电力能效测评和电能质量管理是近几年迅速发展起来、电力行业和人工智能交叉应用、服务于电力系统的一项新技术，在国内外均属前沿领域，热门话题。 电力能效测评是指从输电-变电-配电-用电的供应链进行各个环节的节能降耗分析和评估。通过研究变电站、配电网节能评估方法，开发电网能效评估与节能决策软件系统，分析配电网损耗影响因素，建立损耗分析数学模型。通过电力能效测评后，能够反映电能有效利用的程度，查找用户节能潜力，并提出节能降耗方案。 电能质量是指优质供电，即供电质量和用电质量。电能质量管理是指通过人工智能方法，进行电力有源滤波，改善用电功率因数，促使无功就地平衡；合理选择供电半径，合理选择供电系统线路的导线截面，提高供电效率，减少线路损耗；合理配置变电、配电设备，防止其过负荷运行，适当选用调压措施，从而提高电能质量，让供电单位和用电单位获得优质供电。

本发明公开了一种氧化铝陶瓷的刻蚀加工方法及装置，该方法 使洁净的氧化铝陶瓷整体位于水中，水表面到氧化铝陶瓷材料表面距 离为 2mm～12mm，利用紫外脉冲激光对氧化铝陶瓷进行扫描刻蚀加 工，刻蚀加工后的氧化铝陶瓷表面无发黑变质层和重凝层。装置包括 紫外激光器、扫描振镜，二维加工平台，以及用于装水和待加工的氧 化铝陶瓷的容器。本发明巧妙的引入“水”的因素，在一定厚度或一 定流速的水下对氧化铝陶瓷进行激光刻蚀的冷却和排渣

可以量产/n成果简介：一种农产品深加工技术，该成果对荷叶进行初加工、再加工、深加工三级研究开发，获得了绿茶型、黑茶型两大类荷叶茶加工技术以及加工设备配套关键技术，调配出减肥型、消暑型、老年型三种荷叶调配茶，并获得原味型和甜味型两种荷叶茶饮料生产工艺技术。　　技术水平：鉴定成果（鄂科鉴字[2011]第03209号）　　应用前景: 荷叶在我国有着几千年的食用和药用历史，并被我国卫生部列为药食两用原料。荷叶具有显著的减肥功效，也是夏季解暑的天然饮品，具有多种显著保健功效。而目前我国荷叶资源仅少量得到利

技术人才： 1、粮食贮藏与加工专业的教授5 ； 2、食品类专业硕士10名

项目背景：为满足汽车行业更安全、更轻量化、更环保以及更经济油耗的需求，AHSS(Advanced High Strength Steel 先进高强钢)一直是近年来钢铁工业材料研发工作的重点。双相（DP）钢、相变诱导塑性（TRIP）钢、热成形（HF）钢等先进高强度钢已在汽车中得到大量应用。随着各大钢铁企业高强汽车用钢产品比例的逐渐提高，陆续暴露出一系列的装备设计、控制策略、数学模型等方面的问题，严重影响高强钢生产的稳定性和产品质量。基于二十多年的研究和实践，结合金属材料、数学模型、自动控制、质量优化控制等交叉学科的研究成果，工程技术研究院逐渐形成了高效实用的高强汽车用钢冷轧关键工艺控制改进和质量控制成套技术。关键工艺技术：（1）酸轧机组数学模型的结构、工艺参数优化及系统优化改进；（2）高强钢冷轧轧制稳定性关键疑难问题研究及成套解决方案；（3）酸轧、连退、镀锌机组高强钢焊接及生产稳定性解决方案；（4）冷连轧厚度、板形、成材率等质量控制策略优化及改进；（5）宽幅带钢连退、镀锌生产线跑偏机理及改进研究；（6）平整/光整机组板形及表面质量控制综合技术等；

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

技术成熟度：技术突破 1.原理：结合磁浮列车极端运行工况，充分考虑运行环境的强磁场，深入研究机-电-磁耦合机制，精确调节磁体悬浮姿态，以实现超导磁体在液氮温区（-196℃）自稳定悬浮。 2.创新点： （1）研发国产化低功耗悬浮控制模块，能耗较进口设备降低35%； （2）突破-196℃环境下多系统协同控制技术，填补国内工程化应用空白。 3.应用场景： （1）高速磁浮列车静悬试验台 （2）精密仪器运输平台 （3）航空航天地面测试装备 4.应用案例：前期开发的自由度控制系统，已被合作团队应用且效果较好。