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2019年上海市科技進步一等獎 在復雜多變海況與惡劣運行環境中，大型綜合電力系統各類型擾動和故障頻繁，嚴重影響了大功率變頻裝置與高精密儀器的可靠運行，系統安全穩定問題遠比陸地電網嚴峻，亟需突破解決。提高裝備性能和系統調控水平，是保障我國由造船大國向造船強國轉型升級的重大需求。圍繞綜合電力系統優化與智能運行技術難題，歷經十余年的產學研攻關，取得了多項獨創性技術成果： 1、發明基于多電平功率模塊的大功率變頻系統及自適應虛擬同步電機控制技術，研制國產5MW大功率多重優化控制變頻裝置。 2、首創多頻帶混合電力濾波器及參數動態優化技術，開發變壓器可控預充磁裝置，研制船舶電能質量診斷與協同優化控制系統。 3、提出大型船舶電站-電網自適應廣域協調保護方法，研制協調保護裝置與模糊多目標故障智能自愈系統。 4、發明船舶負載功率波動模糊分頻與協同優化分配技術，提出綜合電力系統分級協同穩定控制機制與方法，開發船舶能量動態智能優化管理系統。 項目獲16項專利，成果整體達國際領先水平，打破了國外技術壟斷與封鎖，解決了我國民用船舶電力系統關鍵裝備“卡脖子”的問題，有效支撐了綜合電力系統的優質運行。成果已成功應用于“海洋981”半潛式鉆井平臺、“雪龍2”等綜合科考船、大型箱船，其中“東方紅3”科考船電網運行參數部分世界領先，獲CCTV、新浪網等多家權威媒體報道。項目核心裝備與系統打通了高技術船舶上下游產業鏈，推動了上海船舶工業高端化轉型與發展，近三年新增產值10.39億、利潤1.48億、利稅0.5億，衍生技術已拓展應用至多個配電網示范工程。 圖 2 自主優化控制大功率變頻裝置 圖 3 混合濾波器實物圖  圖 4 電能質量主動優化控制系統 圖 5   智能保護與自愈系統現場應用及測試

項目成果/簡介:2019年上海市科技進步一等獎在復雜多變海況與惡劣運行環境中，大型綜合電力系統各類型擾動和故障頻繁，嚴重影響了大功率變頻裝置與高精密儀器的可靠運行，系統安全穩定問題遠比陸地電網嚴峻，亟需突破解決。提高裝備性能和系統調控水平，是保障我國由造船大國向造船強國轉型升級的重大需求。圍繞綜合電力系統優化與智能運行技術難題，歷經十余年的產學研攻關，取得了多項獨創性技術成果：1、發明基于多電平功率模塊的大功率變頻系統及自適應虛擬同步電機控制技術，研制國產5MW大功率多重優化控制變頻裝置。2、首創多頻帶混合電力濾波器及參數動態優化技術，開發變壓器可控預充磁裝置，研制船舶電能質量診斷與協同優化控制系統。3、提出大型船舶電站-電網自適應廣域協調保護方法，研制協調保護裝置與模糊多目標故障智能自愈系統。4、發明船舶負載功率波動模糊分頻與協同優化分配技術，提出綜合電力系統分級協同穩定控制機制與方法，開發船舶能量動態智能優化管理系統。項目獲16項專利，成果整體達國際領先水平，打破了國外技術壟斷與封鎖，解決了我國民用船舶電力系統關鍵裝備“卡脖子”的問題，有效支撐了綜合電力系統的優質運行。成果已成功應用于“海洋981”半潛式鉆井平臺、“雪龍2”等綜合科考船、大型箱船，其中“東方紅3”科考船電網運行參數部分世界領先，獲CCTV、新浪網等多家權威媒體報道。項目核心裝備與系統打通了高技術船舶上下游產業鏈，推動了上海船舶工業高端化轉型與發展，近三年新增產值10.39億、利潤1.48億、利稅0.5億，衍生技術已拓展應用至多個配電網示范工程。圖 2 自主優化控制大功率變頻裝置圖 3 混合濾波器實物圖 圖 4 電能質量主動優化控制系統圖 5  智能保護與自愈系統現場應用及測試知識產權類型:發明專利 、 軟件著作權技術先進程度:達到國際領先水平成果獲得方式:與企業合作獲得政府支持情況:國家級計劃/專項類別:科技部重大專項、上海市重大項目等

在國內首次長大高等級公路隧道內的機電設備控制智能化、組態化、綜合化和網絡化技術，是部分領域國際領先、總體具有國際先進水平的高水平研究。以智能通風控制為主體，可解決大幅度降低隧道營運通風的電力耗費與車輛在隧道內安全行駛及預防重大火災發生的一系列技術難題。以具體工程為依托，研究成果直接在依托研究工程的設計施工中應用，進行工程示范后可在大范圍推廣。

本發明公開了一種支持異質智能無線傳感器在線開放規劃的方法及系統，包括通過互聯網在線注冊 智能無線傳感器元數據到 SOS 服務、構建并在線安裝智能無線傳感器規劃插件、在線注冊智能無線傳 感器元數據到 SPS 服務、在線獲取智能無線傳感器任務規劃參數描述、設置智能無線傳感器任務規劃參 數并在線驗證智能無線傳感器任務規劃參數有效性、在線提交智能無線傳感器任務規劃請求、基于時空 位置在線獲取智能無線傳感器觀測數據七步驟；本發明實現了異質智能無線傳感器在

1. 痛點問題 隨著電力系統的發展，電網運行方式時變性和復雜性日益增強，運行專家難以把握電網安全運行的特征和規律，極大的增加了電網運行風險和控制難度。在傳統的調度機制中，一方面，運方人員人工選擇典型的運行方式，通過離線電力系統分析程序，計算電網潮流，分析電網穩定性，制定電網安全運行邊界，進而人工歸納形成“年度運行方式手冊”，來長期指導電網運行；另一方面，調度員將上述運行規則作為安全邊界（安全約束），輸入能量管理系統（Energy Management System，EMS），進而對電網進行調度和控制，以求在安全邊界內達到最優運行點。 然而傳統的調度機制存在問題，近年來國內外頻繁發生的大停電事故也說明了這一點。主要問題歸納如下： 第一，極端運行方式下不安全：電網運行方式多變，離線規則可能不滿足極端運行方式的安全要求。 第二，常規運行方式下經濟性差：受能力和時間所限，運方人員離線制定運行規則時，僅分析典型運行方式，規則形成后長期使用，相對粗放，缺乏精益化管控，導致電力網絡資源利用率低。 第三，隨著新能源的大規模并網、需求響應的逐步實現，運行邊界頻繁變化，不確定性增強。 第四，電力系統運行受到其他系統影響，電力系統安全已經演變成為一個多系統、多因素綜合分析問題。以微氣象系統為例，對于發電側，微氣象直接影響風電、光伏等新能源的出力；對于需求側，微氣象直接影響工業負荷、智能樓宇、電動汽車等的負荷功率。因此，微氣象系統通過影響發電負荷水平，進而影響電力系統安全。因此，隨著電力系統與其他系統的關系日益緊密，電力系統安全評估時需要考慮其他系統（例如微氣象系統）的影響。 綜上所述，傳統的調度機制已經無法適應新的形勢。因此，亟需研究支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟件的關鍵技術，通過人工智能、深度學習等信息領域與能源領域的交叉研究，突破支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員的基礎理論瓶頸，從實際電力系統出發（物理維），立足現有調度機制，基于在線運行方式，采用模型驅動的安全評估方法（模型驅動），形成海量電力系統安全評估仿真樣本（數據維）；再以這些樣本為基礎，通過機器學習訓練數據驅動的電力系統在線安全評估模型（數據驅動），形成電力系統安全運行知識圖譜（知識維），以代替運方的“年度運行方式手冊”。 2. 解決方案 本成果提出了一種支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員技術，包括可再生電源的數據驅動電壓頻率響應特性建模方法、用于暫態穩定預測的失穩樣本主動生成方法、電力系統暫態穩定評估方法、結合深度學習和仿真計算的暫態穩定嚴重故障篩選方法、考慮運行約束的調整潮流生成方法等關鍵技術，開發了支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟件。該軟件用“人工智能”代替“專家智能”，以電力系統安全評估產生的海量仿真數據為基礎，以人工智能和機器學習為手段，構建電力系統安全運行知識圖譜，從而將“專家智能”離線制定粗放運行規則的模式，變革為“人工智能”在線發現精細運行規則的模式，逐步代替運方的“年度運行方式手冊”，保證復雜電網安全、穩定、經濟運行。 3. 合作需求 尋求應用場景和資源對接，應用場景和業務能覆蓋斷面規模眾多的大省如浙江、廣東等，并且有與輸電網斷面發現的大中型企業有合作經驗，同時具有一定的技術開發能力、市場推廣資源和現場工程實施經驗，能與現有團隊形成合力，通過信息領域與能源領域的交叉研究，突破支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟硬件難題。為保障項目實施質量和進度要求，擬合作團隊需通過ISO9001質量管理體系認證，且是國家高新技術企業。期望通過合作，全面開展產品和服務的推廣銷售。

無線通信技術VHF/UHF頻段基于OFDM技術的高速數據通信系統   無線通信的突出問題：頻率資源嚴重不足 。   我國無管會允許在這一頻段進行數據的傳輸，如地質礦產、水利、能源、國家地震局、建設部、氣象局、軍隊等部門的專用無線通信系統。

本發明公開了一種具有抗誤碼機制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

目前第一代完整的呼吸音采集設備已研發完畢，完全實現呼吸活動的柔性無感持續智能監測評價和適應多場景下交互設計需求，提高醫療救護能力和應急救援能力，減輕醫療及養老行業人力與經濟運營成本，創新引領社會與經濟發展。 圖1 技術路線 【技術優勢】 (1) 基于駐極體薄膜的高靈敏度接觸式壓力傳感器 目前用于呼吸音及心音監測的傳感器大多采用較硬的基底，難以適應人體胸部曲線，不適合長期可穿戴使用。因此，本成果基于駐極體的自驅動壓力傳感器的自供能、響應速度快和靈敏度高等優勢，設計了一種用于可穿戴式聲音監測的高靈敏度柔性駐極體壓力傳感器，以實現對人體呼吸音與心音地長期、實時監測。 圖2 部分成果展示 (2) 智能呼吸音監測分析預警平臺 通過深入臨床大規模收集心音和呼吸音樣本、對病理性樣本進行學習訓練，對信號的模式識別進行研究匹配，采用人工神經網絡、支持向量機兩種識別模式，對病理性聲音特征進行分析得出智能化參考病癥分析。由于呼吸音信號的復雜性，同一種類型的呼吸音有不同人或是同一人在不同時間發出時，樣本數據不完全相同，傳統方法容錯率與識別率極低。本成果將呼吸衰竭患者的呼吸音數據進行分類識別和特征標定，采用人工智能算法進行測試和集訓，實現為大數據分析提供數據參考。 (3) 呼吸音智能監測預警系統的人機交互設計 通過分析多個智能呼吸音監測預警操作系統的使用場景、認知特點、輸入和輸出方式，歸納出它們在交互設計上的一般性的設計原則和設計缺陷。通過多學科的交叉，如人因功效學、設計語義學、設計美學、設計心理學等學科，進行了全面整體的交互設計研究。 圖3 智能呼吸音診斷軟件界面 圖4 臨床人員操作軟件試用 【性能指標】

本發明提供一種HVDC系統換流母線外部故障的人工智能識別方法。其特點是該方法利用小波變換多尺度分解算法，把系統故障信號分解到不同頻段，以不同頻段信號小波能量偏度作為故障診斷特征向量，再結合BP神經網絡實現交流系統故障類型的準確識別。該方法與以往交流系統故障類型識別方法相比較，從能量分布的角度，只需對一個故障信號進行特征提取，不受系統運行方式的影響，操作簡單，準確性好，可性度高。