1、机械制造专业的技术人才及质检人才储备不足2、应对解决现场焊接工艺出现的专业问题3、需信息化人才应对公司ERP系统全面上线

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

在 MIS 或 SCADA 等系统内集成先进的专业能效分析诊断模型，实现能效的可视化、在线化、标准化和自动化。

1、 能源介质系统的集中监测及运行状态分析完善轧制生产线能源介质系统的仪表配置和数据收集，对各类能源介质进行集中监控和在线计量，根据热平衡、水平衡等动态分析方法，对能源介质系统运行状态进行异常识别、诊断和预警，并自动生成管理报表等。2、 轧件工序能耗成本的在线核算和挖掘分析利用能耗分析模型，根据轧件跟踪时序，在线统计分析每一轧件在各工序中的能源介质消耗及成本，并与生产过程数据关联分析，为生产工艺的节能优化提供依据。3、 轧件工序能耗的预测仿真及生产优化利用能耗预测模型实现生产工艺节能的仿真优化，并根据生产节奏，通过峰谷电量排产和燃气、冷却水供应优化，以减少能源介质的耗散，同时避免能源介质波动对产品质量稳定性造成不良影响。

项目获国家973、863计划支持，获得国家科技进步二等奖1项、省部级科技一等奖3项，发明专利20余项。

利用市政污水培养产油微藻可有效解决环境水污染和能源危机的双重挑战：微藻能够利用市政污水中的碳、氮、磷等营养物质进行生长，并在细胞内积累油脂。降解污水中的污染物的同时提供了生产生物柴油的原料，极大限度地降低生物柴油的生产成本和污水处理厂的运营成本。通过对微藻能源生产工艺进行中试，构建微藻能源规模化集成系统，以实现各个单元之间高效率的耦合。其主要流程为：微藻培养、微藻收获、微藻油脂提取与转酯化。

一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 四川铭学智能技术有限公司 企业法人 林钰 注册时间 2017.11.29 注册所在省市 四川省成都市 组织机构代码 91510100MA6C766U7T 经营范围 计算机软硬件开发 企业地址 成都高新区天府大道北段1700号 获投资情况 / 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 林钰 电信院/控制工程 2019.9/2022.6 201922000100 四、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 五、项目简介 电力精灵—电力能源装备健康状态诊断平台是集状态数据汇集、故障诊断、状态评估、检修决策推荐、三维立体显示、创新健康管理等多功能为一体的全栈式电力能源装备健康状况诊断平台。该系统改进了市面上监测系统主要存在功能单一、智能化不足、电力能源装备监测系统各自独立等问题，创新性地提出电力能源装备健康管理功能，同时覆盖变压器、海缆、蓄电池、开关柜、UPS、绝缘盘6类装备，使用户全面了解电力能源装备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。

项目背景：在传统的消防系统中，探测器、控制器等产 品都是通过 RS485、局域网或者 GPRS 等方式传输信号，施工 复杂，维护也困难。即使应用了无线技术，由于设备本身功 耗大，必须频繁得更换电池。这些情况在现有的消防系统中 非常常见，往往由于网络传输问题或者设备电量不足延误报 警信号的传输，造成严重后果。近年来，消防安全管理正逐 步从信息化、数字化向网络化、智能化方向发展，建设智慧 消防已经成为大势所趋。该研究对服务场所进行全天候监 控，通过探测器，控制器以及基于物联网模式搭建的网络消 防平台，可监控服务场所的火灾情况、温度变化，可燃气体 浓度等，并将消防信息无线上传至云管理平台端；同时平台 自动启动相应联动视频监控，辅助确认火情灾情；此外，平 台还可第一时间通过，手机 APP、语音电话等告知责任人， 快速形成“技防+人防”的火灾综合防控力，将火情有效控 制在萌芽状态。一是通过应用 5G 技术，实现各类传感器需 要具有超低功耗的传感技术，实现广覆盖，要求信号穿透力 更强，具备较长的生命周期且传输性能稳定；二是通过物联 网跨平台开发，将智慧消防的系统软件，实现多平台的适配， 既能在移动设备上实现，又需要在固定设备上实现，并解决 数据冗余，提高效率。 所需技术需求简要描述：1.低功耗传感器及其它零部件 的选型，程序控制，保证使用周期能达到 4 年以上。2.覆盖能力强，抗干扰能力强，在网络信号薄弱区域不增加功耗， 保证运行周期。3.跨平台的应用开发，数据存储安全可靠， 解决数据冗余，运行高效。  对技术提供方的要求:1.具有物联网及自动化设计专业 能力，具有成功的实施案例，有专业有经验团队。2.熟悉产 品结构设计，熟悉产品信息化、自动化设计。3.团队带头人 须具有正教授职称，合作方须为专业工科院校，结合实际， 技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知识产权侵犯。 

本发明公开了一种电力综合能源用储能设备，包括储能主体箱，所述储能主体箱底端四个边角位置均固定连接有自锁行走轮，所述储能主体箱顶端转动连接有转动顶盖，所述储能主体箱的一侧顶端固定连接有转动限位组件，所述储能主体箱的另一侧顶端固定连接有锁定组件，所述转动顶盖顶端中部固定安装有引气组件，所述储能主体箱内部对称固定安装有多组安装组件，所述储能主体箱内部中部通过螺栓固定连接有冷却导向组件，所述储能主体箱正面中部固定安装有供电控制组件，所述储能主体箱两侧面均对称安装有进气组件，所述储能主体箱底壁内部固定安装有底部冷却组件，通过设计风冷结构和液冷结构结合对设备内部进行散热，提高散热能力，延长设备使用寿命。

该系统是新能源电动汽车中电池管理系统的教学、开发平台，并提供控制器C语言程序代码、电路原理图、理论/实验指导书、主要芯片数据手册等资料通过学习掌握电池管理系统原理，并具备一定的系统开发、故障诊断能力。