（1）研发了系列新型高强高韧铸造轻合金材料，支撑了复杂铸件性能提升。 1）研发出一种新型高强韧铝硅合金。开发出一种新型高强韧铝硅合金及其制备方法；提出一种混合稀土和Sr元素的复合变质方法，缩小枝晶间距并细化共晶硅；研究出合适的热处理制度；阐明了变质剂组成与含量对变质效果的影响规律，基于此显著提高了铝硅合金的综合力学性能。有效解决了现有铝合金铸件易发生的裂纹、伸长率低、屈服强度不达标等缺陷和问题。 2）研发出一种低成本高强耐热稀土镁合金。开发出一种添加低成本混合稀土的新型多元稀土镁合金材料；揭示了混合稀土对镁合金相变规律的影响机制；研究出准晶增强稀土镁合金的高温固溶T6热处理工艺；开发出兼具优良的室温与高温力学性能的低成本稀土镁合金；解决了现有镁合金铸件易产生冷隔、强度低、韧性差等问题。 3）研发出一种新型高强韧钛合金。开发出一种α+β型双相高强高韧钛合金，揭示了合金在凝固-热等静压-热处理过程中微观组织的演变规律；研究出调控相组成及相形态的双级固溶时效热处理制度，形成了以等轴和篮网为主要特征的基体组织，使合金的强度和韧性同步提升。解决了现有铸造钛合金强度和韧性偏低、铸造成形性差等问题。 （2）研发了铸造全流程模拟仿真系统，提出了高效的单件化铸造数值模拟方法，实现了高性能复杂铸件的数字化工艺设计。 1）提出了一种铸造原辅材料热物性参数高精度求解方法。提出了基于实验测温与数值模拟反求的热物性参数求解方法，实现了面向数值模拟的热物性参数高精度求解；建立了反热传导法求解铸件/铸型界面换热系数的数学模型,降低了界面关键参数求解误差；研发了高精高效的热物性参数反求平台-华铸PIS，创建了铸造原辅材料高精度热物性参数数据库。 2）研发了铸造合金熔炼-复杂铸件充型凝固-热处理的铸造多物理场全流程高效模拟平台。建立了电磁、速度、压强、浓度、温度的多物理场耦合数学模型，自主研发了从铸造合金熔炼到复杂铸件充型凝固到热处理的铸造全流程模拟仿真平台，为铸造工艺优化提供了工具；提出一种数据内存动态自适应划分技术，解决了SOLA流动场求解数据耦合干扰难题，实现了大规模铸造流动场模拟问题的并行高效求解。 3）提出缩孔缩松缺陷定量预测与单件化模拟工艺优化方法。提出双高分配原则缩孔缩松预测模型，解决了复杂铸件缩孔缩松高精度预测难题；提出了针对高性能复杂铸件不同批次的单个铸件模拟方法，建立关键工艺参数波动对典型缺陷的多元回归关系模型，实现了基于单件化模拟仿真的高性能复杂铸件缺陷控制与工艺优化。 （3）建立了铸件生产全生命周期的单件化柔性化质量管理模型，实现了高性能复杂铸件质量问题的单件化、全过程、全要素溯源。 1）创建了基于PLM理论和TQM理论的铸件单件化管理模型。基于产品全生命周期PLM理念以及多智能体技术，构建了铸造串并联多工位单件化的缺陷溯源模型；建立铸件单件及作业过程信息模型和组批、混批、拆批模式下单件自动生成、感知、标记、进度跟踪的控制机制，实现高性能复杂铸件单件化缺陷溯源。 2）创建了支持业务即时重构的参数配置式多维度铸造柔性化管理模型。创建了支持铸造数字化管理系统业务即时重构的参数配置式多维度铸造柔性化管理模型，解决了刚性管理系统可重用性低、应变能力弱和实施周期长的难题，支撑不同领域不同类型铸造企业随环境变化、自身发展等柔性进行的组织变革、流程变更和管理改善，实现了企业按需柔性化管理。 3）创建了基于TLBO\GA\BSA元启发式算法优化理论的铸造智能化管理模型。创建基于改进性教与学算法（TLBO）、遗传算法（GA）、回溯搜索算法（BSA）等元启发式算法优化理论的铸造智能化管理模型和技术，解决了铸件异步热工序组炉复杂条件下工序生产调度IPPS组合优化难题，实现了系统智能决策管理以及多品种大容量铸件高效生产。

第二类超导体中量子化磁通的运动行为对超导材料和器件的电磁输运性质起着关键作用。人为调控超导磁通量子的运动行为，不但可以有效提高超导体的临界电流密度，还可实现具有新功能的超导电子器件，如超导磁通整流器、磁通二极管等。以往的磁通量子调控手段往往缺乏原位可调性，极大限制了相应超导电子器件的应用。近日，南京大学吴培亨院士领导的超导电子学研究所王永磊教授和王华兵教授研究团队设计出了一种可调控的新型人工自旋冰与超导异质结构器件，不但实现了超导电性的原位开关，还实现了可开关和可反转的磁通霍尔效应。 人工自旋冰是具有集体相互作用的纳米小磁体阵列，其特殊的几何排列使得系统具有很高的简并度、新奇的低能激发态（如磁单极子）、丰富的相变和磁畴。近年来该团队致力于人工自旋冰和超导纳米结构器件等方面的研究，不但设计出了可擦写的人工自旋冰，并且于国际上首次设计和制备出了人工自旋冰与超导的异质结构器件，实现了可调控的超导磁通阻挫效应和磁通整流效应。近日该团队又设计出了一种基于风车型人工自旋冰与超导的异质结构器件，利用风车型人工自旋冰易于调控的链条状磁荷结构，以及磁荷与超导磁通量子间的强耦合作用，实现了对超导磁通运动的原位操控，展示了超导零电阻态与耗散态之间的原位开关，同时实现了可编程的磁通霍尔效应。

针对高缺陷炭负极电化学储钾容量与稳定性难以兼顾的问题，报道一种原位缺陷选择性调变与导电骨架搭建策略，通过热力学与动力学双重调控，提高缺陷炭负极电化学储钾综合性能。

本发明公开了一种炼铁生产过程伴生能源的整体梯级回收系统,包括:包含燃气轮机的高炉煤气燃机发电系统和包含双压余热锅炉的余热回收发电系统;还包括烧结烟气回收系统和冷却热废气回收系统。所述的烧结烟气回收系统将来自烧结机的烧结烟气经除尘器除尘后,在第一引风机的抽吸作用下送入双压余热锅炉;所述的冷却热废气回收系统将冷却热烧结矿后产生的热废气在第二引风机的抽吸作用下也送入双压余热锅炉。本发明系统将烧结工艺显热和炼铁过程伴生的低热值高炉煤气进行整体回收,并且梯级利用,形成完整的、能稳定运行的中低温余热、低热值高炉煤气高效综合利用系统。

本发明公开了一种能源回收自清洁的垃圾输送系统，包括：用于输送垃圾桶升降循环的升降机构，所述升降机构具有环形输送件，环形输送件上间隔布置有多个连接座，每个连接座上转接有所述的垃圾桶；安装在所述升降输送机构两侧并用于保持垃圾桶升降运动姿态的限位轨道，靠近所述升降机构的底部设有无限位轨道作用的垃圾倾倒位；置于各楼层并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停机构；位于所述升降机构下方的垃圾储存箱，用于储存各垃圾桶翻转倒出的垃圾。本发明适用于高层建筑各楼层垃圾的升降输送；节省电梯运输垃圾的功耗，节能减排；减少垃圾处理的人力消耗，降低管理成本。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

高校科技成果尽在科转云

研发阶段/n华中农业大学生物质与生物能源研究中心自成立以来，在彭良才博士的带领下正大力开展新型能源作物的培育和秸秆酒精产业化相关技术的攻关。通过与国内多家科研院所合作，己筛选和鉴定出一批适应于我国边际土地种植的生物质产量大和木质纤维素降解转化效率高的能源植物（甜高梁和芒草）。采用现代生物技术，对我国三大粮食作物（水稻、小麦和玉米）其秸秆细胞壁结构与组成展开遗传改良，已筛选出一批理想能源作物的新材料，不仅粮食产量稳定，其秸秆降解转化酒精的效率明显提高，同时还可提高秸秆的综合利用（如饲料、造纸、化工产品

1.痛点问题 能源绿色低碳转型是当今世界共同面临的重大课题，能源互联网是支撑以新能源为主体的新型能源系统的重要手段，也是实现我国能源转型和碳达峰碳中和目标的重要途径。综合能源系统是能源互联网的基本物理载体。在传统能源系统中，电网、热网、天然气网、交通网等分属不同公司管理和运营，不同能源系统相对独立，存在能源竖井，能源使用效率总体不高。综合能源系统通过电、热、冷、气等多种能源的互联互通，通过科学化管理实现多能互补及源网荷储协同，打破传统不同能源系统之间相互割裂的情形，在安全供能前提下最大化不同类型的效益，从而提升综合能源效率，促进可再生能源消纳，降低用能成本、提高用能可靠性，减少或延缓投资和建设等。 当前国内开展了许多综合能源系统的示范和应用，但由于综合能源系统横跨多个学科、多个系统和设备厂家、多个管理运营主体，许多项目存在“综合有余、智慧不足”的特点，其运行控制仍然以“被动式数字监控”为主，没有给予运行人员足够的分析决策帮助，没有实现“主动式智能调控”，未能够充分发挥多能互补的效益。主要原因在于缺乏一个智慧能源大脑——综合能量管理系统（IntegratedEnergyManagementSystem,IEMS）对实时运行中的电、热、冷、气进行智慧化的分析和决策。 城市在能源转型发展过程中面临着能源科技创新相对割裂、缺乏实证，能源产业数字化、智慧化滞后，能源行业壁垒众多，可再生能源送出和消纳困难等诸多挑战。由于城市范围大，尤其是海量分布式资源接入，需要进行协调优化调度的对象的种类繁多、数量庞大、控制方式多样。因此如何在保证系统安全运行的基础上协同多能流，适应多参与主体的需求，需要跳出电力行业边界，挖掘热、气、氢、煤与电能之间的互补性，激活多能间的灵活性，面对灵活性资源呈现出巨量、分布和异质的新特征，迫切需要突破能源互联网技术，实现横向的多能互补和纵向的源网荷储协同。在能源互联网的顶层方案设计中，涉及到各种能流（电、煤、气、热、交通等）的综合分析、溯源计算、综合减排和协同优化问题等，各种能流间相互耦合，其中专业性、综合性较强的多能流、溯源、优化、管理等工作，都需要能够支撑城市级大规模综合能源系统分析和优化的多能流能量管理技术支持。 2.解决方案 基于统一能路理论，突破大规模综合能源系统能量管理系列关键技术，开发了城市级多能流能量管理系统，支撑城市级多能系统破解“互通不足、缺乏智慧”的运行现状，将城市级多能系统运行管理从“孤立的被动式数字监控”提升到“互联的主动式智能调控”。 基于该技术研制了IEMS系统，支撑新能源、分布式能源、电动汽车、氢能源汽车等发展，形成统一性、规范性、科学性的管理体系，构建绿色低碳、安全高效、开放共享的城市能源生态，赋能众多参与者共同推动城市能源系统的升级。 合作需求 受让方可基于本项技术，结合所应用地点实际情况，设计并研发（IEMS）软件产品，并在城市/园区能源互联网中心取得应用。 在以IEMS及家族产品作为核心产品进行开发的同时，受让方还可开发部分延伸产品，包括多能系统规划评估、大数据挖掘分析、AI技术应用等，并提供咨询服务、售后服务、技术培训服务等。 具体需求包括： 1、提供技术工程化、产品化所需的资金、场地、实验条件、团队等，帮助孵化资源； 2、寻找合适的园区、城市等应用场景； 3、寻求资源对接。 本项技术目前正在与山西省朔州市进行对接，借由山西能源互联网建设大背景，向朔州市产业研究院进行转化。

本发明公开了一种高效使用新能源的能源调度方法，以及辅助 该方法实现的异构结点装置。它根据服务器上在一天二十四小时之内 负载不均衡的特点，在低负载的情况下进行负载的调度，把低负载时 间段内对能耗的需求降低，从而降低了整个系统一天内能耗的需求量。 其中负载调度涉及在异构结点之间进行负载的分配策略；另外，将通 过风能、太阳能等途径收集的有限新能源进行最高效化的利用。新能 源的利用点包括两个，其一为在高负载的时间段，降低最高