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項目獲國家973、863計劃支持，獲得國家科技進步二等獎1項、省部級科技一等獎3項，發(fā)明專利20余項。

利用市政污水培養(yǎng)產(chǎn)油微藻可有效解決環(huán)境水污染和能源危機的雙重挑戰(zhàn)：微藻能夠利用市政污水中的碳、氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)進行生長，并在細胞內(nèi)積累油脂。降解污水中的污染物的同時提供了生產(chǎn)生物柴油的原料，極大限度地降低生物柴油的生產(chǎn)成本和污水處理廠的運營成本。通過對微藻能源生產(chǎn)工藝進行中試，構(gòu)建微藻能源規(guī)模化集成系統(tǒng)，以實現(xiàn)各個單元之間高效率的耦合。其主要流程為：微藻培養(yǎng)、微藻收獲、微藻油脂提取與轉(zhuǎn)酯化。

一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 四川銘學智能技術(shù)有限公司 企業(yè)法人 林鈺 注冊時間 2017.11.29 注冊所在省市 四川省成都市 組織機構(gòu)代碼 91510100MA6C766U7T 經(jīng)營范圍 計算機軟硬件開發(fā) 企業(yè)地址 成都高新區(qū)天府大道北段1700號 獲投資情況 / 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 學號 林鈺 電信院/控制工程 2019.9/2022.6 201922000100 四、指導教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務/職稱 研究方向 李茜 電信院/電氣工程 副教授 能源系統(tǒng)智能感知 五、項目簡介 電力精靈—電力能源裝備健康狀態(tài)診斷平臺是集狀態(tài)數(shù)據(jù)匯集、故障診斷、狀態(tài)評估、檢修決策推薦、三維立體顯示、創(chuàng)新健康管理等多功能為一體的全棧式電力能源裝備健康狀況診斷平臺。該系統(tǒng)改進了市面上監(jiān)測系統(tǒng)主要存在功能單一、智能化不足、電力能源裝備監(jiān)測系統(tǒng)各自獨立等問題，創(chuàng)新性地提出電力能源裝備健康管理功能，同時覆蓋變壓器、海纜、蓄電池、開關(guān)柜、UPS、絕緣盤6類裝備，使用戶全面了解電力能源裝備的生命周期及整體健康情況，為用戶提供高效狀態(tài)檢修策略。

本發(fā)明公開了一種電力綜合能源用儲能設備，包括儲能主體箱，所述儲能主體箱底端四個邊角位置均固定連接有自鎖行走輪，所述儲能主體箱頂端轉(zhuǎn)動連接有轉(zhuǎn)動頂蓋，所述儲能主體箱的一側(cè)頂端固定連接有轉(zhuǎn)動限位組件，所述儲能主體箱的另一側(cè)頂端固定連接有鎖定組件，所述轉(zhuǎn)動頂蓋頂端中部固定安裝有引氣組件，所述儲能主體箱內(nèi)部對稱固定安裝有多組安裝組件，所述儲能主體箱內(nèi)部中部通過螺栓固定連接有冷卻導向組件，所述儲能主體箱正面中部固定安裝有供電控制組件，所述儲能主體箱兩側(cè)面均對稱安裝有進氣組件，所述儲能主體箱底壁內(nèi)部固定安裝有底部冷卻組件，通過設計風冷結(jié)構(gòu)和液冷結(jié)構(gòu)結(jié)合對設備內(nèi)部進行散熱，提高散熱能力，延長設備使用壽命。

國軒高科股份有限公司（以下簡稱“國軒高科”）系中國動力電池產(chǎn)業(yè)最早進入資本市場的民族企業(yè)，于2015年5月成功上市，股票代碼002074，擁有新能源汽車動力電池、儲能、輸配電設備等業(yè)務板塊，旗下包括合肥國軒高科動力能源有限公司、工研總院、資本中心和東源電器四大板塊。 合肥國軒高科動力能源有限公司（以下簡稱“合肥國軒”）為國軒高科的全資子公司，成立于2006年5月，擁有合肥（新站、經(jīng)開、廬江、肥東）、南京、青島、唐山、南通、柳州、宜春十大生產(chǎn)基地。 公司系國內(nèi)最早從事新能源汽車動力鋰離子電池自主研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的企業(yè)之一，專業(yè)從事新型鋰離子電池及其材料的研發(fā)、生產(chǎn)和經(jīng)營，擁有核心技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)。主要產(chǎn)品包括磷酸鐵鋰和三元材料及電芯、動力電池組、電池管理系統(tǒng)及儲能型電池組等。產(chǎn)品廣泛應用于純電動商用車、乘用車、物流車和混合動力汽車等新能源汽車領(lǐng)域，并與國內(nèi)多家主要新能源整車企業(yè)建立了長期戰(zhàn)略合作關(guān)系。 公司作為國家級企業(yè)技術(shù)中心、三項國家“863”重大課題承擔單位，參與了三項新能源汽車創(chuàng)新工程，先后通過ISO9001、ISO14001、ISO45001三標一體認證和IATF16949質(zhì)量管理體系認證，被評為國家CNAS認可檢測中心等，并在中國合肥、中國上海、美國硅谷、美國克利夫蘭、新加坡、日本筑波、德國等地建立了全球研發(fā)中心。2016年，由國軒高科牽頭的“高比能量動力鋰離子電池的研發(fā)與集成應用”課題、“年產(chǎn)6億安時鋰離子動力電池生產(chǎn)基地項目”、以及“新能源汽車鋰動力電池智能工廠”項目分別成功申報國家“十三五規(guī)劃”新能源汽車重大專項、發(fā)改委2016年增強制造業(yè)核心競爭力專項和工信部新能源汽車鋰動力電池智能工廠重點項目。 公司系國家火炬計劃項目單位、高新技術(shù)企業(yè)、安徽省政府質(zhì)量獎、安徽省環(huán)境保護創(chuàng)新試點單位，并且擁有國家級博士后科研工作站和省級院士工作站，2019年1月國軒高科企業(yè)商標被國家知識產(chǎn)權(quán)總局認定為中國馳名商標。

解決了池塘養(yǎng)殖的苗種問題，提高了養(yǎng)殖成活率，商品蝦產(chǎn)量可達到500kg。 我省及全國幾千萬畝池塘均可應用。 成果完成時間：2017年6月

本發(fā)明公開了一種煉鐵生產(chǎn)過程伴生能源的整體梯級回收系統(tǒng),包括:包含燃氣輪機的高爐煤氣燃機發(fā)電系統(tǒng)和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發(fā)電系統(tǒng);還包括燒結(jié)煙氣回收系統(tǒng)和冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)。所述的燒結(jié)煙氣回收系統(tǒng)將來自燒結(jié)機的燒結(jié)煙氣經(jīng)除塵器除塵后,在第一引風機的抽吸作用下送入雙壓余熱鍋爐;所述的冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)將冷卻熱燒結(jié)礦后產(chǎn)生的熱廢氣在第二引風機的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發(fā)明系統(tǒng)將燒結(jié)工藝顯熱和煉鐵過程伴生的低熱值高爐煤氣進行整體回收,并且梯級利用,形成完整的、能穩(wěn)定運行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統(tǒng)，包括：用于輸送垃圾桶升降循環(huán)的升降機構(gòu)，所述升降機構(gòu)具有環(huán)形輸送件，環(huán)形輸送件上間隔布置有多個連接座，每個連接座上轉(zhuǎn)接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機構(gòu)兩側(cè)并用于保持垃圾桶升降運動姿態(tài)的限位軌道，靠近所述升降機構(gòu)的底部設有無限位軌道作用的垃圾傾倒位；置于各樓層并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停機構(gòu)；位于所述升降機構(gòu)下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉(zhuǎn)倒出的垃圾。本發(fā)明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節(jié)省電梯運輸垃圾的功耗，節(jié)能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發(fā)了基于機器學習方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進行預測和可視化。系 統(tǒng)分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數(shù)據(jù)進行機器學習，建立一個電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動階段和預測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機器學習方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進行預測，進一步綜合多個節(jié)點給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結(jié)果。在訓練每一個節(jié)點分類器的時候，本系統(tǒng)將特征選取的時段和預 測時間節(jié)點拉開，形成一種延時的預測方法，本發(fā)明對復雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應用說明本系統(tǒng)實施電壓穩(wěn)定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關(guān)鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，所述 實時數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個關(guān)鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標記穩(wěn)定，用 1 標記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數(shù)據(jù)啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節(jié)點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預測結(jié)果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續(xù)給出預測結(jié)果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負責數(shù)據(jù)存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。