2023年11月27日上午,我院召开第七届学术委员会第1次会议,评选了2023年度信电学院“院级代表性科研成果与社会服务贡献”。
经申报初筛、入围教师宣讲、学术委员会投票评选,我院5项科研成果与社会服务获评为2023年度信电学院“院级代表性科研成果与社会服务贡献”,名单如下:
第一完成人 | 成果/贡献名称 | 成果/贡献类别 | |
1 | 杨立伟 | 智慧农业前端信息获取先进传感器标准体系研究 | 服务国家重大战略;制定国家政策法规、发展规划 |
2 | 孟繁佳 | 设施农业智慧云服务系统产业化“博士农场” | 服务国家重大战略 |
3 | 位耀光 | 智慧渔场多维全景感知监控系统与装置 | 获得重要品种与产品 |
4 | 叶 林 | 数据中心混合储能系统的分层模型预测调度策略研究 | 解决重大科学问题;突破关键核心技术 |
5 | 赵景博 | 基于头戴显示器的动作识别与体感交互技术 | 突破关键核心技术 |
我院共有16位教师申报“院级代表性科研成果与社会服务贡献”,13位教师初筛入围,最终5位教师获此殊荣。
附:2022年度信电学院“院级代表性科研成果与社会服务贡献” 成果/贡献简介
一、智慧农业前端信息获取先进传感器标准体系研究
智慧农业前端信息获取先进传感器标准体系的制定工作是“智慧农业系统集成研究”教育部重点实验室、农业农村部“农业信息获取技术”重点实验室“创新平台、科技攻关和科研装备试制经验积累的结晶,是团队长期围绕智慧农业先进传感技术开展研究、并突破系列关键核心技术,所取得的代表性成果。团队多年来一直从事标准化工作,作为第一完成单位承担国家标准 GB/T 41734.7-2023 的制订工作(杨立伟(第1完成人)、刘刚(第2完成人)、张淼(第4完成人))。该标准为国内首批立项的围绕智慧养殖动物电子射频耳标技术的国家标准之一,实现了我校智慧农业领域主持制定国家标准的零突破,对国内养殖智能化装备研发和生产提供了重要技术支撑,标准发布后在全国实现推广,对研制具有自主知识产权的农业装备起到了指导作用。
二、设施农业智慧云服务系统产业化“博士农场”
作为首批平谷区“博士”农场项目创建人,选址峪口镇南营村,牵头组建团队流转土地40亩,引入社会资本400万元,设计建设了新型冷弯钢结构装配式日光温室。应用自主研发的水肥一体化智慧调控云服务系统大幅提高了农场生产管理水平,降低了人工投入。联农带农成效显著,村集体年土地租金加分红收益超过10万元,实现了南营村的整体脱薄。项目研究成果获得2022年山东省科技进步二等奖。新华社、光明网、人民网等多家主流媒体累计报道40余次。项目负责人孟繁佳作为北京市“人才京郊行”选派人员优秀代表拍摄了由中共北京市委组织部牵头策划,北京卫视全国首档聚焦人才纪实节目《为你喝彩》,节目视频选送中共中央宣传部“学习强国”学习平台发布。
三、智慧渔场多维全景感知监控系统与装置
针对传统设施养殖存在的数据传输成本高、设备运行状态监控手段缺乏、智能化控制水平低等问题,通过分析传感器、电气设备等的分布式组网、安全交互等需求,设计开发了融智能采集传输终端、载波智能开关、测控云平台于一体的智慧渔场多维全景感知监控系统与装置。所研发的基于电力线载波(HPLC)智能终端采用低压电网作为数据传输通道,可实现“免布线”、“即插即用”的多维感知数据传输;所开发的智能开关模块可实现对设施电气设备电压、电流、电功率的实时监测和远程智能控制;所开发的设施物联网测控云平台可实现基于物联网、大数据的养殖环境与电气设备工况信息实时查看、分析、预测预警与智能控制。相关研究成果显著提升了设施环境测控智能化水平。
四、数据中心混合储能系统的分层模型预测调度策略研究
电气工程系叶林教授领导的电力系统调度运行控制研究团队提出将数据中心备用电源纳入电力系统调度资源体系,建立了考虑调度综合收益的数据中心备用电源参与电力系统调度的分层控制模型,提出了考虑指令跟踪误差和荷电状态的混合储能响应电网调度指令策略,对跟踪误差进行反馈校正,减小了指令跟踪误差,降低了荷电状态波动范围,使得备用电源的利用率得到了大幅提升。该项研究利用数据中备用电源参与电力系统调度,一方面可作为灵活性资源缓解新能源不确定性对电力系统运行的影响,另一方面通过峰谷套利提高数据中心的运行经济性。研究成果已发表在电气工程领域顶级SCI期刊Applied Energy上(ESI工程领域前3%,最新IF=11.2)。该项研究成果将为解决高比例新能源接入电网所导致的电力系统电量平衡和消纳难题提供理论基础和技术支撑,具有重要的科学意义与工程应用价值。
五、基于头戴显示器的动作识别与体感交互技术
面向虚拟现实(VR)环境实现快速、可靠的动作识别与自然、真实的体感交互方法是提升虚拟现实技术可用性的关键所在。传统VR体感交互技术依赖于外部光学跟踪系统或惯性跟踪系统对用户动作的跟踪和识别,对VR体感交互技术的实现与应用造成诸多不便。本研究针对该问题,提出并实现了一种仅依赖VR头戴显示器输出的头部动作跟踪信号识别用户身体动作和头部动作的方法,并设计了基于该动作识别方法的虚拟行走交互系统,提升了VR体感交互的自然度和易用性。该研究成果发表于CCF-A 类顶级会议IEEE VR 2023[1],系我校首次在该会议发表论文。赵景博副教授于2023年3月在IEEE VR 2023会议做论文口头报告,该研究成果同月获院级新闻报道。