京津冀等多地將現暴雨天氣 一圖了解暴雨天出行避險指南

2026-03-06 01:43 8,653次浏览

  西安8月13日電 (記者 阿琳娜)記者13日從西北工業大學獲悉,該校空天結構技術重點實驗室張衛紅院士團隊與香港城市大學呂堅院士、香港理工大學王鑽開教授合作,在軟體機器人領域取得了新進展,成功開發出一種基於新型電活性聚合物的多功能機器人,有望滿足複雜結構和極寒環境下的應用需求。   據介紹,電活性聚合物是一類可在電場作用下產生大幅度形變的智能材料,廣泛應用於人工肌肉、軟體機器人等前沿領域。隨著應用場景的不斷擴展,機器人對系統的多功能集成能力提出了更高的要求。傳統電活性聚合物往往僅具備電致變形功能,難以滿足環境適應性及系統集成需求。因此,開發具備多模式響應行為的智能材料並實現功能集成,是當前軟體機器人研究中一個亟須解決的問題。 圖為材料設計和多功能軟體機器人示意圖。西北工業大學供圖   在本研究中,團隊開發了一種具備低電壓驅動、高電吸附力和可控自加熱的新型聚氯乙烯基電活性聚合物。通過在聚氯乙烯凝膠中引入乙酸乙烯酯,有效抑制了因塑化劑遷移引起的發熱與電擊穿問題,同時顯著提升了材料的介電性能與力學性能。與現有材料相比,新型材料的發熱量降低超過50%,使用壽命延長15倍以上,輸出力提升1.75倍,電吸附力提升2.15倍,在2V/μm的低電場下即可實現30kPa的強吸附力,遠優於傳統靜電吸附結構。此外,研究還提出多種電壓控制策略,可實現材料的按需自加熱或進一步發熱抑制。   在此基礎上,研究團隊開發出具備快速爬行、低溫環境自加熱、模塊化組裝與協同作業能力的微型軟體機器人。機器人結構緊湊,響應靈敏,在僅72.5V的低電壓下即可驅動運動,顯著低於現有同類系統。通過集成的電吸附結構,機器人集群可在毫米尺度內實現快速連接與脫粘,在狹小空間內完成自主重構,具備優異的群體協作能力。   在極寒環境測試中,機器人可在-50℃環境下完成自主加熱、以及巡檢和冰層融化等任務。在航空發動機葉片檢測、狹縫探測和寒區作業等應用場景中展現出顯著優勢。相關成果為極端環境下小型智慧機器人系統的研發提供了新思路,也展示了該類材料在電子器件、仿生系統和智能製造等領域的廣泛應用前景。(完)

  據國家能源局數據顯示:2025年7月16日,全國最大電力負荷首次突破15億千瓦,達到15.06億千瓦,較去年最大負荷增加0.55億千瓦,刷新歷史紀錄。江蘇、浙江、廣東等多地負荷記錄被打破,迎峰度夏和能源保供進入關鍵階段。   極端高溫疊加產業復甦,用電負荷再創新高   近期,全國多地持續高溫,多省市氣溫超過40℃,疊加高溼度形成「桑拿天」,顯著推高商業和居民空調用電負荷,佔比高達48%。例如,7月某日,上海當天的空調用電量相當於三峽電站滿負荷發電4小時。   與此同時,產業復甦與新質生產力發展加速釋放電力需求。根據公開數據顯示,新能源汽車(比亞迪/寧德時代擴產)、光伏組件(隆基、晶科新基地投產)等高載能產業用電同比增12.3%;AI算力中心用電也持續攀升,如北京亦莊、上海臨港集群等園區單體負荷超過100萬千瓦,較2024年翻倍。   儘管面臨持續高負荷,今年全國電網運行總體平穩有序,大規模停電未再出現。這背後,除了發電與輸電能力的提升,更離不開用電側的智能化管理與柔性調節能力的提升,其中,一項關鍵技術正發揮著「隱形骨幹」作用——電力負荷辨識技術。   負荷預測與預警,電力保供的「先手棋」   每臺用電設備在運行時都會產生獨特的用電特徵,如電壓、有功功率波形、啟停電流等。負荷辨識技術則通過對用戶用電數據(如電壓、電流)的非侵入式採集與分析,結合智能算法,可分解和識別不同電器及其運行狀態、功率消耗等。   負荷辨識技術的應用可以幫助電網精準掌握用電結構和實時負荷分布,實現對負荷的預測預警,並作為電力系統規劃、運營和市場交易的基礎工具,在影響電力供需平衡、電價波動、資源優化和電網穩定性的領域發揮重要作用。在電力保供場景中,負荷辨識技術能夠有效輔助預測尖峰負荷與時段,從而輔助調度中心優化資源配置,制定柔性調節手段,提升電力系統在極端負荷條件下的響應能力和運行韌性。   同時,負荷辨識技術正逐步拓展至智慧城市治理、社區服務、商業綜合體能效管理等新興場景,為城市治理和企業運營提供精細化、智能化的能源管理工具。   行業認可:以創新實踐引領行業應用   近日,IDC發布《IDC PeerScape: 電力行業負荷辨識技術最佳實踐》報告。報告指出,負荷辨識技術與人工智慧、大數據等前沿技術融合日益緊密,已成為推動電力行業變革與發展的核心驅動力之一。報告研究和收錄了志翔科技、國網新疆公司等在該技術上的最佳實踐案例,對具體場景和應用如城市老舊社區電動車充電隱患治理、廣域網負荷監測、校園用電安全等,進行了挑戰分析、技術應用解讀和項目成效總結。   IDC中國高級研究經理李鑫表示,電力負荷辨識技術正從單一監測工具向能源管理核心基礎設施躍遷,短期增速將超 35%。並建議技術廠商優先布局「硬體輕量化+雲端智能分析」雙輪驅動模式,增加跨場景複製能力,構築競爭壁壘。   作為入選報告最佳實踐案例的企業之一,志翔科技自2023年起即開展電力負荷辨識技術的多場景創新探索,推動該技術從電網側向城市治理和民生服務延伸。此次入選IDC最佳實踐報告的電動自行車入戶充電監測系統正是該技術在社區管理側提升基層治理智能化水平的應用。而在電力企業側,志翔科技已為多地電網公司部署空調負荷監測與柔性調控方案,通過精準識別用電設備及其運行負荷狀態,提升預測與應對能力,助力電力資源科學調配。   未來,志翔科技將持續深化負荷辨識技術的研發與應用,助力構建安全、高效、智能的電力系統,為國家電力安全保供和智慧城市建設貢獻「志翔方案」。

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