基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究

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。

沈阳农业大学 2025-05-21

催化臭氧氧化与微生物降解近场耦合技术

        对于难降解工业废水的处理，单独催化臭氧氧化技术存在臭氧剂量大、气体回收难、出水毒性高等问题，而单独生物降解处理难降解有机废水周期长、设备成本高。催化臭氧氧化与微生物降解近场耦合工艺则将按序进行的催化氧化装置和生物挂膜装置两个处理单元合并，利用催化臭氧技术提高难降解有机废水的可生化性，同时采用生物膜技术减少后续处理成本，能够实现低成本提高COD、色度和浊度去除率的效果，同时降低出水毒性，减少环境生物风险。

东北师范大学 2025-05-16

四川农业大学研究生在自然指数期刊《Inorganic Chemistry》发表封面研究论文

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

四川农业大学 2025-02-24

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

专家报告荟萃⑰ | 中国农科院作物科学研究所重大平台中心副主任张丽娜：科学仪器应用验证评价的探索与实践

国家网络管理平台数据显示，全国高校和科研院所50万元（含）以上大型科学仪器中国产仪器占有率不足25%。

高等教育博览会 2025-07-01

北京大学现代农业研究院

北京大学现代农业研究院是北京大学与山东省人民政府共建的省属公益二类事业单位，是北京大学在京外设立的首个高端农业类研究院。先后获批山东省新型研发机构、国家自然科学基金依托单位、博士后科研工作站，参与共建山东省农业生物技术国际联合实验室、小麦育种全国重点实验室、山东省作物精准分子设计育种重点实验室、国家盐碱地综合利用技术创新中心。聚力攻坚关键领域和核心技术，不断强化基础研究人才培养，加速成果转化。已组建42个独立课题组，人员规模约760人，形成院士领衔，杰青、长江为两翼，中青年骨干为主体的雁阵人才团队。目前已在多个主粮、油料及经济作物开展精准设计育种，取得了原创性理论及技术突破，也在智慧农业、农业经济政策、数字乡村建设等领域进行开创性研究，争取国家、省级科研项目72项，累计发表论文333篇，已授权国际专利6项、国内专利31项，申请24个植物新品种权，完成6项技术合同认定登记，8项科技成果实现转化。

北京大学现代农业研究院 2024-12-13

设备状态检修及风险预警

改变设备定期检修的错位现象（该检修的不检修，不该检修的使劲检修），实时采集现场设备运行数据及工况数据，以AI模型评价设备状态并预警未来风险，实现精准检修，节省成本并提高安全性，保障生产线满足生产机交货需求，减少零部件储备量。

重庆邮电大学 2025-02-21

江苏省产业技术研究院发展促进条例

为了促进和保障江苏省产业技术研究院发展，推动科技创新与产业创新深度融合，培育发展新质生产力，助力江苏打造具有全球影响力的产业科技创新中心。

江苏人大 2024-12-12

欢迎报名 | 平行论坛“教育战略研究与智库建设”

平行论坛“教育战略研究与智库建设”活动论坛报名

中国高等教育学会 2025-05-13

叶片光学智能检测装置及软件系统

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

四川大学 2025-02-11