所属领域：家用电器 项目中全直流空调器通过对每块太阳能电池模组标配一个太阳能控制器，实现每块太阳能电池板 都能跟踪到最大功率点。通过将太阳能控制器进行小型化、模块化、标准化的设计，使其可以直接安 装于太阳能模组上，实现分布式独立控制。利用蓄电池一方面可以作为短时间内的直接电源，在长时 间内主要的用途是平滑太阳能发电的功率波动，让太阳能侧的功率在加入蓄电池后变得输出平稳。基于太阳能电池和蓄电池、市电混合使用的，太阳能发电被优先利用的混合能源空调器系统。太 阳能电池板面积 4m2 光伏电池板功率 600W 蓄电池。空调器主要技术指标可以达到制冷量：3.5kW（0.35—4.2kW）制热量：4.7kW（0.4—5.2kW）制冷剂：R410A 能效比 SEER: 5.6 （GB 21455）。

本发明公开了一种适应多种能源接入的电力系统无功电压快速协调控制方法，本发明在关口无功/ 电压状态满足上级 AVC 系统下发指标的情况下只对连续性无功补偿设备进行控制，减少了控制对象， 缩短了在线计算时间；在关口无功/电压状态不满足上级 AVC 系统下发指标的情况下，将风电场升压变、 小水电群集中并网变电站无功裕度指标引入优化目标中，使得无功补偿量在枢纽站、小水电站集中并网 变电站和风电场升压变之间进行合理的分配；提出的离散变量归整规则能够有效地

此方案可同时实现对催化剂活性位点（Fe-N4）的电荷密度以及Fe离子3d层电子结构的调控，此外FePc＆rGO不仅在碱性介质中展示出优于商业Pt/C催化剂的ORR性能，由该催化剂组装的锌－空气电池（液态、准固态）也具有令人满意的实际应用潜力，这种活性位点内外部双重优化的策略可为氧电催化剂的机理研究提供新的思路与见解。

围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。 平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。

筛选出了适合中度盐碱地的耐盐能力强的蓖麻品系，从加拿大农业与农业食品部引进了耐盐燕麦草、高粱和珍珠栗新品种，开展了沿海滩涂中度盐碱地蓖麻、燕麦草、高粱和珍珠栗的生态高效种植攻关研究。蓖麻单作物种植，平均产量 3200 公斤/公顷；蓖麻和耐盐燕麦草轮作，蓖麻平均产量 3076.8 公斤/公顷，燕麦鲜草平均产量 42000 公斤/公顷以上，蓖麻和耐盐珍珠栗套种，蓖麻平均产量 1845.0 公斤/公顷，珍珠栗鲜草平均产量 58000 公斤/公顷以上，综合经济效益 20000 元/公顷左右。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域，成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析，并设置敏感断面（松花江流域的同江断面，新安江流域的跨省断面--街口断面）进行溯源分析，能够为流域（区域）水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:（1）污染源空间解析：进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等，由于监测站点只能评价静态的理化指标，SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等，通过监测数据追溯污染来源，分析来自不同污染源的污染量和比例，有针对性地对水质进行控制和管理，找出污染贡献最大的区域加以治理，实现投入产出的效益最大化； （2）面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计：利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况，有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题，通过对流域整体水质状况的预测分析，找出水质较差河段，进而有效优化监测站点的空间设置，为水环境质量达标提供支持。 （3）面向敏感区（达标断面）的削减措施优化：例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等，作为考核或评估断面进行污染物传输分析，分析上游各子流域对其污染贡献大小，甄别污染贡献最大的区域，优化管理措施的设置。