成果描述：本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。市场前景分析：暖通工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。

随着云计算、大数据、分布式AI等数据密集型应用的部署，大规模计算集群（数据中心、分布式AI集群、高性能计算集群）的体系结构、通信模式、流量状态、应用需求发生了极大的改变，上述改变对计算网络的吞吐、时延、带宽提出了极大的挑战，传统电互连网络技术存在拓扑结构复杂、线缆开销巨大、设备数量过多、可集成端口密度有限、网络能耗难以优化等问题，与电互连技术相比，光互连具有高带宽、低能耗、低开销、低时延等特点，具有较大潜力满足数据密集型应用对传输带宽、网络能耗、传输时延、通信逻辑适配等方面的需求，但受到缓存、交换粒度的影响，纯光互连网络难以承载突发性强、数据量小、实时性高的通信任务，因此，充分结合光、电互连技术的优点，研究面向数据密集型应用的扁平化、低时延、可重构光电混合网络，对于突破新型计算网络所面临的功耗、吞吐、时延、扩展性等方面的挑战至关重要。 围绕下一代数据密集型应用对互连网络高带宽、低时延、低能耗、高扩展性的需求，展开高容量、低开销、可重构、扁平化光电混合互连架构的研究。结合光、电交换技术的特点，设计高扩展、低复杂度、大容量、低能耗的光电混合互连拓扑结构；研究低开销、快速响应的光电路/光分组交换控制系统，设计面向快速光交换计算的调度算法；研究低阻塞、多粒度、高连通性的光交换机制及交换芯片；构建高性能光电混合互连网络系统原型，部署典型应用测试基准，验证光电混合网络的潜在优势，为下一代计算网络架构的技术革新提供理论和实践指导。

（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。

分段式永磁同步电机转子结构，包括转轴，转子铁心，永磁体，转子极靴，前端板和后端板；两个端板之间设有多个转子隔板，转子极靴之间相互独立，转子极靴与转子隔板在轴向间隔分布，转子隔板将转子沿轴向分隔为多个转子单元，每个转子单元中转子极靴的两个端面分别与相邻的转子隔板的端面贴紧，每个转子单元中转子极靴对应于永磁体；转子隔板上设有允许永磁体贯穿的通孔，前端板、转子极靴、转子隔板和后端板贯穿有极靴拉紧螺栓，极靴拉紧螺栓在轴向锁紧左后端板和左后端板之间的转子极靴与转子隔板；转子隔板的通孔的拐角处为弧线过渡，永磁体和转子隔板上的永磁体通孔之间有间隙。本发明具有机械强度高，适用于高速旋转电机的优点。

电动汽车采用动力电池包提供能源，动力电池的热管理系统是电动汽车最重要的系统之一。动力电池的热管理决定了电动汽车的充电速率以及极端条件下的使用性能。乘用车通常采用蛇形管液体对流冷却电池。高性能的电池热管理系统通常要求冷却系统体积小、重量轻，耗能小，冷却快。本项目通过高精度的数值模拟技术对液冷管道系统进行优化设计，达到传热系数高，压降小，体积小的目的。

技术分析（创新性、先进性、独占性） （1）耐药菌感染已经成为危害公共安全和人类健康的重大疾病 近年来，随着抗菌药物的增加和广泛应用，细菌耐药性问题日益突出，尤其是耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)、耐青霉素肺炎链球菌(PRSP)、耐万古霉素肠球菌(VRE)、产超广谱β-内酰胺酶(ESBL)肠杆菌、多种耐药性结核杆菌(MDRMT) 等超级耐药致病菌相继产生和扩散，严重危害公共安全和威胁人类健康，减少耐药菌株的生成和研制新的抗菌药物不仅成为医药界必须解决的重大问题，而且引起了国际社会和各国政府的高度关注。2014年，WHO首次发布了全球抗生素耐药报告；2016年，联合国在纽约联合国总部召开“抗生素耐药性问题高级别会议”，WHO再次发布报告，全面审视了全球的耐药菌情况。2016年在杭州举行的二十国集团（G20）领导人峰会，专门提出要推动全球应对抗生素耐药性问题。美国、中国等国家高度重视耐药菌的危害和防控，美国政府2015年制定了为期5年的抗击耐药细菌国家行动计划；中国政府制定了《遏制细菌耐药国家行动计划（2016 —2020 年）》。耐药菌感染，已经成为危害世界公共安全和人类健康的重大疾病。 （2）中医药防治感染性疾病具有确切的疗效和明显的优势 感染性疾病在中医典籍中常被称为外感疾病，有外感热病、伤寒、温病、温疫等称谓。几千年来，中医药为中国人民的健康，尤其是在预防和控制感染疾病方面做出了重大贡献。中药药效物质研究是中药实现现代化和国际化的突破口，《“十三五”中医药科技创新专项规划》明确了中药药效物质研究是国家中长期重点关注的内容之一，强调发展前沿关键技术与创新方法的重要性；同时要求在中医药原创思维的指导下，加强系统生物学、合成化学、大数据等多学科前沿技术与中医药的深度交叉融合，促进中医药研究策略的优化和复杂系统研究方法学上的变革，解决当前中医药的研究瓶颈问题。 （3）项目建立了中药防治耐药菌创新药物发现新模式 项目建立了以“方-病证-菌”、“药-病证-菌”、“有效部位-病证-菌”、“有效成分-病证-菌”和“结构-网络-靶标”的中药防治耐药菌创新药物发现的新模式，建立了抗耐药菌创新药物发现与评价的技术体系和平台，为解决日益严重的细菌耐药性问题提供新思路、建立新体系、开发新药物。 抗耐药菌创新药物发现新平台 项目建立中药防治耐药菌创新药物发现新模式，基于计算机辅助设计的防治耐药菌创新中药发现；基于高通量高内涵筛选的防治耐药菌创新中药发现；基于网络药理学的防治耐药菌创新中药发现；基于新靶点的防治耐药菌创新中药发现，突破了中药防治耐药菌新品种的评价技术：基于病证菌模型的创新中药评价；基于毒效整合的创新中药评价。 （4）筛选出中药防治耐药菌候选药物两个 ① 基于“方-病证-菌”、“药-病证-菌”、“有效部位-病证-菌”理念筛选出中药五类新药1个-广藿香油 通过前期对大量中药方剂抗耐药菌活性进行筛选，发现广藿香在大量具有抗耐药菌活性的中药方剂中都有出现，初步活性测试也表明，中药广藿香具有较强的抗耐药菌效价。进一步研究还发现广藿香水提物和醇提物的抗耐药菌效果远不如广藿香油，因此广藿香油是广藿香抗耐药菌活性的有效部位。 广藿香油的药效学研究 针对广藿香油能“芳香化湿”治疗阴道炎的临床应用，我们通过构建家兔阴道炎模型、大小鼠阴道炎模型、原发性痛经模型、斑马鱼血管损伤模型、多种动物离体子宫模型等，通过细菌筛选、细胞筛选等试验平台，借助超高分辨率激光共聚焦显微镜、高内涵成像系统、流式细胞仪等先进设备对广藿香油治疗阴道炎的物质基础、量效关系、药理作用机理等进行了研究，表明广藿香油对于阴道炎具较好的治疗效果。随后项目对广藿香油栓剂的制备工艺、质量标准草案等进行了研究制定，并对药理作用与毒理进行了评价。 ② 基于“有效成分-病证-菌”理念筛选出抗耐药菌新药1个-广藿香酮共轭取代衍生物（CDPC-B7）片剂 广藿香酮是广藿香油的有效成分之一，具有多种生物活性，包括胃肠道调节功能、抗炎和抗菌等作用。经实验证明，广藿香酮能够抑制白色念珠菌（Candida albicans）、新型隐球菌（Cryptococcus neoformans）、黑根霉菌（Rhizopus nigricans）和其他真菌，体内研究表明对大肠埃希菌（E. coli）和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）均有抑制作用。而且，广藿香酮单体对棒状杆菌和金黄杆菌的最小抑菌浓度小于0.098 μg/mL。经药代动力学研究表明，广藿香酮具有良好的口服吸收效果。 为了进一步优化药物抑菌疗效，降低毒副作用，我们利用分子对接以及网络药理学等方法，研究了广藿香酮复杂的抗菌作用机制和抗菌作用的靶点。并通过基于靶点药物设计方法，针对性的设计了一类能与靶点紧密结合的广藿香酮创新衍生物，并通过借助有机合成方法学手段对化合物合成工艺进行了设计和优化，实现了创新广藿香酮衍生物库的构建。随后通过抗菌活性验证、片剂制备工艺、质量标准草案等进行了研究制定，并对药理作用与毒理进行了评价。

研发了HPFL窄条带抗震实用技术，比传统的满墙铺钢丝网水泥每平方米直接费节约40%,每平方米直接费用约为粘钢或粘碳纤维加固的1/4~1/6。该方法加固的结构自重轻、占使用空间小、施工简便，材料廉价，耐久性（40-60年）及抗老化性能均比国外的粘结胶要好得多。 研发的预应力碳纤维片材加固工程结构强度利用率比非预应力碳纤维加固提高了4—5倍，解决了碳纤维的夹锚和张拉难题，不依赖有机胶粘贴，无老化，耐久性好。