本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

本发明公开了一种用于旋转机械在线振动监测的趋势曲线图显示方法，包括以下步骤：1)选择数据时间段及振动指标；2)读取数据库中的基础监测数据；3)选定绘图策略：将基础监测数据按点集密度绘图或按统计策略绘图；4)分坐标系绘制趋势曲线图。本发明通过选择数据时间段及振动指标，获取基础监测数据，选定绘图策略，并按照绘图策略处理数据，将处理所得分区域绘制趋势曲线图。本发明在趋势曲线图生成过程中，增加了数据处理，包括数据筛选和运算，使趋势曲线图更加直观、明确；再显示过程中分区域显示，便于进行数据对比。

常见海产动物耗氧率的研究 1.1黑鲷耗氧率昼夜变化及与体重、水温的关系研究 研究了黑鲷(Sparusmacrocephalus)耗氧率的昼夜变化规律及其与体重、水温的关系,结果表明,黑鲷氧率随水温的升高而升高,随个体的增大而降低;23:00耗氧率最高,为3.16±0.26μg·(g·min)~(-1),07:00左耗氧率最低,为0.74±0.59μg·(g·min)~(-1)。黑鲷白天的平均耗氧率为1.98±0.84μg·(g·min)~(-1),夜间的平均氧率为1.96±0.63μg·(g·min)~(-1),其代谢水平的昼夜变化不明显(n=10,t=0.034t0.05)。 1.2褐菖鲉耗氧率及窒息点的初步研究 实验应用测定流水中溶氧量的方法,对褐菖鲉耗氧率、窒息点及耗氧率昼夜变化进行研究。结果表明,在pH8.0、盐度24.5、水温17℃的水质条件下耗氧率昼夜变化不明显(P=0.422),平均值晚上略高于白天,凌晨05:00耗氧率最高,为233.04±25.36mg/kg·h;耗氧率、耗氧量与体重的关系分别为Q0.7077R=1433.9W-(R2=0.992,P0.001)、QC=1.4298W0.2926(R2=0.956,P0.001);水温对褐菖鲉的耗氧率有极显著影响(P0.01);pH值在8.0时耗氧率最低。窒息点随着个体的增大而降低,相同体重的鱼窒息点随着水温的升高而升高。 1.3温度和盐度对美国红鱼耗氧率和排氨率的影响 实验测试了体重460～550g的美国红鱼在不同水温(13、16、19、22、25、28℃)和不同盐度（16、18、21、24、27、30、34）下的耗氧率和排氨率，结果：美国红鱼的耗氧率和排氨率均随温度的增加而增加；不同温度的耗氧率和排氨率差异极显著（P0.001）；在16～34℃范围内，盐度变化对美国红鱼的耗氧率无显著影响（P=0.479）。 2几种重要水产品活体运输技术研究 实验对几种重要的贝虾鱼的几种运输方法进行了研究，结果：南美白对虾在17℃时，经7h干法运输实验成活达78.6%，脊尾白虾在10℃时经6h干法运输实验成活达85.4%，雾化干法运输适宜二种虾的短途运输；淋浴法实验表明：南美白虾在17℃时水温控制较合适，经44h实验成活率达93.3%，脊尾白虾在10℃时运输水温较适宜，经44h实验成活率达92.5%；活水车运输时南美白虾在15℃时水温控制较合适，经48h实验成活率达93.7%，脊尾白虾在10℃时运输水温较适宜，经48h实验成活率达92.1%；梭子蟹采用雾化干法和活水车运输，5℃时温控较合适，成活率分别为93.3%和98.6%；大黄鱼、美国红鱼、鲈鱼、黑鲷用活水车运输在10℃时，经24h运输成活率均在90%以上。结论：降低水体变质是有效提高运输成活率的重要方法。 3水产品活体运输设备的研究 研究设计了活体运输车，集成装备箱体、环境控制、自动净化、高效增氧、雾化技术、智能控制系统等关键设备技术，运输过程中不需对虾蟹类进行药物麻醉，有效降低运输过程中的死亡率，可进行远距离长时间运输。研究开发了水产品活体短途分送包装容器等，保活时间长并且操作简便、成本低廉、适于大规模推广。 4水产品活体运输技术规范和标准 研究了水产品运输过程工艺，确定了相关的生产技术操作指标，制定了海水鱼类活鱼船运技术规范、海水鱼类活鱼车运技术规范、虾类活体运输技术规范、梭子蟹活体运输技术规范。

利用现代分离纯化技术和生物酶技术，将水产品加工下脚料虾蟹壳、鱼皮、鱼鳞等进行高 值利用，并解决固体废弃和废水排放问题，具有重要的环境意义和经济效益。 本项目利用酶膜耦合技术生产甲壳素、壳寡糖并联产水解动物蛋白；利用酶膜技术生产高 品质鱼蛋白肽联产饮饲用鱼粉，解决大量鱼加工下脚料处理问题，并产生较高经济效益。

本项目专为开发调味休闲类食品而设计，可实现水产品、禽类、果蔬类的非 发酵腌制食品的快速生产，技术成熟，工艺简洁，操作简单、低能耗，低成本且品质优越。可实现目前市面上主流的非发酵类休闲食品的新型生产和加工，如外婆家醉鱼、江西酒糟鱼、糟鹅、酱鸭或其他浸渍调味的猪皮、凤爪、土豆片、嫩竹笋等产品，品质可全面的提升和超越。本项目中的产品口味除常规的糟香、酱香、泡椒、香辣、五香外，也可根据客户要求进行单独设计和调配。项目可以按技术改造、生产线设计与建设、新工厂交钥匙工程等多种形式实施，交付期短。

2020年1月25日，中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计，2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍，预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面，应该限制或禁止区域性迁移，以防止超级传播者的出现和移动，同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。

该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

建筑设施内空调管道噪声控制与治理无论对于日常生活品质以及工业噪声污染都 是一个重要的课题，对于具体工程建设在设计之初就能获得较为理想的设计方案显得尤 为重要。传统空调管道的设计工作大多通过翻查大量数表及依照大量复杂的公式计算从 而获得其噪声自然衰减以及再生噪声的量级，最后将所有管道组件的衰减噪声及再生噪 声量进行统一，从而得出整个空调管道的噪声预测结果。此过程工作繁琐，大量的查表 及公式计算很容易出错，并且复查工作较为难进行，从而导致设计方案的周期较长，效 率低下。同时由于很多数表及公式的适用条件有限，大量新型材料的涌现很难在一些数 表中找到对应关系，这势必会导致设计方案存在误差较大的风险，难以把握空调管道噪 声的控制。 针对于上述情况，我们开发了空调管道噪声预测系统——NoiseExpress，首先其将 大量的参考数表数字化，公式程序化，设计者只需将空调管道个单元组件间结构规格及 物理构成通过程序相应的控件输入，最终便可以得出整个管道的噪声控制结果。同时本 系统集成了大量的空调管道各个单元组件如弯头、三通、变径管、静压箱、消声器等的 实测数据，丰富的数据库为管道设计，组件单元的设计及仿真提供了科学与现实依据， 大大提高了方案设计的精确度。