陈立泉院士 1940 年生于四川南充，1964 年毕业于中国科学技术大学物理系，同年到中国科学院物理研究所工作至今。2001 年 11 月当选为中国工程院院士，是专注中国锂电池第一人。他在中国率先开展锂电池及相关材料研究。在国内首先研制成功锂离子电池。解决了锂离子电池规模化生产的科学技术与工程问题，实现了锂离子电池的产业化。他曾是物理所高温超导材料研究的负责人和主要研究者，首次发现 70K 超导迹象，研制出液氮温区超导体并首次公布了材料成分。近年来，开展了全固态锂电池、锂硫电池、锂空气电池、室温钠离子电池和固体氧化物燃料电池中的物理化学过程及相关材料的设计、合成、表征、物理和电化学性能及其应用研究。为开发下一代动力电池和储能电池奠定了基础。发表论文 250 余篇，申报发明专利15 余项。 2021 年 1 月 17 日，陈立泉院士在中国电动汽车百人会论坛（2021）上表示：“目前液态锂离子电池的能量密度到了 300 瓦时/公斤，已经达到了一个极限。下一步或者新一代电池要发展固态电池，逐渐要过渡到全固态锂电池。同时我们还应该发展钠离子电池，它的电解质目前是液态电解质，下一步也要发展固态钠离子电池。”

"在高压导线上，每台高压互感器，都是高压、高价设备。故高压线上的测量，直接显示测量值。也就解决了高压设备的价高、精度、难买。 "

一.软件简介《浙科物流电子沙盘教学软件》 将电子沙盘技术与高校物流专业教学内容及物流实际业务模式、流程有机结合，以物流电子沙盘演示与实训的方法，将物流理论知识与业务运作方法、流程及相关单据的处理方法，以三维动画的方式无形灌输于学生，提高教学质量，增强学生的实践操作能力。二.软件优势1.良好的扩展性软件拥有多个系统初始电子沙盘演示文件，教师可在此基础上上传flash演示文件；在系统典型案例的基础上，允许教师增加案例资料数据，以使学生获取更多的知识。2.全方位帮助、提示功能每一沙盘演示过程都附有学习目的、流程图及相应的文字说明，鼠标点击处附随相应的说明信息；图文相配细致描述物流设备；对于学生在沙盘实训中产生的操作错误，智能化提示，并帮助学生理清操作流程。3.三维物流设备展示及介绍按分类详细介绍仓库、运输、吊装等物流设备的用途、特点，每一设备的介绍都配有高清晰度三维仿真展示图片，并可以360度任意旋转、放大、缩小、移动，全方位、立体式观看，有效解决学生对设备实体陌生的窘境。三.软件功能1.设备管理按分类详细介绍仓库、运输、吊装等物流设备的用途、特点，学生通过查看物流仓库设备、运输设备、吊装设备的介绍、实物图片及相关应用和管理说明信息，对物流仓储设备产生具体的认识。2.沙盘操作按照物流电子沙盘的类别，选择性查看汽车、火车、飞机、轮船等运输配送方式的物流流程、环节，在此基础上按照教师设置的实验环境和指写的实训任务，开展实验。沙盘操作包括沙盘演示、沙盘实训两大操作。3.案例管理预置了大量物流案例，学生仔细、认真研读教师精选的物流案例，通过分析具体案例资料，归纳总结出优缺点，逐步提高自身的分析能力。4.实验报告进行实验报告上传，在完成实验任务之后，将参与物流电子沙盘实训的过程、心得，撰写为标准的实验报告供教师考核、评阅。四.软件特点1.突出专业性，目标定位清晰系统以现代物流企业的业务活动为研究对象，参考高校物流专业教学大纲，吸纳物流管理的主要内容，从产品需求预测、订单处理、配送，到存货控制运输、仓库管理、搬运装卸、采购、包装等流程，包含了物流管理的核心管理思想和内容，是一款适用于大中专院校物流及相关专业的优秀教学软件。2.物流管理流程三维真实场景展示三维虚拟仿真技术高清晰度、彩色显示企业物流活动中的实物，如工厂、仓库、运输工具等，模拟显示货物运输、仓储、包装、搬运装卸、流通加工等过程。可以智能选择沙盘演示流程段，并同步显示演示进度。可以在三维环境中按高度、角度浏览流程，多级别、大跨度比例尺地图之间的无级切换，立体感、实物感强烈。3.高仿真度电子沙盘实战演练真实的物流企业运营过程，不允许无工作经验者的尝试、错误。高校通过在实验室安装物流电子沙盘系统，来辅助课程知识学习与实践检验是一种较好的方法。《浙科物流电子沙盘模拟教学软件》以自然的方式与虚拟环境中的实体进行交互作用、相互影响，使学生产生亲临真实环境的感觉和体验。

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。