本技术围绕火力发电燃料全周期这条主线，针对燃料精细调控全过程的关键理论与技术难题，创建了火力发电燃料精细调控数据建模理论方法；发明了火力发电燃料全周期精细控制装置与技术；建立了燃料全周期精细调控设计准则及体系架构；研发了火力发电企业燃料全周期智能优化平台，实现了火力发电企业燃料“购-输-烧-排-售”全周期的智能精细调控 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 2020年两会政府工作报告指出：推进煤炭清洁高效利用，同时进一步降低一般工商业平均电价。因此，确保燃煤火力发电机组清洁、安全、高效运行的同时，降低占企业总成本70%以上的燃料成本已成为火力发电企业可持续发展的必然选择。本技术围绕火力发电燃料全周期这条主线，针对燃料精细调控全过程的关键理论与技术难题，创建了火力发电燃料精细调控数据建模理论方法；发明了火力发电燃料全周期精细控制装置与技术；建立了燃料全周期精细调控设计准则及体系架构；研发了火力发电企业燃料全周期智能优化平台，实现了火力发电企业燃料“购-输-烧-排-售”全周期的智能精细调控。

本项目以有机废水为燃料，综合环境工程、电化学、生物工程等交叉学科知识，在详细、深入开展单体微生物燃料电池产电性能基础上，通过选择不同的阴阳极材料，控制阳极室的不同工艺参数以及采用生物学手段提高微生物燃料电池的产电性能，实现了微生物燃料电池堆的优化组合。目前该技术已达到小批量样机生产的实用要求。该技术可用于一切需要进行有机废水处理的领域，主要包括产生高浓度废水的工业（例如处理畜牧场或者食品加工厂的废水等），在远离人群的驻地、工作站、舰船及极端条件下的封闭和半封闭系统中也具有很好的应用前景。

本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。

在整车智能化网联化技术上需要提升产品端、云端、控制端融合的一站式开发1.需提供软硬件组成的系统级解决方案，在雷达基算法系统架构设计、雷达信号的生成和分析、目标的仿真、天线测试方面为我们提供全方位的技术服务。2.云计算一系列技术需求。数据传输能力提升，需要高可靠性，高传输宽带、低成本、低电池辐射和时延等车载网络系统的需求，推动客车辅助驾驶网联化的技术实现。

智能化生产线的技术研发，实现生产线的连续运转，自动上下料，带料速度快尾料少。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 明兴莹 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000205 亢庆林 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000208 房蕾 电气信息学院/控制科学与工程 2021.09/2024.06 202121000171 龚旭辉 电气信息学院/能源动力 2021.09/2024.06 202122000146 罗华林 电气信息学院/电子信息 2021.09/2024.06 202122000107 吴磊 电气信息学院/控制科学与工程 2020.09/2023.06 202021000141 李婷玉 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000219 荆浩婕 电气信息学院/电子信息 2020.09/2023.06 202022000228 吴佳航 电气信息学院/能源动力 2021.09/2024.06 202122000131 王潇 电气信息学院/能源动力 2021.09/2024.06 202122000136 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李红伟 电气信息学院/电气工程 教授 综合能源系统、智能电机控制、油田用电设备控制系统设计及节能技术等 刘强 电气信息学院/控制工程 讲师 四、项目简介 随着我国“双碳”目标的提出，风力发电迎来新的机遇；国家能源局数据显示，计划到2030年我国风电装机容量将达到8亿千瓦以上；工信部近日指出，打造绿色低碳产品供给体系，需进一步加大国产风机、节能电机等装备供给，完善中小型风电装备产业链。由此可见，“十四五”期间中小型风电产业需求巨大。 本项目通过优化垂直轴风轮和开关磁阻发电机本体结构，采用更加先进的发电控制策略和算法，经过模拟试验和现场运行，发电系统风能利用率提高20%、发电效率提高至80%以上，发电设备成本降低40%，起动能力和发电过程稳定性得到大幅增强，实现2m/s微风起动，将系统响应速度控制在1ms以内，输出电压波动率控制在1%以内。 本项目是以西南石油大学智能电机控制领域专家李红伟教授为主导，依托四川署信驱动科技有限公司为代工企业，团队既拥有6名专攻开关磁阻发电系统结构优化和先进控制策略的技术研发人员，又拥有8名熟练掌握财务分析和营销策划的财务人员，致力于高效垂直轴智能磁阻微风发电系统技术研发与财务销售全方位推进。 目前，实验样机经桂林电子科技大学工程实验中心检测合格，与达州市石桥镇签订产品意向合同50余万，产品受到当地群众一致好评，并入选《成都市科技局2022年技术创新研发项目》，衍生项目获得2022年度四川省科学技术奖提名，团队成员共申请发明专利8项，软件著作权11项，发表高水平论文5篇。 经过充分的市场调研，我们将我们的目标市场细分为用电难地区乡村振兴工程、市政节能照明工程、通信基站电力系统建设与改造、城乡智慧交通系统用电等。现阶段，本项目主要采取to B和to G的商业模式，借着“乡村振兴计划”和“十四五风电下乡政策”站稳脚跟，通过政府高校投标工程与其建立合作关系，然后面向中国电信等国企央企开展定制化风电设备销售与服务，借助产品技术优势和政策支持打开市场，潜在订单额超百亿。 项目通过出售核心产品、维修保养服务以及零部件销售的方式获取利润。计划在今年年底成立公司，首轮融资800万元，拟释放股权10%，其中400万元用于研发平台建设与产品研发。预计到2025年销售总营业额可达8000万元，净利润可达2400万元。 本项目可直接提供产品研发、安装维护、市场销售等近20个工作岗位，间接解决200多人的就业机会，实现中小型风力发电的产业化升级。通过企业与高校密切合作，实现产学研教相融合，引领高校新能源教育发展。

小试阶段/n该项目可解决的问题：目前在我国，对于动态性能的检测，没有提高专门的检验检测手段和方法，无法准确、完整地检验检测智能电网动态补偿设备的功能和性能。该项目的实施将提供一套完整的解决方案，可以有效解决动态补偿设备功能和性能的快速、准确、完整的检验检测问题，为国内外动态补偿设备制造业提供产品制造质量和性能指标检验检测服务；为电网和中大型电力用户的动态补偿设备的运行状况和性能指标、电能利用效率以及节能效果的检测、监

本项目突破了机理模型与工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁曲面零件全流程加工精度/效率/能耗预测技术，提出了零件全流程加工智能工艺优化决策方法，开发了具有完全自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 本项目突破了机理模型与工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁曲面零件全流程加工精度/效率/能耗预测技术，提出了零件全流程加工智能工艺优化决策方法，开发了具有完全自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统。 1、提出机理模型和工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁零件全流程加工精度/效率/能耗高效高精预测算法，突破全流程加工工艺智能优化与决策技术。 2、开发具有自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统，实现能耗监测/DFM/CAM/CAPP等工艺设计软件核心算法完全自主可控。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。