本项目以教育部设施农业网上合作研究中心为依托，结合科技部、教育部和上海市 科技兴农重点攻关项目，进行了新型智能温室结构设计及其配套设施的综合设计与开发、 建模与控制新方法的应用基础理论研究和 "温室环境计算机控制系统"开发、基于图像 处理技术的叶片面积估算技术的温室水肥精准灌溉控制系统、作物栽培管理辅助决策支 持系统等一系列研究，实现了对温室的远程自动控制。 

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。 高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性； 智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平； 结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。 技术优势 巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。

离子加速器与透射电镜耦合设施可以在离子束辐照样品产生高剂量率位移损伤的同时对材料中的微观结构和成分变化进行实时原位的观察与分析，因而能揭示辐照过程中点缺陷迁移，凝聚等动力学过程以及在纳米尺度上材料各种结构变化的临界辐照剂量，获得实验数据，配合计算机模拟验证或建立辐照效应的动力学模型，为开发新型抗辐照材料提供科学依据。由于反应堆材料中嬗变产物（主要是氢和氦）与中子所致的位移损伤往往按特定比例同时产生，单离子束辐照不能观察到氢、氦与位移损伤的协同作用，世界核电强国都在兴建能同时模拟位移损伤和氢、氦协同作用的三离子束辐照装置。但多离子束与透射电镜联机受到电镜极靴空间和电磁场的限制，困难很大，最先进的此类设施也只能同时引入两个离子束。本项目研制先进的氢、氦同轴低能离子注入机，将氢、氦与产生位移损伤的中能重离子（400 keV)同时引入透射电子显微镜，即将建成世界上最先进的辐照效应实时原位分析装置。

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性；智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平；结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。技术优势巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。应用范围:（1）获得国家科技部重大科学仪器开发专项重大科学仪器开发专项“在役钢轨缺陷综合检测监测设备开发与应用”、国家自然科学基金委员重大科学仪器开发专项“钢轨接触疲劳及裂纹多物理高速巡检监测技术攻关”铁路总公司重大课题“高铁钢轨浅表层缺陷快速检测关键技术研究及装备研制”等项目支持。（2）作为关键核心设备应用于中国铁路总公司新一代国产大型高速钢轨探伤车GTC-80，累计巡检里程已达1万公里以上。发现各类型缺陷，如裂纹，剥离，磨损等400多例，通过了铁路总公司的关键技术鉴定，实现进口重大装备替代。（3）30km/h的双轨电动探伤机器人，集成环境感知、智能巡检、大数据处理与无线传输等功能，实现无人监控下的长距离自主运行，用于城市轨道巡检，已应用于南京地铁、西安地铁等。（4）智能制造质量检测技术应用于宝武集团宝日冷轧钢板厂（世界最大冷轧钢板生产线）钢板加工性能在线自动检测。（5）结构智能健康监控技术应用于京沪高铁CRTS-Ⅱ型轨道板健康监控（上海铁路局科技进步一等奖）、金温高铁沿线光纤监测（全国首例）、贵广客专K75+431双线特大桥沉降监测、芜湖地铁1、2号线安全监控系统；（6）挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛特等奖，创青春全国大学生创业大赛金奖，第一届中俄工业创新大赛二等奖。

本发明公开了一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法，包括如下步骤：(1)建立恒功率控制方式下逆变型分布式电源故障特性分析模型；(2)根据配电网中联络开关、断路器等开关器件的分布特点对配电网进行分区处理，使用图论的理论分析方法，建立配电网的图模型，并设定配电网的电流参考方向；(3)利用设定的配电网电流参考方向以及断路器处保护装置上传的故障信息，通过矩阵运算求取故障判断矩阵，实现故障区域的定位。本发明能够满足分布式电源接入，无需动作值整定，具备一定拓扑结构自适应的能力。

本发明公开了一种在渗流效应影响下对含有分布式地下设施的山体进行温度场仿真的方法。利用高程信息提取的等高线数据建立山体和地下设施的三维几何模型，将渗流场等效成山体随机均匀分布的“毛细管”，将山体数据抽象成一棵具有层次结构的多叉树，利用计算机图形学里判断点在封闭图形的算法，精确计算出每根“毛细管”的高度，从而在山体几何模型中建立了等效渗流场的几何模型。再利用 ANSYS 生成的配置文件，通过程序化设计查找出构建的地下设施

本发明公开了一种应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法，先解锁原边全桥，闭锁副边全桥和外移相角的闭环控制，原边全桥采用斩波控制，开关管Q3和开关管Q4以50％的占空比互补导通，开关管Q1和开关管Q2采用变占空比控制，并且每个开关周期以一定的步长增加；当副边电压上升到足以驱动开关管，且开关管Q1和开关管Q2的占空比都增至0.99时，解锁副边全桥及外移相角的闭环控制；当输出电压达到额定值时，切入负载，输出电压稳定完成启动过程。本发明有效抑制双有源桥直流变换器在启动过程中的电流过冲，保证电流的正负对称，降低对开关管的耐流要求，降低成本，避免变压器偏磁现象，降低变压器的容量、体积和成本。

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

（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。

西安交通大学实验室安全设施建设-存储柜竞争性磋商