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基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
低成本功能性多孔有机聚合物
       成熟度:技术突破         多孔有机聚合物是一类新兴的功能性高分子材料,相比传统高分子交联树脂,其具有类似无机分子筛的微孔,具有更高的官能团密度,已被广泛用于储存、分离或催化等领域。然而当前许多性能优良的多孔有机聚合物成本过高,严重制约着其实际应用。我们合成的价格低廉且性能优秀的多孔有机聚合物,其性能与当前典型多孔有机聚合物相当,而价格为它们的几十分之一或几百分之一,目前在储存氨气、分离二氧化碳及分离水中污染物(如硼酸,Hg2+等)等方面已完成实验室测试,这些成果将为多孔有机聚合物的真正应用打开通道。         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
东北师范大学 2025-05-16
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