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01. 成果簡介 質子交換膜燃料電池系統具有污染低，排放少，高比功率等優點，在汽車上有著越來越廣泛的應用。燃料電池汽車一般包含兩個動力源，即燃料電池和動力電池，如何實現兩個動力源間最優的功率分配，提高能量利用率和使燃料電池大部分工作在穩態工況下，提高燃料電池的使用壽命，是動力系統控制和能量管理的重點。 針對動力系統控制，提出了一種燃料電池混合動力整車控制方法和基于多信息融合的整車控制方法等。整車控制器通過實施讀取車輛狀態參數，預測整車需求功率，根據動力電池SOC狀態，計算預測未來一段時間內動力電池的目標最優SOC軌跡，同時計算整車的輔助功率等，實現整車目標功率在動力電池和燃料電池之間的優化分配。 針對能量管理，提出了一種燃料電池汽車的熱管理系統和基于地理位置信息的能量管理方法等。新型熱管理系統采用水冷方式控制燃料電池工作在合適的溫度，利用燃料電池工作時產生的熱量以及輔助電加熱器產生的熱量，用于車輛冬季取暖，同時用于鋰離子電池在冬季的保溫。基于地理位置信息的能量管理方法將車輛的地理位置信息與車輛的功率需求結合起來，通過多時間尺度的通訊，融合馬爾可夫模型和動態規劃算法，實現了工況預測和最優的能量管理。 同時還針對燃料電池等混合動力汽車，提出了多種網絡通訊方法和通訊網絡測試系統。提出了基于有限狀態機的分布式控制系統、基于時間出發的分布式控制系統CAN網絡通訊方法和基于TTCAN的整車通訊網絡測試系統等。簡化了控制流程設計，通過確立系統節點間信息交互模式可方便的規劃各節點間的協同工作，避免網絡仲裁和沖突，提高網絡安全的實時性和安全性。02. 應用前景 本成果可應用于質子交換膜燃料電池領域。03. 知識產權 本成果涉及10項發明專利。04. 團隊介紹 項目團隊主要研究方向新能源汽車動力系統，團隊成員包括歐陽明高、李建秋、楊福源、王賀武、盧蘭光、李希浩、徐梁飛、杜玖玉、韓雪冰、馮旭寧等，課題負責人為李建秋，獲得國家技術發明二等獎兩項，北京市科學技術一等獎一項、中國汽車工業技術發明一等獎一項，論文發表200余篇。項目團隊深度參與了中國新能源汽車的戰略規劃、科技研發、國際合作、示范考核和產業化推進的全過程，培育出多家學生創業型高科技企業，為中國新能源汽車躋身世界先進行列作出了重要貢獻。05. 合作方式 技術許可。06．聯系方式 郵箱： [email protected]

隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。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據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 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 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節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， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;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。

本發明公開了一種光伏儲能系統能量管理控制方法，包括光伏 儲能系統配置方法、集中儲能系統控制方法和分布式儲能系統控制方 法。相比于傳統混合儲能結構，本發明采用集中儲能與分布式儲能分 層控制方式，能夠方便、有效地對光伏儲能系統進行全局控制和局部 控制，簡化控制電路及控制過程，提高控制效率；通過集中儲能和分 布式儲能控制方法的優化，可有效增加光伏利用率，穩定母線電壓； 通過蓄電池分組控制方式，解決了采用單一控制時，數據量大、難以 合理確定每臺蓄電池荷電狀態的問題。本發明可廣泛用于分布式光伏 儲能系統，簡化

本發明公開了一種混合動力公交車在線自學習能量管理方法，該方法首先根據出廠時設置的初始能量管理策略控制發動機和電動機的轉矩分配，隨著公交車在固定路線上的運行，獲得初始策略對應的動作值函數后，可以從該動作值函數出發，通過公交車在道路上的往復運行，在線、自主地學習適合于公交車運行路況的能量管理策略；本發明充分利用混合動力公交車在同一路線上往復運行的特點，采用自學習的方法來獲得適用于公交車運行路況的能量管理策略，具有能源分配合理、燃油經濟性高、尾氣排放少、魯棒性好、節能環保的特點。

本項目擬進一步技術升級轉化的核心技術科技成果“基于燃料電池增程器時滯特性的瞬時優化能量管理策略”來源于“十二五”863計劃《燃料電池轎車動力系統技術平臺研究與開發》（2011AA11A265）項目。圍繞該核心技術，項目申請人已申請發明專利7項，其中4項已授權，發表相關學術論文二十余篇，并與上海大眾汽車有限公司開展了初步的技術轉化合作。1 技術簡介  針對燃料電池電動汽車具有多個車載能量源這一特點，申請人從綜合考慮動力蓄電池和燃料電池增程器協調工作的角度出發，提出了一種源于ECMS策略（等效燃料最小策略）的基于損失功率最小算法(minimum loss power algorithm，MLPA)的瞬時優化能量管理策略。該策略算法思想為，基于試驗得到的各關鍵部件效率特性圖，構造動力蓄電池、燃料電池、DC/DC等關鍵部件在每一時間步長內的損失功率函數，這些部件損失功率函數在每一時間步長內的線性疊加構成了多能量源動力系統損失功率指標函數，通過使該指標函數在每一時間步長取值最小（系統效率最高）來確定燃料電池增程器功率輸出。圖1為該控制策略導出的燃料電池實時功率輸出優化控制曲面。 通過仿真及實車轉轂試驗臺驗證發現該策略具有以下優點，如圖2-3所示：1）該MLPA瞬時優化能量策略對工況適應性強，多種常見工況下（NEDC，UDDS，HWFET，勻速工況）經濟性優于傳統能量策略。2）多種常見工況下，該MLPA瞬時優化能量管理策略均能夠控制燃料電池功率輸出變化平緩，實現了“淺充淺放”，有利于燃料電池以及蓄電池的壽命保護。

本發明公開了一種用于內燃發電增程式電動車的整車能量管理控制器。本發明中的微控制器MCU利用自身功能端口，通過ICE負荷調整電路檢測和控制內燃機ICE，通過ISG整流與逆變電路檢測和控制起動發電一體機ISG工作；通過蓄電池SOC、驅動需求功率檢測電路讀取當前蓄電池充放電狀態、驅動電機及其控制器放電狀態；通過雙向DC/DC電路調整增程器和蓄電池兩端電壓比，優化增程器內燃機運行工況；控制器電源調整電路為控制器中各模塊提供所需工作電源。本發明可根據當前蓄電池的剩余電量水平和整車驅動需求功率起停增程器、調整增程器輸出功率和運行工況、協調蓄電池充放電管理，在整車能量管理上實施最優控制。

本發明公開了一種面向海洋浮標的固體氧化物燃料電池能量管理系統，包括固體氧化物燃料電池(SOFC)系統、DC/DC 功率變換模塊和能量儲存管理模塊，能量儲存管理模塊包括蓄電池和超級電容；DC/DC 功率變換模塊將 SOFC 發出的直流電轉換為 14V 和 24V 直流電，24V 電源為 SOFC 系統自身供電，14V 電源為海洋浮標供電；超級電容和蓄電池接到 14V 直流母線上，超級電容為其海洋浮標提供瞬時峰值功率，蓄

        5T管理”理念，即基于農作物及果實生長的自然通道特性，按時間敏感性將收儲過程界定為熟收 (T1)、田場 (T2)、干燥 (T3)、收倉 (T4)以及倉儲 (T5)等5個事件，進一步圍繞5個事件優選管理目標因子和控制因子、制定管理指標體系和配套先進適用技術裝備。在吉林省糧食和物資儲備局的支持下，依據“5T管理”原理，制定了《吉林優質稻谷收儲作業5T管理技術規程》。依托吉林省糧食和物資儲備局、吉林大米聯盟、九臺貢米聯盟、益海嘉里金龍魚等大米相關產業組織在省內外進行推廣，減損效果顯著，可以顯著延長大米的保鮮期，特別是探明了不當管理導致的7.16%“隱性”損失，同時也減少了糧食微生物毒素危害，為稻谷的持久鮮活保駕護航。