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電力變壓器是電力系統(tǒng)的核心設備之一，承擔著電能傳輸、變換等重要職能。隨著先進傳感和信息融合技術的發(fā)展，將其應用于電力變壓器運行狀態(tài)的實時監(jiān)測、評估診斷與在線預警，實現(xiàn)電力變壓器的智能化是智能電網建設的重要組成部分。 本成果圍繞“基于多信息融合的電力變壓器智能化關鍵技術研究與應用”問題，深入研究了變壓器關鍵狀態(tài)劣化故障的發(fā)生機理與特征信號的傳播規(guī)律，發(fā)明了適用于電力變壓器狀態(tài)信息探測的多種新型傳感裝置，研制了變壓器狀態(tài)信息監(jiān)測智能組件（IED）、變壓器冷卻智能控制單元及充氮滅火等裝置，開發(fā)了集智能監(jiān)測與傳輸、智能評估與診斷、智能決策與調控的變壓器智能化監(jiān)控系統(tǒng)，并進行了推廣應用。 授權發(fā)明專利11項，實用新型15項；發(fā)表SCI/EI論文35篇；本項目可有效實現(xiàn)電力變壓器的智能化監(jiān)控，提高變壓器面對未來智能電網復雜工況的應對能力，支撐河北省輸變電裝備產品升級和產業(yè)發(fā)展；獲2016年河北省科技進步一等獎。

發(fā)電設備維修是一項復雜的系統(tǒng)工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統(tǒng)和計算機化維修管理系統(tǒng)等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： 　　（1）基于SRCM的發(fā)電設備狀態(tài)維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態(tài)維修的工作程序及其具體內容。 　　（2）生產實時數(shù)據(jù)接口技術及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：開發(fā)了生產實時數(shù)據(jù)接口技術及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 　　（3）發(fā)電設備狀態(tài)維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統(tǒng)碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規(guī)則；給出了狀態(tài)劃分規(guī)則和狀態(tài)閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態(tài)綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態(tài)綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優(yōu)化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優(yōu)化和狀態(tài)維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優(yōu)化模型；建立了復雜可修復系統(tǒng)的短期維修決策和評價模型。 　　（4）發(fā)電設備運行與維修智能決策系統(tǒng)和計算機化維修管理系統(tǒng)：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態(tài)評價及預測平臺，可實現(xiàn)綜合狀態(tài)實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現(xiàn)維修的智能決策及優(yōu)化；建立了缺陷管理平臺，可實現(xiàn)缺陷處理自動化；建立了備件存儲優(yōu)化及管理平臺，可節(jié)省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現(xiàn)維修計劃的全程管理。 　　本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發(fā)電設備維修技術的進步；為發(fā)電設備狀態(tài)維修的實施提供了先進的技術支持系統(tǒng)和高效的管理平臺，可以優(yōu)化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發(fā)電能力。

發(fā)電設備維修是一項復雜的系統(tǒng)工程，然而缺少適用的維修模式、先進的運行與維修智能決策系統(tǒng)和計算機化維修管理系統(tǒng)等作為技術支撐。本項目的主要內容及其技術經濟指標如下： （1）基于SRCM的發(fā)電設備狀態(tài)維修管理模式及工作程序：確立了基于SRCM和以工單為主線的維修管理模式，制訂了狀態(tài)維修的工作程序及其具體內容。 （2）生產實時數(shù)據(jù)接口技術及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)：開發(fā)了生產實時數(shù)據(jù)接口技術及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了生產實時信息的遠程連接、智能查詢和有效共享。 （3）發(fā)電設備狀態(tài)維修理論與技術體系：確立了功能位置碼與系統(tǒng)碼相結合的設備編碼方案；建立了基于蒙特卡羅模擬的設備重要度分析模型和維修方式決策規(guī)則；給出了狀態(tài)劃分規(guī)則和狀態(tài)閾值確定方法，建立了基于模糊理論和變權方法的狀態(tài)綜合評價模型以及基于灰色理論和神經網絡的狀態(tài)綜合預測模型；建立了主設備定期維修的間隔優(yōu)化模型，以及輔助設備定期檢查、定期更換、隱患檢查的間隔優(yōu)化和狀態(tài)維修閾值模型；建立了基于RCM定量分析的維修優(yōu)化模型；建立了復雜可修復系統(tǒng)的短期維修決策和評價模型。 （4）發(fā)電設備運行與維修智能決策系統(tǒng)和計算機化維修管理系統(tǒng)：建立了SRCM分析平臺和維修知識庫，可進行故障模式影響、故障樹、故障風險及可靠性分析；建立了狀態(tài)評價及預測平臺，可實現(xiàn)綜合狀態(tài)實時評價和預測；建立了維修決策及評價平臺，可實現(xiàn)維修的智能決策及優(yōu)化；建立了缺陷管理平臺，可實現(xiàn)缺陷處理自動化；建立了備件存儲優(yōu)化及管理平臺，可節(jié)省備件的購買和存儲費用；建立了維修過程管理平臺，可實現(xiàn)維修計劃的全程管理。 本項目完善和豐富了設備維修理論與技術體系，可促進發(fā)電設備維修技術的進步；為發(fā)電設備狀態(tài)維修的實施提供了先進的技術支持系統(tǒng)和高效的管理平臺，可以優(yōu)化定期維修間隔，減少維修時間，降低維修費用和維修風險；提高設備的可靠性和可用率，改善機組的運行性能，增強發(fā)電能力。

我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統(tǒng)之中, 實現(xiàn)了對量子密碼系統(tǒng)的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩(wěn)定設備的條件下，將系統(tǒng)傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發(fā)表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術領域發(fā)展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規(guī)模網絡加密通信中發(fā)揮重要作用，因而得到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。自第一個BB84協(xié)議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展。現(xiàn)有量子密碼系統(tǒng)包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統(tǒng)在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發(fā)送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統(tǒng)通過采用掃描+傳輸?shù)姆椒▉斫鉀Q。該方法雖然可以實現(xiàn)相位補償，但會導致量子密碼系統(tǒng)傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統(tǒng)相結合，利用LSTM網絡主動預測系統(tǒng)相位漂移大小，進而實現(xiàn)主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態(tài)進行更新，使量子密碼系統(tǒng)始終保持穩(wěn)定的高效率運行狀態(tài)。該方法在不提高系統(tǒng)硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統(tǒng)傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協(xié)議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協(xié)議和任意編碼系統(tǒng)，為未來開展大規(guī)模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。 該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創(chuàng)新等項目的支持。

探究了AI自動勾畫的臨床應用價值，即AI能夠為臨床醫(yī)生提供多大的幫助。在8位醫(yī)生完成人工勾畫兩個月后，由他們對AI自動勾畫的結果進行修改（AI自動勾畫+醫(yī)生修改，即AI輔助勾畫）。結果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫(yī)生的勾畫準確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。     本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫方面的首個研究，樣本量大、技術合理、測試全面，是AI在腫瘤學領域應用的一項重要進展。研究結果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準確性，能夠讓經驗較少的醫(yī)生達到近似專家水平的勾畫，將會對腫瘤控制和患者生存產生積極影響，同時極大地提高了醫(yī)生勾畫的效率，為實現(xiàn)精準而又高效的鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫提供了解決方案。

河北大學電子信息工程學院7名師生自主研發(fā)出“可在1秒內同時對6人實現(xiàn)檢測”的智能體溫篩檢、員工簽到系統(tǒng)，并在該校第九屆教職工代表大會中進行了試用。據(jù)介紹，該系統(tǒng)由河北大學電子信息工程學院的2名教師帶領5名學生研發(fā)，從設計、硬件選型、軟件開發(fā)周期共歷時40天。研發(fā)人員均為河北大學厚德創(chuàng)客空間成員，研發(fā)過程中所有技術指導、數(shù)據(jù)共享與試驗交流全部在網上進行，實現(xiàn)了技術攻關的“云研發(fā)”。該套系統(tǒng)基于紅外熱成像原理，采用高精度人臉識別算法，可在1秒內同時對6人實現(xiàn)快速人臉比對和測溫功能，溫差精度在±0.3度以內，人員通過測溫區(qū)域時無需停留、無需人工干預。目前，該系統(tǒng)正準備申請有關部門檢驗。河北大學電子信息工程學院院長劉秀玲稱，目前，研發(fā)團隊正在進行技術攻關，賦予該系統(tǒng)技術含量更高、適應場景更豐富的實用功效，以期在企業(yè)復產復工、商場、超市等人員密集區(qū)域廣泛應用。