成果简介： 小型风电近几年得到迅猛发展，在小型风力发电机叶片生产过程中，由于叶片采用的原材料多为木质、玻璃钢、合金材料，生产过程机械化程度偏低，很难保证每根叶片的重量和重心位置满足装机要求。这就给小型风力发电机的安装带来很大的麻烦，因为要保证小型风力发电机在运行过程中的平衡和稳定性，需要安装在每一台风机上的叶片重量和重心位置满足装机要求。本专利技术可对批

成果简介：石油生产的主要成本为电费，为了降低游梁式抽油机的使用成本， 在风能资源比较好的地区可以采用风电互补供电系统有效降低对电网的用 电量。通常 4 台 30kW的抽油机通过一台变压器供电，因此可以利用 2 台 50kW 的风力发电机向抽油机提供 80%的用电量，不足部分可以通过电网补充，这 一过程是通过1 台 100kW 的并网逆变器实现的。本产品利用先进

本发明涉及一种风电集群轨迹预测与分层控制方法，包括：根据风电集群及风电场内的拓扑结构，基于空间相关性和NWP数据进行超短期风电功率预测；根据调度中心下发的调度值，将控制过程在空间上分为集群优化调度层、场群协调分类层和单场自动执行层，将风电功率预测值从时间上逐层细化；在场群协调分类层，基于风电功率预测值对风电场进行分类，分为上爬坡群、下爬坡群、平稳群和振荡群；在单场自动执行层，基于AGC机组下旋转备用裕度和风电送出断面裕度判断风电可增发空间，增发上爬坡群风电场出力或降低下爬坡群风电场出力；基于风电场运行与监测系统，根据监测到的风电场实际值，计算并反馈风电功率误差，修正风电集群和风电场预测值，使优化过程更加精确。

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

本发明公开了一种双馈风电附加阻尼控制器的“域”设计方法，包括以下步骤：S1：建立双馈风电外送系统的状态?空间方程；S2：选取临界阻尼αcri，以风速构成的“风速稳定域”为目标，利用遗传算法对附加阻尼控制器的各个参数进行优化；S3：根据步骤S2优化得到的附加阻尼控制器的各个参数，对风电外送系统进行特征值分析，判断所使用的附加阻尼控制器是否能使得“风速稳定域”最大：如果不满足，则返回步骤S2；如果满足，则结束。本发明能够最大限度地保证控制器的鲁棒性，且同样适用于其他附加阻尼控制器的设计，具有良好的应用价值。

适用于高等院校及要求较高的中专、技校、职业学校，可完成电工学、电工原理、电路分析、模拟电子技术、数字电路，电气控制设备等课程实验。该设备是现有实验室设备的更新换代或新建、扩建实验室的理想产品，它的配备是学校上水平、上等级的重要标志。结构与配备与电工、模拟、数字电子电路、电气控制四合一基础上增加直流电机调速环节，直流实验电机等，除能完成前者全部实验内容外，增加实验：直流电机启动；实验二：直流电机的调速；实验三：直流电机的反转；实验四：直流电机制动实验。   本系列产品的特点: 实验台具有较完善的安全保护措施，较齐全的功能。实验操作桌中央配有通用电路插扳，电路插板注塑而成，表面均布有九孔成一组相互联通的插孔，元件盒在其上任意拼插成实验电路；元件盒盒体透明，直观性好，盒盖印有永不褪色元件符号，线条清晰美观。盒体与盒盖采用较科学的压卡式结构，维修、更换元件拆装方便。元器件放置在实验操作桌下边左右柜内，实验时取存方便，大大提高了管理水平，规划化程度，大大减轻了教师实验准备工作。 适用范围： 适用于高等院校及要求较高的中专、技校、职业学校，可完成电工学、电工原理、电路分析、模拟电子技术、数字电路，电气控制设备等课程实验。该设备是现有实验室设备的更新换代或新建、扩建实验室的理想产品，它的配备是学校上水平、上等级的重要标志。 本系列设备实验台和实验操作桌结构和功能相同： 1、实验台构成与性能: 1.1. 电源及参数 1.1.1 输入电源:三相四线电源，输入时指示灯亮（SBK－528模电、数电实验室成套设备为单相三线输入） 1.1.2 电源输出：有保险丝和漏电保护开关二级保护功能。 A组:单、三相可调交流电源，提供三相0～430V连续可调的交流电源，同时可得到0～240V单相可调电源(配有一台1.5KVA的三相自耦调压器，配有三只指针式交流电压表，指示调压器输出电压)。注：SB－2003B模电、数电实验室成套设备无三相调压输出，改为一台0.5KVA单相0－250V输出。 B组：低压交流电压3－24V分七档可调，最大输出电流1.5A，电流表指示。 C组：低压直流稳压电源，电压5V，电流0.5A，电流表指示。 D组:双路恒流稳压电源，二路输出电压均为0～30V，由多圈电位器连续调节，具有预设式限流过载保护功能，输出最大电流为1.5A，每路电源输出有0.5级数字电流表、电压表指示。电压稳压度

本发明公开了一种优化风电消纳的电力系统调度方法，步骤为一、采集分钟级风电历史功率数据和数值天气预报数据，建立分钟级风电功率预测模型；二、针对分钟级风电功率预测误差进行建模和补偿；三、在预测误差修正风电功率值的基础上，建立风电消纳电量最大化和系统调峰能力最强的目标函数，并且仅执行下一分钟的调度优化指令；四、在目标函数的基础上，判断是否完成所有时刻的优化，若完成则结束优化，否则下一时刻更新所有输入信息并从第一步依次滚动进行。该方法在准确预测的基础上，针对不同的优化时域，以风电消纳电量最大和系统调峰影响最小为目标函数，保证了在电力系统安全的情况之下合理地消纳风电，并积极地应对电力系统调峰。

本成果提出了一种新型的移动式磨抛加工机器人方案，实现了具有高转动输出特性的并联机构构型创新设计与尺寸参数优化，建立了机器人整机高刚度高能效设计方法，开发了高能量密度关键驱动单元，搭建了开放式机器人控制系统并研制了移动式混联磨抛机器人系统样机，攻克了机器人精度保证难题并实现了末端执行器的准确定位。 项目研究了曲面自适应的主被动耦合柔性磨抛法兰，建立材料去除模型以研究进给速度与接触力同步耦合规划方法、开发了面向大型风电叶片磨抛加工余量检测的原位视觉测量系统，进行了面向大型风电叶片磨抛的原位视觉测量-余量补偿-力控加工的自适应打磨与验证，为大型风电叶片力控磨抛工艺系统设计提供了理论基础和实现手段。 并且项目研制基于玻璃钢叶片高光反射表面三维激光扫描测头，构建了面向超大叶片的多移动机器人协作型激光三维测量系统，并完成了大型风电叶片测量软件的开发，实现风电叶片高精度定位以及健壮、高效高精的多机器人协作测量与叶型分析。 【技术指标】 【市场前景】 目前机器人打磨技术在汽车零部件、五金卫浴、3C电子、工业零件、医疗器械、航空航天和轨道交通等行业已经有较为成熟的应用。但相对焊接、喷涂、搬运码垛等机器人应用来说，打磨应用规模还比较小，随着人口红利的消失、产品成本降低和产品质量提高的要求，这一细分领域也蕴涵着巨大的发展潜力。近几年，我国打磨机器人行业市场规模快速增长，从2012年的15.58亿元增长到了2022年的96.1亿元，年均复合增长率达到18%，未来随着劳动力结构的改变及智能制造的发展仍有开拓增长空间。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断