物联网架构的能耗监管系统实现了对水、电、燃气等主要能耗的感知、传输、监测、分析、管理。利用自主研发的 FrontView 物联网技术支撑平台，实现了校园用能定额管理系统，地下管网漏水检测系统，燃气用气安全监测系统，路灯智能化照明控制系统，网络化预付费水电管理系统，VRV 中央空调集群管理与控制系统，分体空调网络智能管理系统，变电所运行维护监管系统等。通过对以上系统的能耗数据分析与挖掘，实现科学用能和精细化管理。 1、创新要点 在物联网的体系架构下实现能耗的感知、监测和管理。首创物联网应用开发平台。设计研发了物联网应用网关和网络化能耗采集设备。 2、效益分析（资金需求总额 1000 万元） 2005 年系统建成至 2011 年期间，为江南大学累计节约水电支出 6800 余万元；推广后各使用单位通过该平台的管理，累计节约水电支出超过 3 亿元。通过公共机构等示范平台的使用取得了良好的社会效益。 3、推广情况 完成了科技成果的产业化。该系统的系统架构、智能数据网关、FrontView能源监管系统软件先后在全国 60 多个高校、企业等推广使用。 授权专利： 带恶性负载控制网络预付费单相电能表 200920256285.X 网络预付费三相电能表 200920256297.2 智能数据网关 200930299686.9

随着新能源渗透率不断增加，传统发电份额不断被挤占，导致系统惯量下降，热备用容量减小，降低了电网的安全稳定裕度。已知目前双馈感应风力发电机（DFIG）在最大功率点跟踪控制下，发电机输出功率难以响应电网频率波动，而超速减载控制和变桨距角控制虽然在一定程度上改善风电机组整体性能和一次调频特性，但存在预留一定备用容量而无法实现最大发电效益。目前储能装置已广泛应用于风电场，但大多为风电场集中式储能方案，其安全可靠性风险往往大于分布式模式，故如何提高单台风电机组的致稳性和抗扰性，使其具备一次调节能力显得尤为重要。 图1 实验装置图1 图2 实验装置图2 图3 DFIG的储能配置图 结合上述应用背景，提出以下技术解决方案： 1、结合DFIG直流母线储能装置的优势，从增加控制自由度、平滑源端风功率间歇性波动以及抑制网侧负荷扰动三个维度入手，分别提出基于超级电容器控制的DFIG惯量支撑与一次调频控制，基于变功率点跟踪和超级电容器储能协调控制的DFIG一次调频策略和考虑源－荷功率随机波动的DFIG一次频率平滑调节方法，上述控制可在增大发电效益的同时提升频率调节效果。 2、量化DFIG的一次电压调节能力，制定DFIG的动态无功控制策略，设计DFIG与风场无功补偿装置的综合协调控制方案，从提高系统稳定性和鲁棒性出发，研究自抗扰控制技术等快速提升风电场系统无功响应速度，最大限度地缓解电网电压跌落，提高电网的电压安全稳定性。 3、结合功率密度、可充放电循环寿命以及经济性作为储能介质选择的主要评测指标，确定合适的单一或混合储能介质及变换装置类型，根据频率调节目标计算储能装置的容量，进一步研究混合储能的容量优化方法，设计出一套高充放电效率、低成本的混合储能装置。 4、研究风储联合调频和基于超级电容调频、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点，通过多复杂工况验证不同技术方案的调频效果，结合储能容量、使用寿命、经济成本和技术性能比较得出最优方案。 5、研究大功率基于单一储能或混合储能控制的风电机组一次调频样机，完成风电机组参与系统惯量支撑与一次调节方案的验证，对新型一次调频控制技术和一次调压控制方案进行大功率样机的试验验证，完成工程应用的基础准备工作。 创新点 1、针对风电机组一次频率调节，分别提出了基于超级电容器储能、变功率点跟踪和超级电容储能协调控制和考虑源荷功率频率调节等方法，提高一次频率调节能力，并优化了储能装置的容量配置。 2、设计双馈感应风力发电机的动态无功协调控制方案，提出了双馈感应风力发电机最小限度降低机组出力下可提高无功极限最大值的最优方法。 3、分别就风储联合调频策略和基于超级电容器调频策略、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点和拓扑结构进行对比分析，最终得出采用风机分布式储能下的风储协调方案更加具有应用优势。 市场前景 通过本项目的研究，可形成新能源风机技术在大电网中应用效果验证方面的技术成果，有助于进一步体现国家风光储输示范工程的示范引领作用，推动新能源风机储能技术在大规模新能源接入地区的推广应用，为提升新能源发电高渗透率地区电网的安全稳定运行水平，促进建立可再生能源并网的辅助服务机制提供重要依据和借鉴。 应用案例 目前装置依托“双馈感应风力发电机惯量阻尼及一次调节方法的研究”项目，已开发完成380V/10kW实验样机，并预计展开示范应用。 获奖情况 “基于超级电容储能控制的双馈风电机组惯量与一次调频策略”论文获得《电力系统自动化》期刊2020年度优秀论文三等奖。

从电器文明开始，短短一个世纪的时间，人类在科学探索的步伐上已经从工业进入了智能化的技术环境。随着物联网的发展，数据时代到来，各行各业也在争相抓住契机，利用新时代科技智能手段，帮助企业更好发展。其中，传感器技术的应用，为工业监测带来了新的惊喜。它在工业自动化系统的监测过程中，起到巨大作用，可以实时监测将监测到的信号经过转化后以数据的方式提供给人们，做到实时监测，确保工业自动化系统的正常运行。现阶段，监测工业机械运行一般使用振动传感、温振一体化传感器等，存在成本高、易误报、不能对早前故障进行监测等问题；而故障早期诊断对于维护设备安全、保障工业体系正常运转具有重要意义。 针对现有故障监测系统存在的问题，团队开发了基于声纹、振动、温度一体的声振温一体传感器，该传感可综合感知监测对象声音、振动、冲击脉冲、温度以及倾角数据，全面覆盖旋转设备早中晚期故障信息。同时，开发了旋转设备声振温一体化监测诊断系统，其由有线/无线声振温一体传感器、采集网关、电脑 WEB 端构成，同时适配云平台、手机端小程序。通过有线/无线声振温一体传感器将设备运行时的冲击脉冲、三轴振动、噪声、温度数据采集传输至数据库服务器，依托独有的异音分析、健康因子指标专利算法，实现设备状态实时监测与故障诊断。 核心优势： （1）全面集成冲击脉冲、三轴振动、声音、温度多维度深度感知专利技术； （2）快捷部署(磁吸胶粘/纹可选)，无线方式，快速联网； （3）数字信号传输，抗干扰能力强准:独有异音、健康因子指标专利算法； （4）高性价比，大容量电池，长维护周期。

        技术成熟度：技术突破         领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。         本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。         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

本仿真实训要求学员根据常见60KW以下小型分布式光伏电站项目需求书要求，到现场进行测量、采集项目所需数据，然后回到办公室使用设计软件进行项目设计，并且做出系统分析结果、施工图以及施工材料清单。 1.1. 场景设计 虚拟场景包括办公设计场景，楼顶建筑场景； 场景模型主要包括：办公室建筑模型、办公家具、办公设备、长度测量工具、方向测量工具、楼顶建筑模型等 设计软件模拟包括：阴影阵列分析软件、CAD制图软件、倾角分析软件、系统分析模拟软件 1.2. 互动设计 在办公室里使用电脑了解项目需求书，根据提供的信息收集项目所在位置的地理与环境信息 到现场使用长度与方向测量工具测量设计所需数据 回办公室使用各种专业设计软件对该项目进行系统设计。

酸性硅溶胶，又称硅酸水溶胶，是一种高分子二氧化硅微粒分散于水中的胶体溶液。

我们对如何通过预测控制的各要素设计，提升逆变系统的性能指标，进行研究，取得了良好的成果。对LCL型三电平逆变系统，我们在分析系统指标与系统控制量之间关系的基础上，设计了相应的基于个离散控制量的预测控制器，为解决该类非线性约束优化在线计算量大的问题，基于分值定界的思想提出了相应基于DSP的快速算法。为进一步提升逆变系统的效率等指标，我们提出了变系数的光伏逆变预测控制器，在目标函数中对电流跟踪和大电流时开关动作的抑制实现了统一，设计了相应的系数表达式并给出相关算法和实验结果。我们进一步研究了基于预测控制的微电网系统的调度问题，针对微电网群系统集中式优化计算量巨大的问题，我们从结合ADMM，从给出了系统的分布式预测控制器并对其在线迭代算法并进行了研究和验证。同时，我们对无线并联型逆变系统的稳定性进行了分析。达到了预期研究目标。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统，该方法包括：在原始数据库中提取离散的轨迹点，对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测，若判断该重复定位点为历史定位点，则删除；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测，若判断为定位异常点，则删除该轨迹点，得到若干条完整的轨迹；对所述完整的轨迹进行简化压缩，得到压缩轨迹；存储所述压缩轨迹；同时对系统运行状态进行监控，保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除，保证了轨迹数据的正确性和完整性，提高了轨迹数据挖掘的准确度。