置”、多功能照明灯具“、集成式多孔杆柱的路灯”等为专利智慧终端服务、在满足智慧城市功能的同时，组成一个以降尘、消防为一体的智慧城市网络格局、增加空气负离子的大气治理环境、并形城市生态保护屏障；通过在治理环境的同时有创造性的提高了城市夜景相结合的方案，在享受城市夜景发展的同时，还有效的提升了城市生态环境。3、智慧城市多网合一，有效解决智慧城市经济重复建设问题、解决智慧环境、智慧照明、智慧交通、平安城市、智慧城管、信息发布、智慧消防等多种城市智慧问题。对城市水资源多次重复利用过滤、有效解决城市水资源轻度污染问题、激活城市肺功能。

本成果为授权发明专利。该成果针对国际漫游资费昂贵的情况，提供了一种呼叫转移装置 (CFE) ，可消除国际漫游资费，实现了零成本国际漫游。例如，如果你在国内时：接听电话免费，拨打电话0.1元/分钟，收发短信免费。那么在国外时，一切都不改变：接听电话仍然免费，拨打电话仍然0.1元/分钟，收发短信仍然免费。

HOPX的甲基化状态可能是鼻咽癌患者的重要预后预测指标，临床医生可根据TNM分期结合该指标筛选出高转移风险的鼻咽癌患者，从而更有针对性的指导临床治疗方案的选择；并且，药物研发部门可根据HOPX-HDAC2/SRF-SNAIL信号通路设计靶向药物，对有该通路异常的鼻咽癌患者进行个体化靶向治疗，可能是提高鼻咽癌患者生存率的重要途径。

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。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片