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本發(fā)明提供一種高比例風(fēng)光儲(chǔ)接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，所述方法包括：獲取光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv、光伏輸出頻率Fpv；根據(jù)光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv和光伏輸出頻率Fpv按照預(yù)設(shè)條件自適應(yīng)地選擇恒定功率跟蹤控制模式、電網(wǎng)電壓頻率輔助控制模式、主動(dòng)離并網(wǎng)控制模式和儲(chǔ)能輔助并網(wǎng)控制模式中的一種對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行控制。本發(fā)明提供的高比例風(fēng)光儲(chǔ)接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，通過(guò)根據(jù)電網(wǎng)的不同運(yùn)行狀態(tài)，選擇相應(yīng)的控制模式，使電網(wǎng)出現(xiàn)故障時(shí)能夠平滑的切換控制模式，避免了停機(jī)，使操作電網(wǎng)時(shí)更加平穩(wěn)，提高了電網(wǎng)的可靠性和安全性。

火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動(dòng)控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來(lái)的50%Pe下調(diào)至30%Pe，甚至更低。控制難點(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。 本項(xiàng)成果采用多模型智能預(yù)測(cè)控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。 本項(xiàng)成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營(yíng)口、華能井岡山、華能大壩、國(guó)投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國(guó)信射陽(yáng)港、國(guó)華籌光等電廠近30臺(tái)300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營(yíng)口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15%Pe，并實(shí)現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國(guó)內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評(píng)。

研制了耐多藥結(jié)核病的噬菌體快速診斷試劑盒，可同時(shí)檢測(cè)結(jié)核分枝桿菌臨床分離 株和/或肺結(jié)核患者痰標(biāo)本對(duì) 5 種抗結(jié)核藥物（利福平、鏈霉素、異煙肼、乙胺丁醇、 吡嗪酰胺）的耐藥性。全程只需 3 天時(shí)間，比常規(guī)方法縮短 4～8 周，與傳統(tǒng)方法的診 斷符合率達(dá) 85％以上。

  【核心專利】一種智能化中醫(yī)體質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)       智能面象舌象采集終端系統(tǒng)及面象舌象采集方法   【發(fā)明人】祁興華   【技術(shù)領(lǐng)域】人工智能、生物醫(yī)藥   【摘要】 本項(xiàng)目是基于AI多診合參與運(yùn)氣理論的智能健康檢測(cè)儀，依托于南京中醫(yī)藥大學(xué)的名老中醫(yī)、教授、博士團(tuán)隊(duì)，依據(jù)“體質(zhì)可分、體病相關(guān)、體質(zhì)可調(diào)”理論，依據(jù)《中醫(yī)體質(zhì)分類與判定》標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)舌診、面診及問(wèn)診信息采集，建立用戶健康檔案，人工智能分析舌象、面象及問(wèn)診數(shù)據(jù)，依據(jù)黃帝內(nèi)經(jīng)五運(yùn)六氣、望診等中醫(yī)基礎(chǔ)理論多診合參得出體質(zhì)及健康評(píng)估，并可根據(jù)時(shí)令節(jié)氣及亞健康大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)用戶健康狀況，智能推薦個(gè)性化養(yǎng)生方案。 作為一款以中醫(yī)望診理論為設(shè)計(jì)理念的健康測(cè)評(píng)設(shè)備，可隨時(shí)隨地為用戶提供中醫(yī)舌面測(cè)評(píng)、氣色及皮膚狀態(tài)觀察等服務(wù)。首創(chuàng)五運(yùn)六氣結(jié)合九種體質(zhì)分型理論的健康模型，以中醫(yī)“治未病”為核心理念，融合中醫(yī)學(xué)、現(xiàn)代醫(yī)學(xué)、人工智能等學(xué)科，中西醫(yī)結(jié)合健康評(píng)估指數(shù)模型及健康干預(yù)體系，進(jìn)行測(cè)評(píng)技術(shù)與健康管理服務(wù)模式的創(chuàng)新，提供個(gè)性化的健康評(píng)估與涵蓋衣、食、住、行、用、樂(lè)、養(yǎng)七個(gè)方面的健康指導(dǎo)，形成全方位、立體化的健康管理模式。 本產(chǎn)品改變了現(xiàn)有望診設(shè)備體積大、安裝使用困難等問(wèn)題，使得望聞問(wèn)切走入尋常百姓家。智能健康檢測(cè)終端的誕生，為中醫(yī)數(shù)字化技術(shù)走入家庭和社區(qū)帶來(lái)了福音。

電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography, 簡(jiǎn)稱ECT）是80年代中期開(kāi)始發(fā)展起來(lái)的一種多相流參數(shù)檢測(cè)技術(shù)。當(dāng)相分布發(fā)生變化時(shí)會(huì)引起多相流混合體等價(jià)介電常數(shù)的變化，而引起傳感器測(cè)量電容值的變化。通過(guò)傳感器獲得管道截面上各電極對(duì)電容，重建出截面介電常數(shù)分布，該技術(shù)具有成本低廉、響應(yīng)速度快、非侵入性、適用范圍廣、安全性好等優(yōu)點(diǎn)，在石油管道的氣/油（油/水）流、氣體輸送的氣/固流、內(nèi)燃機(jī)燃燒以及流化床顆粒流動(dòng)等工業(yè)過(guò)程的檢測(cè)中具有廣闊的應(yīng)用前景。在管道上布置上下游兩個(gè)ECT傳感器則構(gòu)成了雙截面ECT系統(tǒng)。流體流過(guò)ECT的兩個(gè)成像截面，會(huì)得到具有時(shí)間差（渡越時(shí)間）的兩組圖像。利用互相關(guān)算法從兩組圖像中提取成像截面不同位置的渡越時(shí)間可以得到成像截面的速度分布。進(jìn)一步，可以從速度分布和圖像灰度中提取體積流量，實(shí)現(xiàn)多相流的流動(dòng)過(guò)程在線監(jiān)測(cè)和多參數(shù)測(cè)量。● 應(yīng)用前景： 電容層析成像技術(shù)具有成本低廉、響應(yīng)速度快、非侵入性、適用范圍廣、安全性好等優(yōu)點(diǎn)，在石油管道的氣/油（油/水）流、氣體輸送的氣/固流、內(nèi)燃機(jī)燃燒以及流化床顆粒流動(dòng)等工業(yè)過(guò)程的檢測(cè)中具有廣闊的應(yīng)用前景。

利用具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的專利氧化鋅晶須（簡(jiǎn)寫(xiě)為ZnOw）技術(shù)，進(jìn)行軍民納米隱身功能復(fù)合材料的開(kāi)發(fā)，研制一種吸收頻帶寬、重量輕、厚度薄、吸收率高、物理和化學(xué)性能好、室外施工、常溫固化、使用維修簡(jiǎn)便、采購(gòu)和維修費(fèi)用低等實(shí)用性較強(qiáng)的陷身材料，并在適當(dāng)裝備上實(shí)測(cè)驗(yàn)證其隱身效果。根據(jù)國(guó)防部門要求，參照國(guó)防標(biāo)準(zhǔn)本項(xiàng)目的主要技術(shù)經(jīng)濟(jì)術(shù)指標(biāo)為：1）隱身值：3mm波段，優(yōu)于—10dB(隱身值90%以上        8mm波段，優(yōu)于—5dB(隱身值75%)以上8cm波段，優(yōu)于—5dB(隱身值75%)以上2）附著力： ≥ 7Mpa3)沖出強(qiáng)度≥50kg.cm4)面密度：≤1.7kg/m2

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應(yīng)用于目 標(biāo)識(shí)別，顯微成像，軍事作戰(zhàn)，機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域。本發(fā)明首先利用各向異性熱擴(kuò)散理論建模多聚焦圖像 的成像過(guò)程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據(jù)圖像信息確定聚焦區(qū)域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據(jù)平滑的多層次融合模板圖進(jìn)行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質(zhì)量，并且具有良好的實(shí)用性和廣泛的適用性。

研發(fā)階段/n一種多壁納米碳管表面化學(xué)鍍鎳鋅的方法，其特征在于：ａ．首先在鍍鎳鋅之前對(duì)碳納米管進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)純化、氧化處理獲得較純凈納米碳管，再通過(guò)活化、敏化處理在納米碳管表面形成催化金屬核；ｂ．將預(yù)處理后的納米碳管加入鎳鋅鍍液中，反應(yīng)過(guò)程用超聲波振蕩器充分散，Ｎｉ－Ｚｎ－Ｐ在納米碳管表面的催化金屬核上沉積并長(zhǎng)大，繼而形成連續(xù)結(jié)合鍍層，鎳的自催化活性使沉積持續(xù)進(jìn)行，從而得到較厚的鍍層。將經(jīng)過(guò)以上處理的納米碳管用作金屬基復(fù)合材料增強(qiáng)體時(shí)，可以和金屬基體緊密結(jié)合，充分發(fā)揮其優(yōu)良特性。

火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動(dòng)控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來(lái)的50%Pe下調(diào)至30%Pe，甚至更低。控制難點(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。 本項(xiàng)成果采用多模型智能預(yù)測(cè)控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。 本項(xiàng)成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營(yíng)口、華能井岡山、華能大壩、國(guó)投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國(guó)信射陽(yáng)港、國(guó)華籌光等電廠近30臺(tái)300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營(yíng)口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15%Pe，并實(shí)現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國(guó)內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評(píng)。

多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析，具有重大的應(yīng)用背景，是國(guó)家和社會(huì)當(dāng) 前高度重視的研究領(lǐng)域之一。 本項(xiàng)目擬基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，主要研究醫(yī)學(xué)影像的特征描述、設(shè)備無(wú)關(guān)性 的特征評(píng)價(jià)與特征選擇、基于內(nèi)容的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索、醫(yī)學(xué)影像信息挖掘、 參考庫(kù)建設(shè)與算法輔助研究平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)等內(nèi)容。研究目標(biāo)為： （1）建立統(tǒng)一的特征描述模型，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像的統(tǒng)一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析算法的設(shè)備無(wú) 關(guān)性問(wèn)題的通用框架； （3）在醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注數(shù)據(jù)有限、數(shù)據(jù)庫(kù)為海量等條件下，實(shí)現(xiàn)高效率單模 50 態(tài)影像檢索，有效提高多模態(tài)、跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索的精度，實(shí)現(xiàn)用戶友好的 檢索結(jié)果展示； （4）從結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中，挖掘有用的知識(shí)，構(gòu)建有效的 輔助診斷模型、實(shí)現(xiàn)個(gè)人疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警； （5）完成首期參考庫(kù)建設(shè)與算法輔助研發(fā)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)，為項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容的 開(kāi)展提供有效數(shù)據(jù)和環(huán)境支撐。本項(xiàng)目獲得國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目資助，項(xiàng)目執(zhí)行期 2013.1-2017.12。