本发明公开了一种主动配电网自适应鲁棒无功优化方法，包括以下步骤：基于传统的潮流模型，构建近似线性的潮流模型，求取节点注入功率向量与节点电压向量之间的近似映射关系，进而获取配电网无功优化的决策变量可行域；基于鲁棒优化理论，构建最优决策与不确定变量之间的自适应函数，进而构建自适应鲁棒无功优化模型；基于自适应鲁棒无功优化模型，提出割平面法的求解策略，将原始问题分解成两个子问题，通过两个子问题的交替迭代获得原始问题的解。本方法引入鲁棒优化的思想，提出割平面法的求解策略，实现高效、快速的求解，确保了不确定性条

XM-D015心的神经支配电动模型   XM-D015心的神经支配电动模型由微电脑集成电路控制配以灯光演示，示人体心脏的神经支配、传导和血压调节关系。   一、显示内容： ■ 感觉神经传导：心肌→脊髓后角，主动脉弓→孤束核→网状结构 ■ 交感神经传导： 脊髓侧角→颈上、中、下节 〉 →心肌（心跳快） 胸1、2、3、4节 ■ 副交感神经传导： 迷走神经脊核→ 心上支 〉 → 心肌（慢） 心下支 ■ 牵涉性痛反射途径： 心→交感干 〉 → 脊髓后角→脊髓→丘脑束→丘脑→皮质 胸内侧→脊神经 ■ 血压调节： 颈动脉弓→舌咽神经 〉 → ↗ 迷走神经脊核→心肌 主动脉弓→迷走神经 ↘ 网状结构→脊髓侧后角→心肌   二、技术参数： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D015心的神经支配电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-D015心的神经支配电动模型   XM-D015心的神经支配电动模型由微电脑集成电路控制配以灯光演示，示人体心脏的神经支配、传导和血压调节关系。   一、显示内容： ■ 感觉神经传导：心肌→脊髓后角，主动脉弓→孤束核→网状结构 ■ 交感神经传导： 脊髓侧角→颈上、中、下节 〉 →心肌（心跳快） 胸1、2、3、4节 ■ 副交感神经传导： 迷走神经脊核→ 心上支 〉 → 心肌（慢） 心下支 ■ 牵涉性痛反射途径： 心→交感干 〉 → 脊髓后角→脊髓→丘脑束→丘脑→皮质 胸内侧→脊神经 ■ 血压调节： 颈动脉弓→舌咽神经 〉 → ↗ 迷走神经脊核→心肌 主动脉弓→迷走神经 ↘ 网状结构→脊髓侧后角→心肌   二、技术参数： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D015心的神经支配电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

本发明公开了一种应用于智能配电网的 EPON 通信系统的动态 带宽分配方法，包括步骤(1)基于不同需求将智能配电网各业务分为 EF 业务、AF 业务和 BE 业务；步骤(2)通过层次分析法计算 AF 业务和 BE 业务的权值，并计算一个轮询周期内 EF 业务和加权业务的缓存量和缓 存速率；步骤(3)根据电网故障情况，对各 ONU 业务缓存速率和业务 缓存量进行修正，计算一个轮询周期内各 EF 业务和加权业务的带宽需 求量；步骤(4)根据 EPON 带宽值对 EF 业务进行分配，然后对加权业 务进行分

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

本发明公开了一种配电网节点导纳矩阵的辨识方法，基于总线注入模型，对于不存在隐藏节点的电网系统，从对应于不同稳态的复电压和电流测量的序列中唯一地辨识导纳矩阵；对于存在隐藏节点的星状电网系统，则采用基于图分解的图理论方法以及最大集合的搜索和组合辨识出退化的导纳矩阵；对于存在隐藏节点的网格电网系统，则采用基于低秩和稀疏矩阵分解的方法辨识出退化的导纳矩阵；所辨·724·识出的导纳矩阵可应用于电网故障诊断。

本发明公开了一种配电变压器集成式级联型静止补偿器，包括 配电变压器、级联型静止补偿模块、输出滤波器和控制平台，配电变 压器高压侧的每相绕组的中心处设置有连接抽头作为补偿电流的注入 点，连接抽头通过输出滤波器连接级联型静止补偿模块的交流输出端， 级联型静止补偿模块的控制输入端连接控制平台，控制平台用于采集 配电变压器高、低压侧及连接抽头处的电压和电流信息，依据这些信 息生成跟踪指令电流信号，利用跟踪指令电流信号控制级联型静止补 偿模块的输出实现补偿。本发明将级联型多电平结构和配电变压器进 行集成，提高

一种基于协调一致性的配电网络分布式电源控制方法及系统，包括提取需向配电网注入的无功功率， 形成完成向配电网注入无功功率目标的分布式电源的集合，形成协调一致性控制无功功率分解的矩阵， 计算集合中各个分布式电源的无功功率注入设定值，电压监测装置通过双向通信线路向相应分布式电源 传送无功功率注入设定值，各分布式电源根据该值产生相应的无功功率注入至配电网，使得注入无功功 率总和满足需求。该控制方法无需中央控制器，分布式电源能够自发进行输出无功功率的调节

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。