太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面 总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已 经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底， 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处： 分布式光伏系统便于实施，是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式，但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约，特别是过高的 后期维护费用，使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术，对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测，并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析，从而获得电站运行的性能 评价指标，以及可能影响电站性能的因素，并给出进行电站性能优化 的建议，提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术， 可进行无人化的值守和远程监控，大大降低运维费用。 相比国内产品，具有通信速率高、系统可靠稳定等优势，达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低，有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块，方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块，将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器，传输过程中进行了数据加密，保证数据的可靠性和安全性，所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理，用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快，可靠性高等特点，具体 的技术指标如下： 最大采集频率：120 次/分钟 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 环境温度：-20~80℃ 最大电站规模：1GWp 应用前景及社会价值： 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用，大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量，降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控，使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平，从而为节能降耗做 贡献。

该项目通过产学研用的创新合作，已研制出水下机器人焊接与增材制造系统，可应用于核乏燃料池、核构件池、核岛等强辐射环境水下焊接与增材修复，也可以应用于海洋资源开发装备以及海洋维权装备的远程遥操作水下自动焊接与增材修复。自动化程度高，水下电弧稳定性，在水深压力作用下仍具备非常优异的盖面搭桥能力，获得的焊缝成形美观，接头力学性能好。该套技术装备已于2016年通过中广核研究员组织的现场验收。该技术成果被科技日报以35项“卡脖子技术”专题进行了深度报道（第28项），入选刘亚东主编的《是什么卡住了我们的脖子》一书。

高校科技成果尽在科转云

"智能电网已经成为21世纪全球能源的新战略。在其需求侧，深入至电器的用户用电行为精细化分析对推动全社会节能减排和电力系统源/网/荷协调优化意义重大。与在每个电器上分别安装量测传感器的方法不同，非侵入式电力负荷监测技术仅通过分析用户供电入口的负荷总量数据，便能获取各电器的用电信息，具有成本低、实施容易和用户易接受等特点。 针对非侵入式电力负荷监测技术实用化所面临的各种挑战，过去十多年里，中国工程院院士、天津大学余贻鑫教授领导的研发团队从技术基础理论和工程实施方案两方面开展了深入系统的研究，取得了一系列开创性成果：（1）创立了一系列非侵入式电力负荷监测新原理和方法，形成了多种方法融合互补的非侵入式电力负荷监测方法体系，突破了对小功率和功率连续变化型电器可靠检测的瓶颈，准确度明显优于国际同类产品；（2）首创了一整套用于非侵入式电力负荷监测的完全无监督电器自适应建模方法，解决了陌生场景中电器准确建模的技术难题，实现了无需人工干预的电器负荷印记库全自动建立和维护；（3）首创了云—端协同非侵入式电力负荷监测系统解决方案，研发了可推广应用的硬件装置（智能用电分析仪产品）和软件系统

可以量产/n汽车制造业目前的装配线物料采用按序批量供给方式，存在线边零部件库存大、占地需求大、效率低、易产生漏装与错装等弊端。该项目攻关重点聚焦混流物料并行配送调度、动态路径规划与实时冲突消解、物料傻瓜式捡配与全流程验证、柔性化物料配送装置与配送线用户定制重组等难点，研制了乘用车柔性装配线物料智能配送系统，广泛应用于汽车制造行业，促进了其技术水平的提升。该项目成果已通过湖北省科技厅组织的鉴定，已获授权发明专利2项，授权实用新型专利5项，软件著作权2项。

提出一种基于人工智能技术的电子线路软故障检测方法，采用多个电路进行仿真分析，均能够较好的实现对电路故障特征的提取和分析，实现对电子故障器件的精准定位和故障类型识别。 该技术将人工智能技术与传统的信号处理技术进行结合，运用STFT技术实现电路信号的表征形式变换，再结合人工智能技术中的深度残差网络学习技术分析模拟电路的性能特征，可以实现对元件故障类型的确定，完成电路的软故障分析和诊断。

项目组具有三维Pro/E、UG、SolidWorks、MasterCAM、Cimatron等CAD/CAM软件的应用开发能力，建立了模具的参数化图形库、数据库和标准件库。能使用DynaForm、Moldflow、Deform、ProCAST 、Ansys、Marc等CAE分析软件模拟冲压成形、锻造成形、塑料成型、压铸成形过程，预测产品质量，优化成形方案，分析模具受力状态和失效形式，优化和改进模具结构，并将模拟结果和设计者的经验知识编写成专家系统程序集成到CAD/CAM系统中，开发出基于知识的智能C

项目简介：项目组具有三维 Pro/E、 UG、 SolidWorks、 MasterCAM、 Cimatron 等 CAD/CAM 软件的应用开发能力，建立了模具的参数化图形库、数据库和标准件库。能使用 DynaForm、Moldflow、 Deform、 ProCAST 、 Ansys、 Marc 等 CAE 分析软件模拟冲压成形、锻造成形、塑料成型、压铸成形过程，预测产品质量，优化成形方案，分析模具受力状态和失效形式，优化和改进模具结构，并将模拟结果和设计者的经验知识编写成专家系统

项目概况 目前，国内外大量应用弧焊机器人系统从整体上看基本都属第一代或准二代焊接机器人 系统。由于焊接路径和焊接参数是根据实际作业条件预先设置的，在焊接时缺少外部信息传 感和实时调整控制功能，这类弧焊机器人一般不能应对焊接作业条件严格的稳定性要求，焊 接时缺乏“柔性”，表现出明显的缺点。在实际弧焊过程中，焊接条件是经常变化的，如加 工和装配等误差会造成焊缝位置和尺寸的变化，焊接过程中工件受热及散热条件改变会造成 焊道变形和熔透不均。 为克服机器人焊接过程中各种不确定性因素对焊接质量的影响，提高机器人作业智能化 水平和工作的可靠性，要求弧焊机器人系统不仅能实现焊接参数的在线调整，且能实现焊缝 的自动实时跟踪。已完成铝镁硅合金框架弧焊机器人柔性工作站焊缝智能跟踪与图象处理技 术，使企业塞拉门设计制造的技术水平达国际先进水平。 本项目具有国际先进水平，拥有自主知识产权。 主要特点 已完成的项目，塞拉门框架的材料为铝镁硅合金，材料特殊、框架尺寸较大，焊点多 而短、焊接质量要求高，故解决柔性夹具设计、实现两面焊接、满足多系列多规格门框尺 寸的要求是体现了成果的先进性； 铝镁硅合金框架弧焊机器人柔性工作站所包括的柔性夹具、焊缝智能跟踪与图象处理 技术，使企业塞拉门设计制造的技术水平达国际先进水平，体现了成果的创造性。 技术指标 国内城市轨道车辆、高速列车的迅猛发展使得城轨门生产逐年猛增，品种不断翻新，但 铝镁硅合金框架等主要零部件仍为手工焊接。由于手工焊接依赖于工人的技术水平，效率低， 焊接质量欠佳，优质品率低，是制约我国城轨门产品升级的关键技术。 首选企业的高精度焊件达到：焊缝识别误差 600×600 像素， ±0.25mm，±0.20mm；焊 枪姿态误差，±0.045mm，±0.040mm；其它误差（包括焊丝变形误差、工件热变形误差、焊 接电流误差等），±0.030mm，±0.020mm；视觉跟踪综合误差，±0.5mm，±0.35mm。 市场前景 成果实施后使用单位使用前手工焊接的 1.2 万件/年，达到 4 万件。按人工焊接生产水 平，支出费用为 72 万×3.5=252 万，机器人的投入成本 1 年半内可收回，且可满足使用单位 近 3-5 年的发展需求。 按近几年使用单位产品产量的增长速度，2009-2010 年产量可达 5.5 万件，2 台机器人 工作站每年可生产 5.68 万件，完全满足生产要求。若仍用人工焊接则成本支出为 72 万 ×4.6=331.2 万元，而机器人工作台投入费用为零。企业每年可新增产值 4-5 亿元，利税 1.2-1.5 亿元。 市场应用方面已具备推广应用的基本条件，该成果的完成，不仅可以提升企业高精度特 材焊件设计制造的技术水平，提高企业技术创新能力和提升产业集聚度，使产品达同行业国8 内领先或国际先进水平，且可成为企业现代先进制造工艺与装备工程应用的一个亮点。通过 开发研制，真正体现了产学研合作的现代高等教育理念，在高校和企业中锻炼出一批机器人 研制方面、具有实战经验的科技人才。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。