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东北大学2022年第十四批科研设备采购项目

微型网络测控服务器是集传感器数据釆集、信号调理、网络传输、信 息缓存、远程控制于一体的新型网络传感器系统。本服务器在硬件上釆 用三层PCB模块化设计，使电路板的复用率达到最大，有效地降低了系统 的维护成本。此外，还通过了过静放电，防浪涌等电磁兼容检测，检测 证明本服务器可在复杂的工业环境中稳定、可靠的工作，是一款具有极 大的推广、应用价值的成熟产品。性能指标：

智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系统”、“动车组典型零部件可靠寿命预估方法研究”等项目。 动车组远程诊断及虚拟维修维护系统 复杂装备远程诊断与智能维护系统

智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系

成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

1.项目简介：本项目开发出了一种大型供应链优化计算软件系统，软件系统包括互相连接的两大功能部分：结合供应链建模的数据库及管理系统和微机大型供应链0-1整数规划计算软件系统。前者为针对供应链建模和计算结果汇总和分析的信息管理系统，它构成了与企业管理的电子商务系统的有机连接；它可实时运行和显示，运行速度很快。后者则是解决大型供应链问题的计算软件，使用当前的一般微机系统，可解决具有50万个有效变量（其中2000个0-1整数变量），和一万个约束方程（包括2000个主问题约束方程和其他称为“广义上界”的约束方程）之内的大型问题；计算时间一般视问题大小在1-3小时之内。这两大功能可连接运行，亦可分开单独运行。 2.技术特点：本项目采用一种基于广义上界的有界变量混合型0-1整数规划算法，它无需大型计算机来解决问题，使用微机即可，方法可靠、实用而有效。

01. 成果简介 随着国民经济的快速发展，机动车辆增长迅速、路面交通任务日益繁忙，国内交通安全形势面临日益严峻的考验。虽然基础应用系统已经达到了较高的技术和应用水平，但也存在着一些问题和不足：各应用系统只针对本系统的数据处理；局限于简单的统计，统计信息都有其局限性，出现“信息孤岛”现象；无法实现数据融合、信息共享，不能为交通运行评估和辅助决策提供依据；不能进行相关系统的协同联动，使之使用在日常工作中；工作效率仍没有显著提高；由于缺少科学管理手段，各交通管理部门，越来越难以适应当前形势的要求。主要表现在：1）信息孤岛问题；2）缺少跨系统信息融合分析及挖掘；3）信息服务、协同指挥及公共服务功能不足；4）公路交通状况管控困难。 本成果团队自主研发的广度学习基础计算系统集成平台提供了一个基于全量多模态数据融合和协同挖掘分析的大数据智能系统支撑框架，可以对在地理、空间上分散的人、设备、环境、事件等进行大规模实时关联和因果分析，以指导复杂态势环境下的指挥行动。这些大数据技术已被运用于交通态势分析和预测，如实时分析城市交通流量与预测等。基于通用的大数据融合智能分析平台，使指挥人员和调度人员能在单一系统内解决所有问题，包括各类交通情报分析（情报报告，事件行为等），关联分析（背景、跟踪、时空、反应等）和预判决策等功能。系统利用统一数据融合服务（UDFS）和统一视频融合服务（MVFS）等技术手段，将跨界多源动静态交通数据进行融合利用，并产生统一的道路交通基础知识图谱（DKG），然后统一提供给拥有计算能力的融合计算引擎基础算力平台（TAIOS），训练和调度各类模型算法（TAIMODEL），生成基础应用工具和基础应用指标，最后通过组合统一用户管理（４A）和统一指挥调度（TBOCC）到具体的业务流程中，构成各类闭环场景应用，从而产生智能、精准的道路交通治理优化方案，提升道路的畅通程度和安全水平。 图1. 数据融合图2. 态势感知02. 应用前景 广度学习基础计算系统集成平台应用于智慧交通领域，其创新成果已在贵州省交通管理局复合型大数据交通态势感知指挥云平台工程建设中得到应用，创造了良好的经济和社会效益。填补了国内在交通管理领域大数据融合应用空白。是提升交通管理的跨界数据融合、功能融合、管理融合、指挥融合的创新型技术。促进了我国交通大数据智能管理建设技术水平的提高，促进了交通管理行业的技术进步。该项目具有广阔的市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利9项。04. 团队介绍 本项目以清华-青岛数据科学研究院（挂靠软件学院，以下简称数据院）韩亦舜执行副院长团队为核心。数据院于2017年8月下设交通大数据研究中心，该中心面向国家重大战略需求，专注跨界融合大数据、机器学习、人工智能技术在交通行业全流程数据科学和数据工程的核心技术创新应用研究，在交通管理、交通运输规划与管理、公共交通、物流运输等领域开展跨界大数据融合智能交通应用示范。05. 合作方式 投融资 / 专利许可。06. 联系方式 邮箱：liuc1988@tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn