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1.痛點問題 電動汽車在未來將大規模接入電網。在居民小區與公共慢充站等場景下，優化已接入電動汽車充電功率可實現削峰填谷、提高新能源滲透率和改善電壓水平。由于單輛電動汽車充電功率、電池容量過小，需要在電動汽車調度環節中引入集群代理作為中間商管理大型充電站或者同一供電區內的電動汽車集群，并以此為單位參與電網調度。在獲得電網下發的集群調度結果后，集群代理通過優化內部電動汽車的充電功率，使所有電動汽車的總充電功率盡可能逼近理想曲線，從而使各電動汽車以對電網有利的方式充電。目前，該問題多采用集中優化方案，需要各輛電動汽車向集群代理傳遞自身信息，當集群規模較大時，大量數據的存儲和處理將占用較多資源，計算時間也較長，也和電動汽車的自治性不符。但采用分散優化方案時算法設計不當，分散優化算法結果有可能只是次優解甚至不可行。 另一方面，未來公共快充站的普及和車輛充電功率等級的提升將給電網運行帶來新的挑戰和機遇：一方面，公共充電站快充負荷的天然不確定性疊加上車輛大功率快充模式，使得部分充電站的充電負荷具有功率大、間歇性和波動性強等特點；如果不對這些公共充電站的快充負荷做合理調控，可能導致配網部分電壓越限、電能質量惡化、甚至設備過載等問題；另一方面，電動汽車具有空間移動特性，在充電導航下，起到優化電網潮流分布、促進新能源發電消納、維持配網節點電壓水平、實現電網安全經濟運行等目標。目前，電動汽車導航多局限于簡單的車輛路徑規劃問題，缺乏對交通-電力信息的綜合考慮，無法實現電力-交通融合網絡的協同優化，且在導航過程中對用戶隱私的保護不足。 2.解決方案 面向已接入充電的車輛，本項目提出一種對集群內多輛電動汽車充電行為進行分布式優化的方法，屬于電力系統運行和控制技術領域。該方法采用停車場或者小區側的控制器作為優化計算中的協調器，為各個汽車上的子控制器提供協調信息，子控制器根據這些協調信息優化自身的充電功率曲線，并將信息反饋回協調器；如此進行迭代計算：首先由各汽車的子控制器初始化一個滿足自身充電要求的初始曲線，作為迭代的開始步驟；每一步迭代過后，協調器將會得到各個電動汽車改進后的充電功率，等迭代收斂得到的各個電動汽車的充電功率下發給子控制器。本方法所得到的充電方案將實現對理想曲線的最優逼近。該成果既適應汽車的物理分布特性，同時又有較高的計算效率。 面向未接入充電的車輛，本項目提出了一種基于智能交通系統的電動汽車充電路徑規劃方法，綜合考慮了交通狀況和電網狀態。該方法基于智能交通系統實現，包含四個模塊：電力系統控制中心、智能交通中心、充電站和電動汽車終端。電力系統控制中心根據電網數據計算可用充電容量和充電站充電容量，并將結果傳輸至充電站。充電站確定其充電計劃，估計未來電動汽車的可用充電功率，并將這些數據傳輸至智能交通中心。在從智能交通中心接收可用充電功率數據和交通數據后，電動汽車終端估計不同站點的總充電時間，包括駕駛時間、等待時間和充電時間。駕駛員可以查看這些結果，并選擇導航至與最小總充電時間相對應的充電站。 合作需求 本項目擬應用于新能源汽車充電管理與新能源汽車充電導航場景。針對已接入充電的車輛，以集群形式參與電網調度，收到電網下發的集群優化充電調度指令后，集群代理需優化集群內的電動汽車充電功率以追蹤電網指令，從而降低車輛用戶的充電費用。針對未接入充電的車輛，為電動汽車車主提供一條最佳充電路徑，節約車主的時間，提高車主的出行效率。而且充電站的選取充分考慮了電力系統的運行要求，避免電力擁塞的現象，保障電力系統的安全運行。 本項目希望獲得產品化所需資金與試點產地、開發團隊等孵化資源支持。有意向與國家電網、南方電網等輸配電企業，國網電動、特來電、星星充電等充電設施建設與運營企業，百度地圖、高德地圖等地理導航企業，售電公司與負荷聚合代理商合作。

本發明公開了一種高速公路網交通流量分布的預測方法，假設已經預測了高速公路網在某一時間標度下各入口站的未來產生量和各出口站的未來吸引量，通過站點的歷史流量分布來計算現狀流量分布和現狀效用系數，之后計算預測流量分布，得到預測結果。本發明的有益效果在于：（1）對高速公路流量分布預測具有較高的預測準確率；（2）算法收斂速度快；（3）采用滑動窗口技術，能夠充分利用歷史流量數據，從而準確、有效的修正分布預測模型中的參數，提高預測的準確度；（4）具有較好的普遍適用性，不局限于某一特定高速路段。

本成果來自有重大應用前景的橫向項目。該成果是一個集車站分布方案比選、運營費計算、列車牽引計算系統于一體的計算機輔助設計系統，它解決了軌道線路運輸組織設計過程中因為設計和計算工作量大、過程復雜、各環節之間數據孤立而嚴重影響項目設計進度的問題，實現了自動列車牽引計算、運營費自動計算，大幅提高了工作效率、設計精度、為設計工作提供輔助決策功能。該成果已在鐵一院部分線路設計項目中應用。

本發明公開了一種節點擾動功率轉移分布均衡度分析方法，包 括在電力系統當前運行狀態下對電力系統進行潮流計算，并獲得支路 功率對節點注入功率的靈敏度矩陣；根據靈敏度矩陣和支路有功功率 裕度獲得潮流轉移率矩陣；獲得潮流轉移率矩陣中對應于每個節點的 列向量中各個元素在潮流轉移率統計區間內的概率分布情況；根據概 率分布情況計算改進信息熵，作為反映每個節點擾動功率轉移分布均 衡程度的指標；根據轉移分布均衡度指標對系統在各節點擾動下進行 安全評估。本發明應用于大規模電力系統節點注入功率抗擾能力快速 評估，其計算速

用電設備的最優管理是智能電網中實現需求側響應的關鍵一環。然而該問題通常需要同時管理調度大量的用電設備，同時考慮多個時槽，是一個時間空間耦合的復雜問題，想要在短時間內解決該問題十分困難。因此，如何設計合理的算法，提高計算效率，降低計算時間，是目前的研究熱點。?

本發明公開了一種局部特征的分布式并行提取方法，包括：利 用圖像爬蟲軟件下載圖像到云環境中的各個計算節點，并建立圖像數 據庫，圖像數據庫中存儲了每張圖像的 ID 與計算節點的 ID 之間的映 射關系，并行地獲取每個計算節點上存儲的每張圖像的像素值，并建 立圖像的 ID 與其像素大小之間的映射關系，根據云環境中每個計算節 點存儲的每張圖像像素大小，獲得云環境中每個計算節點上總像素值， 根據云環境里每個計算節點總像素值、計

項目簡介：     本技術是一種阻燃劑層狀分布及其復合材料制備方法。阻燃劑層狀分布的制備

本發明公開了一種分布式 GNSS 實時數據處理方法及系統，包括步驟:在接收機端，首先，對原始 觀測數據進行周跳探測，獲得周跳時間信息;然后，將周跳時間信息和原始觀測數據編碼后發送至服務 器端。在服務器端，首先，對編碼數據進行解碼獲得觀測數據和周跳時間信息;然后，根據周跳時間信 息進行周跳判斷;最后，根據周跳判斷結果進行精密差分產品解算，并保存當前歷元解算獲得的濾波器 狀態參數信息，當解算中斷，服務器端重啟后，采用存儲的濾波器狀態參數恢復中斷歷元下的濾波器， 繼續解算中斷前的解算狀態。本發明方法避免了服務器端中斷重新時的初始化，可為用戶提供連續、一 致的精密差分產品，可保證高精度定位服務。

XM-D017脊神經的組成和分布電動模型 ? XM-D017脊神經的組成和分布電動模型示感覺纖維傳導本體感覺、觸覺、痛覺，運動纖維傳導內臟和軀體的運動傳導及相應的效應器，適用于大、中專醫學院校在講解脊神經組成及分布范圍時作為直觀教具。 一、示教內容： 根據脊神經的分布和功能，可將其組成的纖維成份分為四類： ■ 軀體感覺纖維：分布于皮膚、骨骼面、腱和關節，??? 將皮膚的淺部感覺（痛、溫度等）和腱、肌、關節的深部感覺沖動傳入中樞。 ■ 內臟感覺纖維：分布于內臟、心血管和腺體、傳導來自這些結構的感覺沖動。 ■ 軀體運動纖維：分布于骨骼肌、支配其運動。 ■ 內臟運動纖維：分布于內臟、心血管和腺體，支配平滑肌和心肌的運動，控制腺體的分泌。 二、技術參數： ■ 尺寸：40×40×8cm ■ 材質：PVC材料+木框 三、標準配置： ■ XM-D017脊神經的組成和分布電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

XM-D004頭面部自主神經分布電動模型 ? XM-D004頭面部自主神經分布電動模型顯示頭面部副交感神經的傳導路、腦干中的動眼神經副核、上泌涎核和下泌涎核，脊髓斷面上的灰質側角等傳導通路。 ? 一、顯示內容： ■ 副交感部低級中樞 ■ 動眼神經副核 ■ 上泌涎核 ■ 下泌涎核 ■ 脊髓灰質側角 ? 二、技術參數： ■ 尺寸：49×23×65cm ■ 材質：PVC材料+木框 ? 三、標準配置： ■ XM-D004頭面部自主神經分布電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張