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2021 年 1 月 27 日，由西南交大與中車大同聯合研制的我國首臺氫燃料電池混合動力機車，在中車大同電力機車有限公司成功下線，標志著我國氫能軌道交通技術取得關鍵突破。該車采用西南交通大學陳維榮教授團隊研發的軌道交通大功率燃料電池發電系統，突破了燃料電池混合動力系統集成、系統優化控制以及能量管理等核心技術，電堆采用國際領先、可低溫啟動的日本豐田金屬電堆，這也是燃料電池金屬電堆在軌道交通領域的首次應用。該車設計時速每小時 80 公里，滿載氫氣可單機連續運行 24.5 小時，平直道最大牽引載重超過 5000 噸，在不用改變任何鐵路基礎線路條件下，可在各類機務段、車輛段、編組站以及大型工廠、礦山、港口等場所執行運轉、調車、救援等多用途任務。 陳維榮教授團隊自 2008 年起，在我國率先開展氫燃料電池在軌道交通中的應用研究，開拓了氫能軌道交通研究方向。歷時十余年的技術攻關，團隊突破了大功率燃料電池優化控制、混合動力系統能量管理、故障診斷與壽命預測等關鍵技術，于 2013 年成功研制我國首輛燃料電池電動機車，并于 2016 年與中車唐山公司聯合研制成功世界首列燃料電池混合動力有軌電車，引領了我國氫能軌道交通技術發展。 

本發明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個采樣點 [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯數； 通過構造擴散函數 fD 和隸屬度函數 fM，求取概率函數 Pro(i)，對概率 函數 Pro(i)的結果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應的 Xi 的并集作為最大功率點的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數 Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

通過多年集中攻關，針對性地解決了生物質氣化轉化效率低、焦油、粉塵污染等問題。開發了較空氣氣化、 氧氣氣化等技術具有明顯優勢的秸稈等氧氣—水蒸氣聯合氣化裝置及工藝，大幅促進了氫氣、碳氫化合物的生成。整個系統實現了高品質富氫燃氣大規模生產、余熱利用、基于焦油完全轉化利用的污染物零排放。目前整套技術已經在研發建設的秸稈處理量 1t/天氣化系統上完成調試，正在進行系統大型化、集成化、工程化研究。

本發明公開了一種UPFC接入系統的方法，將并聯換流器通過并聯耦合變壓器Tsh與節點k相連，節點k通過變電站變壓器T進行升壓，接入到串聯側線路母線上，第一串聯換流器通過第一串聯耦合變壓器Tse1連接在第一回線路i1j1上，第二串聯換流器通過第二串聯耦合變壓器Tse2連接在第二回線路i2j2上，第一串聯換流器和第二串聯換流器均連接直流電容C1兩端，且第一串聯換流器和第二串聯換流器均耦合連接并聯換流器。本發明還公開了UPFC五節點功率注入模型及潮流計算方法。本發明可以對串聯側兩回輸電線路分開實現潮流控制，實現N?1故障下單回線路的斷面潮流控制，并且該模型并聯側接入低壓側，提高了接入節點電壓水平，能夠體現并聯側節點及其后續線路的影響。

利用1組并列的IGBT作為驅動原件，利用多個電磁繼電器進行換向。由于只使用1組并列的IGBT,克服以往4組IGBT組合的換向缺點。

本發明公開了一種適用于單級式并網光伏逆變器的最大功率跟 蹤方法。所述最大功率跟蹤方法特征在于周期性執行如下步驟：(1)采 樣光伏陣列輸出電壓，判斷光伏陣列輸出電壓是否降低到設置的臨界 值以下，是則跳過步驟(2)、(3)、(4)執行步驟(5)，否則執行步驟(2)；(2) 判斷光伏陣列電壓是否增加，若是則執行步驟(3)，否則跳過步驟(3)執 行步驟(4)；(3)記錄當前光伏陣列電壓和并網電流指令；(4)增加并網電 流指令并限幅，限幅值為步驟(5)中的記錄值；(5)記錄當前并網電流指 令，并減小并網電流指

本項目成果在國家重大項目的支持下，面向具有戰略意義的高效傳動重大需求和國際前沿，針對國外的技術封鎖，從掌握液力傳動產品瞬態復雜流動機理著手，提出了大功率液力節能產品定子/轉子多流域耦合的尺度解析模擬方法，創建了動態空間非定常多尺度漩渦流動可視化測量體系；首創了定子/轉子耦合葉片邊界層流動新型仿生主動控制技術，實現仿生耦合葉片減阻增效；構建以用戶需求為導向封裝的大功率液力產品優化集成設計體系，形成融合軸向力動態監控模型和運行熱平衡反饋自動補償系統，攻克了大功率液力產品設計與制造過程中“性能預測難、葉片優化難、動態匹配難、精確制造難、極限工況運維”等難題，最終形成了適應大型泵與風機等高耗能設備的自調節的大功率液力調速裝置、滿足首臺最大噸位12噸裝載機用的高效率液力變矩器、匹配大噸位和長距離制動的重型車用液力輔助系統等新型綠色節能液力傳動產品。 研究團隊 吉林大學機械與航空航天工程學院 劉春寶教授研發團隊。 成果成熟度 批量

項目成果/簡介:本項目成果在國家重大項目的支持下，面向具有戰略意義的高效傳動重大需求和國際前沿，針對國外的技術封鎖，從掌握液力傳動產品瞬態復雜流動機理著手，提出了大功率液力節能產品定子/轉子多流域耦合的尺度解析模擬方法，創建了動態空間非定常多尺度漩渦流動可視化測量體系；首創了定子/轉子耦合葉片邊界層流動新型仿生主動控制技術，實現仿生耦合葉片減阻增效；構建以用戶需求為導向封裝的大功率液力產品優化集成設計體系，形成融合軸向力動態監控模型和運行熱平衡反饋自動補償系統，攻克了大功率液力產品設計與制造過程中“性能預測難、葉片優化難、動態匹配難、精確制造難、極限工況運維”等難題，最終形成了適應大型泵與風機等高耗能設備的自調節的大功率液力調速裝置、滿足首臺最大噸位12噸裝載機用的高效率液力變矩器、匹配大噸位和長距離制動的重型車用液力輔助系統等新型綠色節能液力傳動產品。研究團隊吉林大學機械與航空航天工程學院 劉春寶教授研發團隊。成果成熟度批量應用范圍:本項目成果通過突破“流動解析實現高精度預測性能”、“性能預測指導葉片設計”、“流動解析完善液力產品匹配建模”、“先進制造保證液力產品與設計一致”、“大功率液力調速裝置自動補償系統智能運維系統”等涉及設計、制造與運維等核心難題的、緊密相連的關鍵技術，實現了在工程機械、重型商用車、電力和化工等行業成功應節能降耗的目的。“大功率液力調速產品集成設計關鍵技術及其節能應用”、“工程機械液力變矩器綠色節能設計與制造關鍵技術及產業化應用”項目先后獲得2020年吉林省技術進步一等獎和2019年中國機械工業科技進步二等獎。項目成果完全擁有自主知識產權，整體技術達到國際先進水平，標志著我國已完全掌握綠色節能液力傳動產品設計、制造核心技術，提高了國產液力產品的國際競爭力，突破了傳統設計方法的局限性，扭轉了國外產品逆向開發的局面，打破了國內液力產品不成體系而難以推廣應用的現狀，極大地提升了自主品牌大功率液力產品的綜合性能和生產效率，有效降低了開發成本，促進了綠色制造與應用產業的節能減排，帶動了國內相關產業的發展，為我國培養了大批工程機械液力傳動領域專業人才。本項目制造的液力變矩器、液力緩速器、液力偶合器等成果先后在國內首臺最大噸位12噸柳工裝載機、國內首臺重型鐵路養護車用的YH350多檔變速器、一汽解放J6卡車、電力和化工等“大國重器”大功率調速設備中得到應用。