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能源互联网能量路由器工业样机研制与产业化
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%）。
清华大学
2021-05-08
能源互联网能量路由器工业样机研制与产业化
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。
清华大学
2021-01-12
智能车联网C-V2X实验实训教学解决方案
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。
沈阳启云智网科技有限公司
2022-07-04
中药饮片质量标准生产执行系统及智能化中药炮制设备-中药饮片生产智型物联控制系统
南京中医药大学
2021-04-13
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。
PMS型式认可证书
核心功能
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
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
一种锑阳极直接碳固体氧化物燃料电池电堆系统及制备方法
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
华中科技大学
2021-04-14