|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
太阳能高温热力系统
针对槽式太阳能高温热利用的集热器、混凝土储热技术、系统优化、标准化、太阳能高温热力系统的示范等开展了一系列的研究。研制了封闭型槽式太阳能集热器，搭建了封闭型槽式太阳能集热器性能实验台，进行了实验研究，结果表明，该集热器的热效率可达到71.35%。综述了中高温储能技术，利用Fluent 件对三角形截面、正方形截面、实验模型截面、六边形截面的储热体进行了数值模拟，得出结论六边形截面储热体储热效果最佳，实验模型截面储热体大大提高储热效率。从全寿命周期费用和全寿命周期CO2 排放两个角度对太阳能高温热力系统进行了优化研究。计算了全寿命周期中系统各环节的运行费用、维护费用和检修费用，绘制出全寿命周期槽式太阳高温热力系统的费用曲线，计算出与之对应的最佳集热器面积。详细统计了全寿命周期中系统各环节的CO2 排放量，绘制出全寿命周期系统CO2 排放量曲线，最终计算出与之对应的最佳集热器面积。提出了槽式热发电厂的选址模型，根据气象参数、土地利用参数和水资源分布等情况，考虑是否适合建立槽式热发电厂，对我国大部分省份进行了分类。总结示范系统设计、建设、调试、研究经验和成果，针对槽式太阳能高温热力系统的集热器、储热装置、备用热源、热力系统进行了标准化研究，初步总结了标准化条款。
在以上研究的基础上，设计建设了太阳能高温热力系统，改系统包括：集热方阵、备用热源、储热装置、冷却装置、检测装置等。并对集热器方阵的效率和储热装置的储热过程进行了现场试验。
上海电力大学
2021-04-29
电力系统集成网络保护
电气工程学院一直致力于电力系统集成网络保护系统的研究，经过多年的努力，在网络构架、平台开发和算法研究方面有了长足的进步。本系统可应用于110kV及以下配电网系统，为变电站网络化和自动化服务。整个系统的特色在于： 1）信息资源丰富，融合度高，与数字化变电站技术接轨； 2）三层通信硬件平台，多线程设计软件平台； 3）通用开放平台、网络化应用体系和交互界面； 4）多重确认高可靠性、区域在线互动能力、即插即用式调度策略； 5）模块化设计保护功能，新式保护算法实验平台。
北京交通大学
2021-04-13
PSCAD/EMTDC电力系统仿真软件
产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多PSCAD软件信息和报价。Manitoba HVDC Research Center将创新的研究和发展运用到高级电力系统技术、电力电子和电力仿真系统中。我们为电力系统行业提供专业的工程服务和开发技术领先的产品。Manitoba HVDC Research Center成立于1981年，是加拿大第四大公用事业Manitoba Hydro家族的一部分。PSCAD - 建立标准化通过对PSCAD 仿真软件的介绍，现在有超过60个国家在使用该软件，Manitoba HVDC Research Center已经彻底改变了电力系统仿真技术。RTDS - 世界第一我中心研发了世界第一款电力系统实时数字仿真设备。RTP - 制造波形我中心的RTP（实时回放）电力系统波形发生器为用户提供了便携、低价位、高保真的瞬态测试功能。成功的合作伙伴长期与各种组织组成战略技术联盟，如ABB、Siemens，由研究机构、大学、电气设备制造商们组成的技术咨询委员会，这些都是促成我们成功的因素。我们现在仍然在寻找新的技术创新和新的合作伙伴。电力行业的积极思考者感谢我们研究人员的非凡努力，使我中心在电力系统仿真技术、电力分析系统及相关技术方面处于世界领先地位。由于在全世界范围内有大量的技术使用者和研究伙伴，我们已经触及到了全球的电力能源产业的脉搏。
北京天演融智软件有限公司
2021-08-23
汽车空气动力学减阻控制
针对我国目前巨大的汽车燃油消耗和大量尾气排放带来的环境污染等问题，分别对高、低阻Ahmed车模的复杂绕流进行了系统研究，提出了完整的流动结构概念模型。研发了在汽车尾部基于多个定常微射流吹气的联合控制，在高阻车模上获得了高达29%的减阻效果，远远超越所有国内外其它团队所能取得的减阻量，并揭示了相关减阻机理。研究成果发表于流体力学顶级期刊 Journal of Fluid Mechanics。潜在的重要应用亦不言而喻。
哈尔滨工业大学
2021-04-14
汽车教具丰田混合动力整车网联多维教学平台
北京智扬北方国际教育科技有限公司
2021-08-23
材料与物理学院煤基燃料电池团队在高温电解及CO2资源化方面取得研究进展
固体氧化物电解池（SOEC）是固体氧化物燃料电池（SOFC）的逆过程，图一所示，SOEC通过电解H2O产生氢气，通过电解CO2减少CO2排放，并对H2O/CO2进行共电解以产生用于化工生产的H2/CO合成气。其产品可应用于炼钢、化工、农业、航空航天和医疗等众多领域。
中国矿业大学
2022-06-01
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学
2025-05-12
分布式驱动电动汽车动力学控制
在国内率先开展基于轮毂电机的分布式驱动电动汽车相关研究工作，首次实现分布式驱动电动汽车的规模示范和应用测试（2010年世博会），与国内主要的乘用车、大客车和特种车企业均有深入合作，相继研发十余款分布式驱动高性能轿车、低地板大客车和差动转向全地形特种车
同济大学
2021-04-10
汽车教具丰田混合动力智控ESP电动转向模组
北京智扬北方国际教育科技有限公司
2021-08-23
汽车教具丰田混合动力油、电动能模组拆讲
北京智扬北方国际教育科技有限公司
2021-08-23