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。

本发明公开了一种液态循环锑阳极管式直接碳固体氧化物燃料 电池电堆系统及其制备方法，属于燃料电池领域。电池电堆系统包括 电池电堆、氧化锑收集池、燃料池、燃料加载装置，电池电堆顶部设 置有电池电堆出口，并底部设置有电池电堆入口；氧化锑收集池顶部 设置与电池电堆出口相连通的氧化锑收集池入口，并其底部设置有供 氧化锑流出的氧化锑收集池出口；燃料池顶部设置有燃料加载装置， 该顶部同时还设置有与氧化锑收集池出口相连通的燃料池入口

本课题从能源互联网自下而上构建开放互联、对等分享的新型能源电力基础设施的需求出发，提出能源路由器是能源互联网实现的关键装备。借鉴互联网的理念、技术、方法和架 构，能源路由器效仿信息网络路由器，以实现能量交换能像信息分享一样便捷。借助电力电 子、储能以及信息通信技术的发展，本课题结合能源互联网用户需求侧能量交换与互联的需 求，研制低压小容量能源路由器。清华大学在国内较早开始开展能源互联网方面的研究工作，提出了能源互联网基本架构、 关键技术，并开展能源路由器以及相关信息通信技术等方面的研发工作，并于 2014 年获得 国家自然科学基金委首个能源互联网方面的立项——“能源互联网建模、分析与优化理论研 究”，目前参与承担国家电网公司科技项目“能源互联网技术架构研究”“能源互联网信息通 信体系架构研究”和“全球视角下能源互联网的系统构建理论及情景分析”等直接能源互联 网相关研究。能源路由器是能源互联网的核心重大装备，未来电网发展趋势会以大量电力电子装置呈现，电能路由器以电力电子技术为基础，电能路由器未来能替代电力变压器、电力电子装备 等，加上随着新能源和分布式新能源的发展，新能源的接入成为能源路由器的最大推手，市 场规模达到百亿以上。

本课题从能源互联网自下而上构建开放互联、对等分享的新型能源电力基础设施的需求出发，提出能源路由器是能源互联网实现的关键装备。借鉴互联网的理念、技术、方法和架 构，能源路由器效仿信息网络路由器，以实现能量交换能像信息分享一样便捷。借助电力电 子、储能以及信息通信技术的发展，本课题结合能源互联网用户需求侧能量交换与互联的需求，研制低压小容量能源路由器。 清华大学在国内较早开始开展能源互联网方面的研究工作，提出了能源互联网基本架构、 关键技术，并开展能源路由器以及相关信息通信技术等方面的研发工作，并于 2014 年获得 国家自然科学基金委首个能源互联网方面的立项——“能源互联网建模、分析与优化理论研究”，目前参与承担国家电网公司科技项目“能源互联网技术架构研究”“能源互联网信息通 信体系架构研究”和“全球视角下能源互联网的系统构建理论及情景分析”等直接能源互联 网相关研究。装置的主要创新点如下： l 能源路由器实现开放式即插即用的能量交换与路由； l 能源路由器支持多路可扩展的新能源和动态负荷接入； l 能源路由器解决瞬时平衡的能源互联网能量管理； l 能源路由器实现信息—能量融合的基础设施一体化； l 能源路由器在海淀北区能源互联网项目示范应用； 性能参数： l 研制自治微网能源路由器和小批量实现，传输电压等级为低压 380V，系统容量达 到百 kVA 级，响应时间小于 10ms，接入电源类型不少于 2 种，负荷类型不少于 3 类。 l 能源路由器可实现基本的能量路由功能，还可提供可扩展的工作模式：潮流调节模 式（增加有功、无功统一调节；功率因数达到 95%以上）和电能质量调节模式（增加电能质 量暂态、稳态指标的统一调节；暂态电压补偿能力超过 30%，电流谐波含量小于 5%）。

项目成果/简介:本课题从能源互联网自下而上构建开放互联、对等分享的新型能源电力基础设施的需求出发，提出能源路由器是能源互联网实现的关键装备。借鉴互联网的理念、技术、方法和架 构，能源路由器效仿信息网络路由器，以实现能量交换能像信息分享一样便捷。借助电力电 子、储能以及信息通信技术的发展，本课题结合能源互联网用户需求侧能量交换与互联的需求，研制低压小容量能源路由器。

基于PC5直连的C-V2X技术，有效半径500米，数据更新频率≥10Hz，系统延迟≤100ms，定位精度≤1.5m。 依托为多家大型主机厂和央企提供服务的经验，自主研发面向各级各类高等教育学校，车联网教学的一站式解决方案，覆盖算法开发及应用、虚拟仿真测试、自动化实验报告、全流程实训等，无缝对接车联网前沿教学和厂家实际生产应用。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持