2022年11月18日上午,我院召開第六屆學術委員會第22次會議,會議第4項議題為評選2022年度信電學院“院級代表性科研成果與社會服務貢獻”。
經申報初篩入圍教師宣講、學術委員會投票評選,我院6項科研成果與社會服務獲評為2022年度信電學院“院級代表性科研成果與社會服務貢獻”,名單如下:
第一完成人 | 成果/貢獻名稱 | 成果/貢獻類別 | |
1 | 張 璐 | 考慮極端事件恢復力與常態運行經濟性均衡的交直流混聯配電網規劃技術 | 解決重大科學問題 服務國家重大戰略 |
2 | 孫 紅 | 一種作物光譜信息采集裝置及作物植被指數獲取方法 | 突破關鍵核心技術 |
3 | 侯 琛 | 大規模復雜網絡化系統的分析、控制與優化 | 解決重大科學問題 |
4 | 葉 林 | 基于源-網-荷預測信息的高比例新能源電力系統的電力電量平衡理論研究 | 解決重大科學問題 |
5 | 張 瑤 | 農田關鍵參數高精度遙感監測反演技術 | 突破關鍵核心技術 |
6 | 劉 雪 | 我國都市型現代蛋雞產業高質量發展戰略研究 | 服務國家重大戰略 |
我院共有19位教師申報“院級代表性科研成果與社會服務貢獻”,11位教師初篩入圍,最終6位教師獲此殊榮。
附:2022年度信電學院“院級代表性科研成果與社會服務貢獻” 成果/貢獻簡介
一、 考慮極端事件恢復力與常態運行經濟性均衡的交直流混聯配電網規劃技術
近年來,嚴重自然災害、極端工況與蓄意攻擊等小概率、高損失極端事件頻發,電網生命線負荷失電可能造成民生福祉受損,而傳統針對韌性提升的配電網規劃方法可能導致過度投資。針對上述問題,提出了考慮極端事件恢復力與常態運行經濟性均衡的交直流混聯配電網規劃方法。針對配電網多維隨機變量概率分布差異性與強相關性,提出基于多維高斯函數凸組合的新型源荷概率分布描述方法;針對極端事件歷史數據不充分且概率分布難以刻畫的問題,建立了數據和模型聯合驅動的極端事件災損刻畫方法;針對極端事件恢復力和常態運行經濟性兩個指標量綱差異大、難以用風險方法表達的問題,基于納什談判的線性變換無關性公理提出了均衡規劃策略,實現了極端事件恢復力的投資邊際刻畫,積極應對氣候變化,保障民生福祉。
二、 一種作物光譜信息采集裝置及作物植被指數獲取方法
“智禾”作物長勢檢測傳感器,是團隊長期圍繞農作物信息獲取技術裝備開展研究,并突破系列關鍵核心技術,所取得的代表性成果。圍繞制約田間作物長勢及表型信息高通量獲取的瓶頸問題,研究農作物表型組參數信息探測與傳感器關鍵技術,集成新興光學元件、多光譜成像、 數據融合等方法,突破點面數據空間定位匹配、 光學自標定與反射率在線反演、 目標特征識別與參數解析等核心技術,創新性地研發了點面陣組合式傳感器,實現目標識別與營養診斷—體化,相關技術成果在黑龍江、河北省、河南省等等地進行了示范和推廣獲得了認可,“一種作物光譜信息采集裝置及作物植被指數獲取方法”(ZL201711059669.8)技術已經進行成果轉化,為農業信息化水平和服務農業智能化升級提供技術和裝備支持。
三、 大規模復雜網絡化系統的分析、控制與優化
在我國的“十四五”規劃中,未來網絡設施與其他21項國家重大科技基礎設施共同組成國家戰略科技力量,而大規模復雜網絡化系統(以下簡稱系統)是其重要一環。侯琛老師在系統底層研究了網絡節點的扁平化、無中心的分布式控制,提出了多節點動態資源競爭的部分可觀馬爾可夫決策的非合作博弈架構,降低了節點的能耗和故障率;在系統中層研究了網絡任務的高保真、高可靠的實時性傳輸,提出信道調控和計算模式決策的聯合優化架構,提高了網絡任務的傳輸和執行效率;在系統上層研究了網絡數據的高精度、低成本的協同式共享,提出了數據質量評估和數據協同共享的聯合優化框架,提升了網絡數據的可重復利用價值。相關成果以第一作者發表在IEEE TSMC-S、TSC和T-ASE上。
四、 基于源-網-荷預測信息的高比例新能源電力系統的電力電量平衡理論研究
電氣工程系葉林教授領導的電力系統調度運行控制研究團隊建立了新能源發電功率組合預測理論體系,提出了分層遞階多時空協調的新能源有功功率模型預測控制策略。2022年度由葉林教授牽頭申報的“基于源-網-荷預測信息的高比例新能源電力系統的電力電量平衡理論研究”項目獲得國家自然科學基金委員會新型電力系統領域聯合基金重點項目資助。項目針對新型電力系統中源-網-荷的不確定性,在研究揭示資源-氣象-環境數據的時空演化規律基礎上,構建電力系統電力電量預測理論體系,提出含大規模新能源電力系統精細化調度新方法和主動控制策略,研究成果將為解決高比例新能源接入電網所導致的電力系統電力電量平衡難題,提供堅實的理論基礎和技術支撐,具有重要的科學意義與工程應用價值。
五、 農田關鍵參數高精度遙感監測反演技術
張瑤研究課題組以作物冠層光譜遙感機理為基礎開展了長期研究,取得了系列成果。研究團隊創新的提出了幅值-形狀增強型二維相關光譜,實現高光譜信息的充分挖掘。隨后結合遷移學習技術,提供了小樣本條件下的冬小麥葉片葉綠素含量的高精度、高普適反演方法。相關研究成果被遙感領域的頂級期刊《Remote Sensing of Environment》錄用。同時課題組提出了一種面向農田土壤、作物雙目標的氮素一體化檢測方法,創新性的提出了投影梯度非負矩陣分解以及矩陣交叉融合的方法,實現土壤、作物全氮特征的深度挖掘與融合,進而實現農田氮素含量一體化監測。在農田土壤、作物關鍵參數監測的基礎上,課題組充分利用遙感時序數據,探索不同生育期作物生長與產量形成的內在關系,構建適用于短時序列遙感數據的高精度冬小麥估產方法。
六、 我國都市型現代蛋雞產業高質量發展戰略研究
依托“北京市創新團隊建設項目”,我院劉雪副教授主持開展的“都市型現代蛋雞產業高質量發展戰略研究”成效顯著,成為我院社會服務工作的又一亮點。該項目緊密結合科技發展和產業政策趨勢,將技術產品創新與體制機制創新有機融合,在為企業和產業高質量發展尋求技術產品創新路徑的同時,也為政府相關產業創新發展政策的制定提供了有力支撐。項目的系列研究成果還為成功申報“北京良種蛋雞產業集群建設項目”奠定了堅實基礎,爭取到中央資金2億元,撬動社會資金5.45億元。相關研究工作的有效開展,發揮了我院教師在農業高質量發展和鄉村振興中的“智庫”作用,有力推動了我國現代農業的高質量發展和鄉村振興,必將對提升我院和全校社會影響力產生積極影響。
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