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膝关节发电器
南京邮电大学
2021-04-14
纳米催化燃烧发电技术
针对目前日趋小型化的各种民用与军用微电子产品对高能量密度便携式电源系统的需求，开展新型清洁能源的研究尤为重要。纳米催化燃烧发电技术使得燃料可以充分燃烧，无需点火过程，无需任何机械运动部件就可以在纳米尺度下将热能直接转化为电能。燃烧所释放的能量，其单位质量输出的功率是传统使用的化学电池的几十倍，从而大大提高了能源利用率，更重要的是此反应的生成物是无毒的二氧化碳和水，是一种全新的燃烧方式。此发明已经获得了美国发明专利“Solid state transport-based thermoelectric converter”,US 7696668。已经首创完成了第一代NanoEPower的结构测试和芯片的设计制造，在一块邮票大小的硅片上集成了上千个微米级发电单元，纳米催化低温燃烧发电的概念已经完成了实验室原理验证。该项目得到了科技部、上海市科委、云南省科委等多家单位支持, 可以应用在芯片级纳米催化燃烧发电系统上。
上海交通大学
2021-04-13
废热利用发电技术
本技术利用自主研发的新型热电材料，加工成温差发电器件或者温差制冷器件。具有结构紧凑、没有移动部件、无工作噪声、使用寿命长、安全不失效、易于自动检修、无污染等优点。适于工厂废热发电，汽车尾气发电，及利用人体温度发电用于手机电池，医疗器件等供电领域。 这种发电装置可以灵活利用各种不同形式的热能，如工业冷却水、汽车发动机的余热、沙漠的地表热量等等。因此可以大大节约资源，减少污染，为国家带来可观的经济效益。热电转换材料微器件的另一个极有可能的应用在小功率领域，如各种传感电路、逻辑门和消错电路的短期μW、mW级电源，小的短程通讯装置以及生理学研究中的小型发电机等。
北京航空航天大学
2021-04-13
芯片热设计自动化系统
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。
清华大学
2025-05-16
BH-MTG7便携式微型燃气涡轮发电系统
本项目是一款便携式微型燃气涡轮发电系统。在系统中将高效微型燃气涡轮发动机和超高速永磁同步电机同轴布置，利用微型燃气涡轮发动机直接驱动超高速永磁同步电机，从而使得整个发电系统具有结构简单、体积小、重量轻、零部件数量少、可靠性高、寿命长的特点；同时由于在系统中增加了回热单元，使得整个燃气涡轮发电系统还具备较高的热电转化效率和较低油耗；此外与已有小型发电系统相比，本项目还具有振动小、噪音低、燃料多元化等诸多显著优势。可作为便携式移动电源、微小型无人机动力、电动汽车增程等而广泛用于单兵发电、野战电源、应急抢险救灾、太阳能光热发电、微小型装备以及新能源汽车等领域。
北京航空航天大学
2021-04-10
单相光伏并网发电系统功率解耦电路及其控制方法
简介：本发明属于单相光伏发电领域，公开了一种单相光伏并网发电系统功率解耦电路及其控制方法。该电路包括从左至右依次并联的光伏电源、BOOST升压单元、全桥逆变单元、功率解耦单元、LC滤波单元和电网。该方法步骤为：1）光伏电源的电压经BOOST升压单元进行升压；2）经步骤1）升压后的直流电压通过全桥逆变单元逆变成交流电压；3）功率解耦单元通过控制功率解耦单元中MOSFET开关管Sc1和Sc2的开通关断时序，在电感Lc上产生一个功率向量；步骤4）从步骤3）输出的交流并网电压信号由LC滤波单元滤波后接入电网。本发明的电路及其控制方法实现了以小容量薄膜电容代替大容量电解电容，提高了光伏系统的发电效率和使用寿命，有效降低了发电成本。
安徽工业大学
2021-04-13
一种基于压电发电的路面减速带压电发电装置
本发明公开了一种基于压电发电的路面减速带压电发电装置，包括有垂直于行车方向的弹性减速带、以及位于预留凹槽内的传动装置、变速装置、压电发电装置；传动装置包括固定连接于弹性减速带底面上的竖向驱动轴、设置于路面基座凹槽内的减速带基座，竖向驱动轴两侧分别设有齿条；所述的减速带基座上设有减速带凹槽，弹性减速带位于减速带凹槽上方，弹性减速带宽度小于减速带凹槽的宽度，弹性减速带与减速带凹槽底面之间垫置有减速带复位弹簧；弹性减速带受压后可嵌入减速带凹槽内；本发明充分利用了弹性减速带下压的下冲程和回弹的
安徽建筑大学
2021-01-12
发电设备计算机化维修管理系统和运行与维修智能决策系统的研究
发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。
华北电力大学
2021-02-01
发电设备计算机化维修管理系统和运行与维修智能决策系统的研究
发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。
华北电力大学（保定）
2021-02-01
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学
2025-05-12