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。

从电器文明开始，短短一个世纪的时间，人类在科学探索的步伐上已经从工业进入了智能化的技术环境。随着物联网的发展，数据时代到来，各行各业也在争相抓住契机，利用新时代科技智能手段，帮助企业更好发展。其中，传感器技术的应用，为工业监测带来了新的惊喜。它在工业自动化系统的监测过程中，起到巨大作用，可以实时监测将监测到的信号经过转化后以数据的方式提供给人们，做到实时监测，确保工业自动化系统的正常运行。现阶段，监测工业机械运行一般使用振动传感、温振一体化传感器等，存在成本高、易误报、不能对早前故障进行监测等问题；而故障早期诊断对于维护设备安全、保障工业体系正常运转具有重要意义。 针对现有故障监测系统存在的问题，团队开发了基于声纹、振动、温度一体的声振温一体传感器，该传感可综合感知监测对象声音、振动、冲击脉冲、温度以及倾角数据，全面覆盖旋转设备早中晚期故障信息。同时，开发了旋转设备声振温一体化监测诊断系统，其由有线/无线声振温一体传感器、采集网关、电脑 WEB 端构成，同时适配云平台、手机端小程序。通过有线/无线声振温一体传感器将设备运行时的冲击脉冲、三轴振动、噪声、温度数据采集传输至数据库服务器，依托独有的异音分析、健康因子指标专利算法，实现设备状态实时监测与故障诊断。 核心优势： （1）全面集成冲击脉冲、三轴振动、声音、温度多维度深度感知专利技术； （2）快捷部署(磁吸胶粘/纹可选)，无线方式，快速联网； （3）数字信号传输，抗干扰能力强准:独有异音、健康因子指标专利算法； （4）高性价比，大容量电池，长维护周期。