本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

成果描述：拥有独立的自主知识产权，采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4，以水中的氧为产物提供氧源，可以实现原位除杂，不受磷铁的原料来源限制；采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料，通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4，避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题，不存在知识产权纠纷，将废物循环利用与能源材料耦合起来，节能环保，从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品，磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理，在原料的供应和价格方面都非常稳定；通过工艺控制和反应原料的组合，可以将反应产生的CO2等副产物循环利用，实现零排放的绿色清洁工艺；将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合，添加剂在后续的反应中既可以起保护作用，又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用，能够极大提高正极材料的导电性能；采用的工艺路线容易控制，工艺稳定性好，容易实现大批量生产。市场前景分析：本项目产品专门提供给各种电动车（包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等）、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料，特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源，磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点，备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比，磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的，这些也正是动力电池最重要的技术指标，而且循环稳定性好，1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸，穿刺不爆炸。在未来几年内，磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上，尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。与同类成果相比的优势分析：1．FePO4基本参数：纯度≥97%，粒度≤1μm，而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数： Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数： 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数： LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度：2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能： 克容量>130mAh/g 测试条件：1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件：纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V

成果描述：拥有独立的自主知识产权，采用磷铁在水溶液中电解制备高纯度FePO4，以水中的氧为产物提供氧源，可以实现原位除杂，不受磷铁的原料来源限制；采用价廉的磷铁和空气中的氧为原料，通过与锂盐和补充磷源或铁源在可控气氛下反应制备粒度和碳含量可控的LiFePO4，避开了目前合成方法中的专利技术壁垒问题，不存在知识产权纠纷，将废物循环利用与能源材料耦合起来，节能环保，从源头上降低了磷酸铁和磷酸铁锂的生产成本。 所采用的原料均为大宗化工产品，磷铁副产物中的杂质可以通过反应工艺控制进行无害化处理，在原料的供应和价格方面都非常稳定；通过工艺控制和反应原料的组合，可以将反应产生的CO2等副产物循环利用，实现零排放的绿色清洁工艺；将添加剂与磷铁和锂源及补充的铁源或磷源充分混合，添加剂在后续的反应中既可以起保护作用，又能形成对磷酸铁锂颗粒的原位包覆及控制晶粒生长作用，能够极大提高正极材料的导电性能；采用的工艺路线容易控制，工艺稳定性好，容易实现大批量生产。市场前景分析：本项目产品专门提供给各种电动车（包括自行车、公交车、汽车、混合动力车等）、电动工具、手机、笔记本电脑、蓝牙器件、UPS不间断电源、摄像机、播放器、游戏机、电动玩具、清洁器和极端气候环境下的武器装备等产品所需的锂离子电池和超级电容器电极材料，特别在电动车领域具有非常大的市场前景。作为电动车电源，磷酸亚铁锂动力电池具有热稳定性好、安全性高、寿命长、倍率性能好、耐高温、绿色环保等特点，备受关注。与以往的锂离子电池正极材料LiCoO2、LiMn2O4、LiNiMO2等相比，磷酸亚铁锂的安全性能与循环寿命是其它材料所无法相比的，这些也正是动力电池最重要的技术指标，而且循环稳定性好，1C充放循环寿命达2000次。单节电池过充电压30V不燃烧、不爆炸，穿刺不爆炸。在未来几年内，磷酸铁锂地市场需求量将达5万吨以上，尤其是在动力型电池应用方面对磷酸铁锂地需求将大幅增加。目前全球磷酸铁锂生产能力小于2000吨/年，投资磷酸铁锂项目风险小，回报快。与同类成果相比的优势分析：1．FePO4基本参数：纯度≥97%，粒度≤1μm，而且根据需要可以进行调控 2. LiFePO4基本参数： Li =~4.4%, Fe=35.4%, P=19.6%, C=2-6% 3. 物理参数： 松装密度 ≥0.5 g/cm3 振实密度 ≥1.2 g/cm3, 中位粒径 ~4 μm 4. 涂片参数： LiFePO4: C : PVDF=90:3:7 极片压实密度：2.1-2.4 g/cm3 5. 电化学性能： 克容量>130mAh/g 测试条件：1C, 全电池。 克容量>140mAh/g 测试条件：纽扣0.1C, 电压4.2-2.5V

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高春林 克劳斯塔尔大学 2019 / 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李茜 电信院/电气工程 副教授 能源系统智能感知 四、项目简介 深海生命线卫士—复合能源管道健康管理系统是集能源管道实时监测、状态评估、故障预警、三维立体显示、创新健康管理、用户检修策略等多功能为一体的能源管道在线监测系统。该系统代替了传统的人工巡检和巡逻船巡检的故障监测模式，将大幅度减少综合成本。该系统改进了市面上监测系统功能单一、显示界面陈旧等问题，率先提出创新性健康管理功能，使用户全面了解能源管道的生命周期及整体健康情况，为用户提供高效状态检修策略。该系统定位是做能源管道健康管理系统先驱，守卫深海生命线安全。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。 项目特色：  面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据，结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。  针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中，提高能源用量预测的准确率。  面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS 技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。

山东奥扬新能源科技股份有限公司（简称奥扬科技）成立于2011年6月，致力于新能源汽车智能动力供气系统（LNG、CNG、H2）、能源储运装备系统、新能源发电装备系统的研发制造。公司的产品主要销往一汽、陕汽、欧曼等主机厂，市场占有率稳居全国前列，并成功出口俄罗斯、印度等国家和地区。公司先后获得国家级高新技术企业、省级创新技术中心、独角兽企业称号，山东省瞪羚标杆企业等称号。 依靠在低温绝热气瓶领域多年积累的经验和技术，公司建立了以用户为中心，市场需求为导向，以技术创新为依托的发展模式，已逐步发展成为国内重要的低温绝热储运应用装备生产企业之一，在行业内具有较高的知名度，并与一汽解放青岛、陕重汽、成都大运、济宁重汽、济南重汽、北京福田戴姆勒、陕汽商用车等知名整车厂商建立了稳定合作关系。 奥扬科技坚持秉承“以用户为中心，系统匹配与优化”和“最懂中重卡用户使用感受”的产品研发理念，力求为客户提供安全、优质、低成本、高质量的LNG车辆供气系统。公司不断加大产品研发投入和生产工艺改进升级，通过新品研发响应市场需求，解决客户痛点，增强企业核心竞争力。公司开发的车载LNG供气系统产品覆盖不同容积、不同压力30余种型号，形成了较为完整的产品体系。 公司一直专注于车载LNG供气系统行业，在研发设计和生产制造方面积累了多项专利和核心技术，覆盖产品设计、加工工艺等领域。公司在北美、德国等设有海外研发机构，引进以美国博士为首席专家的四型瓶专业研发团队，提升创新能力，攻克技术难关。 公司已获授权专利49项，其中发明专利3项，现有5项正在申报，累计承担国家级、省级重大项目2项。目前，公司已经取得国家市场监督管理总局颁发的B3级（纤维缠绕气瓶）、B4级（低温绝热气瓶）压力容器制造许可证、山东省质量技术监督局颁发的GC2（管道）级安装许可证。  

对电梯运行中能耗产生机理开展研究，掌握不同电梯种类运行过程中能耗随时间变化的统计规律，为优化能量回收利用控制策略奠定基础；研究电梯配置参数和运行曲线 等对电梯能耗的影响。新型可匹配蓄能器充压非线性上升特性的恒功率变量柱塞泵的研发，曳引电梯动态特性的数字仿真分析及试验研究，通过曳引系统的功能关系，建立典 型曳引电梯的的液电混合控制动力学模型，采用专用的机电系统仿真软件进行分析。电梯运行过程关键参数的试验测试系统，建立能够模拟电梯运行的四象限加载试验系统， 对建立的能量回收利用系统进行试验考核；在实际电梯中示范应用及节能效果测试。

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。

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI 、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   现代服务业安全服务支撑平台层次结构 成果内容：研究团队通过集成网络管理、云计算、移动计算等技术，研发具有自主知识产权的“现代服务业安全网络支撑平台”，构建一个安全、稳定、可靠的网络环境，解决当前服务业支撑环境安全和服务质量等难以保证等问题，适用于各类复杂网络环境，易于向云计算架构移植，同时支持移动终端接入的解决方案。 现代服务业安全网络支撑平台的关键技术包括支持多标准跨平台的一体化漏洞检测技术、 安全网络环境主动构建技术、漏洞安全服务个性化定制技术、支持多源关联的网络态势评估技术、 Hadoop云计算海量日志深度分析技术、自适应移动服务访问技术。团队在关键技术的研究基础上研发一套安全监控服务平台系统，并发表相应的学术论文和申报国家科技发明专利。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 预期成果收益：需要投入210万元对于平台进行改版设计及性能优化，更好面向移动服务市场。按照目前漏洞扫描及安全评测的市场价格测算，重点针对企事业单位的安全环境，以每套30万或者安全检测服务费计算，预期在达到年销售600万的销售收入。