CZTS薄膜太阳电池：虽然CIGS 是目前薄膜太阳能电池中光电转换效率最高的太阳能电池，但是由于In和Ga元素是稀有金属，在面向大规模生产时受到元素稀缺的制约。有机-无机杂化钙钛矿太阳电池：将无机材料电子迁移率高、机械性能良好、稳定性高和有机材料光吸收率较高、易加工的优点加以整合，发挥协同效应，提高光伏电池的整体性能，是未来太阳能电池最重要的研究方向。

锂离子电池超声扫描仪是利用超声波成像技术，从声学角度来表征锂电池内部多相结构变化的检测设备。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 锂离子电池超声扫描仪是利用超声波成像技术，从声学角度来表征锂电池内部多相结构变化的检测设备。它可以实现软包电池及方形电池中电解液浸润状况及微量产气的原位无损检测，并能迅速灵敏地反映电解液浸润状态，评价电解液稳定性，检测SEI生长情况，从而对电池的健康状况进行综合评估，为优化电池装配工艺，分析电池失效机制等方面提供了创新性的技术手段和有效途径，有助于实现锂离子电池的安全性预警与故障的及早排除。 锂电池整体为封闭式结构，可见光、红外线、电子束等信息载体无法穿透金属外壳，内部状态难以直接观测，无法获知是否存在如电解液浸润不良、产气等影响电池性能，甚至导致安全隐患的因素，极大阻碍了锂离子电池的规模化发展及应用，亟需一种原位、无损的新型表征技术来研究这些结构演变。

该工作打破了基于有机小分子为空穴界面层的倒置型钙钛矿电池最高效率记录，为发展高效、稳定的钙钛矿太阳能电池提供了新思路和材料体系。

本项目是太阳电池单体和组件生产线上不可缺少的重要设备，可以替代进口；该成果创造性地利用光反馈和自动控制技术研制出了恒定光强脉冲氙灯，该氙灯可以发出数毫秒恒定光强的光脉冲（持续时间0.5毫秒到10毫秒可调），且发光强度可大范围调节（调节率1比5），平均功耗极低（1～5W）。基于该氙灯研制的太阳电池测试系统单次闪光就可完成一次完整的测量。与基于频闪脉冲氙灯的产

团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 锐锋智锂（陕西）科技有限公司 企业法人 张志杰 注册时间 2022.5.16 注册所在省市 陕西省西安市 组织机构代码 91610113MABLKTJR6C 经营范围 技术服务、技术开发、技术咨询、转让及推广 企业地址 陕西省西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场C座1401 获投资情况 海沃能量盒子1000万投资意向 三、负责人及成员 姓名 学院 入学时间 张志杰 能源与动力工程学院 2021 陈博 能源与动力工程学院 2019 董梓竣 管理学院 2019 宋自远 电气学院 2019 陈昊煊 能源与动力工程学院 2019 黄嘉慧 人文社会科学学院 2019 罗寒非 化学学院 2019 陈楷林 能源与动力工程学院 2019 师鸣遥 生命科学与技术学院 2019 四、指导教师 姓名 学院 职务/职称 研究方向 丁书江 化学学院 教授/院长 电化学储能 杨国锐 化学学院 副教授 锂电回收 延卫 能源与动力工程学院 教授 污染控制 五、项目简介 随着新能源汽车产销量逐年爆发时增长，大量退役动力锂电池涌入报废市场。一方面，镍钴锂元素作为电池极粉生产的关键性材料，而我国长期以来严重依赖进口，面临巨大的材料供给缺口；另一方面，退役电池因含有余能，在堆积、运输及拆解过程易发生起火爆炸（相当于1/8同质量TNT的爆炸威力），危害操作人员安全，同时造成不可逆的镍钴锂产物损失。 因此，预放电步骤是传统工艺中的必经之路，而在预放电过程中又存在严重的环境污染问题，致使传统拆解企业难以进驻工业园区，大大压缩了行业的发展空间。针对上述痛点，本团队研发的项目： （1）首创性实现了对退役动力锂电池的带电拆解，避免了传统拆解高浓盐水预放电工艺，降低拆解成本，单条产线可年减少20万吨高浓盐水的排放； （2）通过自研高效吸附剂与先进的废水处理工艺，实现生产线三废零排放，年减少超百万元的治污成本，获得准入工业园区的资格； （3）内置余热回收系统回收电池残余电能，年减少超1万吨标准煤燃烧，减少超4万吨的CO2排放。 经过学生团队技术攻关和基础实验研究，我司已获得了成套的动力锂电池破解分选技术，已申技术专利20余项。其中负责人已获5项核心授权专利，实审专利11项，对技术、产品形成全方位保护。经过多次技术升级，已成功调试安装了退役动力锂电池破解分选成套设备生产线，该生产线完全达到工业生产要求，锂电池年处理量提升到5000吨，处理能力里超同行10%，产品回收率超同行20%，产品价值率领跑同行30%，并可入驻工业园区。 此外，团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。公司已获得海沃能量盒子1000万投资意向，并与多家智能化设备供应商达成代工生产合作，研发的生产线已在云南云天化集团、陕西全通集团完成中试验收，即将投入大规模生产使用。 

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

国内一家使用产业化重载机器人搅拌摩擦焊实现轻量化电池托盘制造。多种电池箱制造工艺布局...

武汉蔚能电池资产有限公司是蔚来（安徽）控股有限公司联合宁德时代新能源科技股份有限公司、国泰君安金融产品有限公司、湖北省科技投资集团有限公司合资成立。经营范围包括：动力电池租赁、维修、批发兼零售；废旧电池回收；售电；电力工程；电动汽车充换电基础设施的规划、研发、设计；换电站、充电桩和储能系统相关设备及零部件的研发、生产、批发兼销售、租赁、运营管理等。

一种基于虚拟发电厂的配电网无功功率优化调度方法及系统，在沿馈电网络接入的每个节点连接设 置一个监测装置，控制过程包括当虚拟发电厂的当前调度时间段开始时，各监测装置向虚拟发电厂的集 中控制器上传所接入节点的实时电压有效值；集中控制器建立无功功率优化调度模型并求解得到各分布 式电源的无功输出给定值，集中控制器向各分布式电源发送无功输出给定值，各分布式电源相应输出无 功功率至馈电线路。本发明通过集中控制器的优化调度，使得配电网中各个节点电压偏离额定值

1. 痛点问题 随着电力系统的发展，电网运行方式时变性和复杂性日益增强，运行专家难以把握电网安全运行的特征和规律，极大的增加了电网运行风险和控制难度。在传统的调度机制中，一方面，运方人员人工选择典型的运行方式，通过离线电力系统分析程序，计算电网潮流，分析电网稳定性，制定电网安全运行边界，进而人工归纳形成“年度运行方式手册”，来长期指导电网运行；另一方面，调度员将上述运行规则作为安全边界（安全约束），输入能量管理系统（Energy Management System，EMS），进而对电网进行调度和控制，以求在安全边界内达到最优运行点。 然而传统的调度机制存在问题，近年来国内外频繁发生的大停电事故也说明了这一点。主要问题归纳如下： 第一，极端运行方式下不安全：电网运行方式多变，离线规则可能不满足极端运行方式的安全要求。 第二，常规运行方式下经济性差：受能力和时间所限，运方人员离线制定运行规则时，仅分析典型运行方式，规则形成后长期使用，相对粗放，缺乏精益化管控，导致电力网络资源利用率低。 第三，随着新能源的大规模并网、需求响应的逐步实现，运行边界频繁变化，不确定性增强。 第四，电力系统运行受到其他系统影响，电力系统安全已经演变成为一个多系统、多因素综合分析问题。以微气象系统为例，对于发电侧，微气象直接影响风电、光伏等新能源的出力；对于需求侧，微气象直接影响工业负荷、智能楼宇、电动汽车等的负荷功率。因此，微气象系统通过影响发电负荷水平，进而影响电力系统安全。因此，随着电力系统与其他系统的关系日益紧密，电力系统安全评估时需要考虑其他系统（例如微气象系统）的影响。 综上所述，传统的调度机制已经无法适应新的形势。因此，亟需研究支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件的关键技术，通过人工智能、深度学习等信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员的基础理论瓶颈，从实际电力系统出发（物理维），立足现有调度机制，基于在线运行方式，采用模型驱动的安全评估方法（模型驱动），形成海量电力系统安全评估仿真样本（数据维）；再以这些样本为基础，通过机器学习训练数据驱动的电力系统在线安全评估模型（数据驱动），形成电力系统安全运行知识图谱（知识维），以代替运方的“年度运行方式手册”。 2. 解决方案 本成果提出了一种支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员技术，包括可再生电源的数据驱动电压频率响应特性建模方法、用于暂态稳定预测的失稳样本主动生成方法、电力系统暂态稳定评估方法、结合深度学习和仿真计算的暂态稳定严重故障筛选方法、考虑运行约束的调整潮流生成方法等关键技术，开发了支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软件。该软件用“人工智能”代替“专家智能”，以电力系统安全评估产生的海量仿真数据为基础，以人工智能和机器学习为手段，构建电力系统安全运行知识图谱，从而将“专家智能”离线制定粗放运行规则的模式，变革为“人工智能”在线发现精细运行规则的模式，逐步代替运方的“年度运行方式手册”，保证复杂电网安全、稳定、经济运行。 3. 合作需求 寻求应用场景和资源对接，应用场景和业务能覆盖断面规模众多的大省如浙江、广东等，并且有与输电网断面发现的大中型企业有合作经验，同时具有一定的技术开发能力、市场推广资源和现场工程实施经验，能与现有团队形成合力，通过信息领域与能源领域的交叉研究，突破支撑复杂电网断面发现的智能机器调度员软硬件难题。为保障项目实施质量和进度要求，拟合作团队需通过ISO9001质量管理体系认证，且是国家高新技术企业。期望通过合作，全面开展产品和服务的推广销售。