风能是一种清洁、无污染的可再生的能源。在目前常规能源比较紧张的情况下，风能的高效利用对于人类的发展具有重要的历史意义。目前，风能的利用方式主要是风力发电、风力提水和风力致热，与风力发电及风力提水相比，风力致热能量转换效率高、设备简单、成本低，很容易被接受，风能致热也将具有良好的应用前景。 本课题组在研究搅拌式风力致热技术的基础上研制了一种搅拌式风能热水机装置，该装置安装简便、成本低、致热效率高，并针对此风能热水机进行了一系列改良实验，研制了多种风况变化适应性强、成本降低的风能热水机装置。项目“风能热水机装置的研制”采用室外搭建风力机搅拌实验装置和室内模拟的方式进行了风能热水机装置的性能研究，包括风能热水机装置的设计研发及启动性能、致热性能研究，在自然变工况下高效率利用风能致热，成果进入国家科技成果库。相关发明专利5项，获得第二十五届上海市优秀发明选拔赛优秀发明奖，相关装置在第十五届工博会进行展出。相关技术在河北中科环保有限公司等得到应用。

田德教授负责的由大学教授、博士研究生、硕士研究生、工程师组成的研发团队，研究了浓缩风能技术三十多年。团队在新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）支持下，陆续完成了国家科技支撑项目课题“5.0MW双馈式变速恒频近海风电机组整机设计、集成及示范”、国家863智能电网研究子课题“风电场、光伏电站集群控制系统研究与开发”、中韩国际合作项目DMS-3.0MW海上直驱风电机组研究开发和新能源电力系统国家重点实验室重大项目“风力发电过程复合建模及平台建设”项目，在以上项目的基础上，与河北德强新能源科技有限公司共同创新了浓缩风能型风电机组系统技术，并在企业进行孵化，完成了中试200kW产品的开发和现场应用示范运行。 团队围绕浓缩技术开展研究，通过理论研究与设计方法的创新应用，使研发的产品独具特色；通过系统性浓缩风能技术创新，智能化控制与信息技术应用，使风电机组提高了风轮能量捕获效率，实现风电机组年发电量提高10%以上的目标，取得了适应我国风资源环境要求的风电机组整机设计技术。项目组为了满足国内风电市场的需求，开发了超低风速浓缩风能型6.X兆瓦风电机组，机组由浓缩风能叶片风轮、混合驱动系统、多极交流绕线发电机、变距系统、偏航系统、机舱罩、塔筒及电控系统等部件组成。实现了浓缩风能型风电机组高效率、高可靠、高安全、低成本、智能化运行，年发电量显著提高。 总体技术参数如下： 风轮直径：182/193m 额定功率：6.8MW 功率控制：全翼展同步变桨距 旋转方向：顺时针（顺风向看） 额定转速：11.8rpm 额定风速：9.5m/s 切入风速：3.0m/s 切出风速：25m/s 机组安全等级：IEC ⅢA 极限风速：37.5m/s 轮毂高度：120m 主轴倾角：8° 风轮锥角：4° 设计寿命：20年 风能利用系数：最大0.49 工作温度范围：-30℃～+40℃ 目前，该项整机系统技术、中试样机、相关模具可进行总体设计技术转让，或者与企业进行联合开发制造。2019年6月，浓缩风能型风电机组工程样机已在张北国家新能源示范基地示范，现已运行3年多。 创新点 通过系统性浓缩风能技术创新，智能化控制与信息技术应用，使风电机组提高了风轮能量捕获效率，实现风电机组年发电量提高10%以上的目标，取得了适应我国风资源环境要求的风电机组整机设计技术。 市场前景 可参与国内大型风电机组的产品竞争，已纳入500万kW的市场份额，预计可占领国内10%的新增市场。 应用案例 河北德强新能源科技有限公司联合开发了200kW浓缩风能型风电机组，已获得鉴衡风电机组产品认证证书：河北德强新能源科技有限公司DE200 IET200-A-17.5 HH35 C－设计评估符合证明。 获奖情况 1、1998年，获得内蒙古自治区科技进步奖一等奖：浓缩风能型风力发电机的整体模型风洞实验； 2、2015年，获得重庆市科技进步奖一等奖：2MW双馈式风电机组关键技术及系列产品产业化； 3、2016年，获得甘肃省科技进步奖一等奖：千万千瓦级风光发电集群控制关键技术及应用； 4、2019年，获得重庆市科技进步奖一等奖：高效安全海上风电机组关键技术及产业化。

本实用新型公开了一种热管回收排风能量装置，包括有风井、室内送风口、室内排风口、空调外机和换热模块，所述室内送风口、室内排风口与风井连通，所述换热模块包括有热管换热器、空气过滤器，所述热管换热器的两端分别布置在排风管和外机进风管中，风井的出口接排风管的进口，排风管的出口设置排风罩，排风管的出口末端设有防雨罩；空调外机与外机进风管的出口连接，外机进风管的进口设置有空气过滤器，外机进风管的出口设置百叶风口，百叶风口固定在空调外机的翅片侧。本实用新型不需要对现有空调系统进行深层次改造，可以以模块的形式对现有

在建筑物的空调负荷中，新风负荷占相当大的比例。在国外，新风负荷一般占建筑空调总负荷的20～30[%]。同时从室内排出的空气中大量的热(冷)量排放到大气中, 不仅给城市空气造成热污染, 同时也浪费了大量的能源. 因此从排风中回收能量已经是空调业内人士的共识, 在国外集中空调系统能量回收设备已经成为法定必须的设备。

团队首次发现，在经过几十年的静止后，全球地表风速从2010年开始快速反弹，并已在短短8年间恢复到1980年左右的水平。最近的增长速度是2010年以前下降速度的三倍，其中北美、欧洲和亚洲三个区域增长最为显著。 团队还研究了全球地表风速静止逆转的潜在原因。此前有假设认为，植被生长活动增强或城市化引起的地表粗糙度增加导致了全球风速静止。但是，团队根据相关研究，依次否定了植被生长变化和城市化的

【师生办事可信应用服务平台】赋能可信电子凭证应用(“1+X”凭证)、可信电子证照应用(涵盖:“录取-毕业”整个学业历程)、在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议)、电子签章集成应用(OA、网办、财务报销)、可信身份验证(新生入学复查、学籍注册)等应用场景。 利用数字化、集成化、可信化的手段，依托PKI身份认证体系，以数字证书为基础，以数字签名、数字水印为核心技术，建立标准师生办事服务体系，实现统一标准的电子签章制作、发放、管理、审计、查询、验证等服务，解决师生办事自助服务过程中所遇到的关键问题，包括电子文件安全、电子公文交换的权威性、电子签章、电子签名合法性等问题。 ■ 应用场景一:可信电子凭证应用 可信电子凭证平台依托PKI身份认证体系，以标准电子签章服务体系为核心，将数字证书与学生校内基础数据整合，为师生提供可信电子凭证的申请、生成、派发、验证等全在线自助服务，解决全流程线上业务办理“最后一公里”问题，三步申请、一秒送达、一次搞定。 “1+X”赋能:1个核心凭证生成输出能力“赋能”X个业务部门多种凭证需求 ■ 应用场景二:可信电子证照应用 围绕可信电子证照全生命周期赋能，为师生提供在线申请、缴费、生成、预览、派发、授权、吊销及使用核验等可信电子证照应用功能。贯彻学生整个学习历程(从新生录取到毕业审核后发放可信电子毕业证书),支撑可信电子录取通知书、电子学生证、电子准考证、荣誉证书、获奖证书等各类可信电子证照的全面应用。 颁发的电子证照文件支持上架省政务平台实现“亮证”，融入省级可信互认体系。师生/校友用户可通过社会身份体系登录省政务平台查询并使用个人电子证照，有效打通校内外证照互认壁垒，显著提升电子证照的权威性与含金量。 ■ 应用场景三:在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议) 在线签署应用将身份认证、数字签名与电子签章技术深度融入校园管理全流程，实现申请审批、项目课题、合同协议三大场景全流程数字化管控: 申请审批:满足学籍异动、毕业离校办理、停调课等日常申请审批事项的发起、流转、审批、签名、盖章全流程线上办理，实现“师生跑签”到“线上秒签”，大幅缩短业务处理周期。 项目课题:大学生创新创业项目、横向课题协议、社科规划项目申请书等项目课题的立项申请、审批与评审环节，实现项目材料全流程无纸化管理，确保数据存证、防丢失防篡改。 合同协议:支持校内外人员自由签署三方就业协议、货物采购合同、技术服务合同等合同协议(数字签名、单位盖章)，签署过程合法合规、防抵赖、可追溯，签署文档实现数字化归档管理。

本发明公开了一种基于波浪能和风能的智能水面垃圾收集船，其包括船体组件、波浪能利用装置、风能利用装置和垃圾收集装置，船体组件包括船体和安装在船体底部的稳定板，船体上设有垃圾仓；波浪能利用装置包括浮板、传动齿轮和螺旋桨，浮板装在船体尾部，其与传动齿轮相连，传动齿轮可带动螺旋桨转动；风能利用装置包括风力机、传动齿轮和螺旋桨，垂直轴风力机在风力作用下转动，并依次带动传动齿轮和螺旋桨转动；垃圾收集装置包括导流板、单向挡板

本发明公布了一种直驱永磁同步风力发电机组风能捕获跟踪控制方法，属于风力发电机组运行控制技 术领域。本发明控制方法包括如下步骤：首先，在机组启动并网刚开始发电的过程中，调节机组的转速ω； 其次，风速改变时，根据风速传感器测量的风速的相对变化量增加或减少的方向，确定机组转速控制需要 变化的增加或减少的方向，根据风速测量值相对量变化的大小，由叶尖速比λ计算表达式，计算确定转速所 需要的控制变化量；再次，通过增加或减少机组输出功率的粗调节；最后，使风轮机吸收的机械功率Pm 满 足dPm/dω＝0的条件，使机组运行于CP-λ曲线的顶点或与其相当接近的点。本发明能实现对直驱永磁同步 风力发电机组最大风能捕获的快速跟踪控制，提高机组的发电效益。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

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