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2023年6月28日, 加拿大-美国联合国家标准ANSI/CAN/UL 9540:2023储能系统和设备安全标准第三版正式发布。本次标准新增了交流储能系统和直流储能系统概念，以更好地匹配储能系统的不同应用。

锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)是使用者十分关心的问题，其涉及电池的更换时间和安全。针对锂离子电池的电容量非线性变化趋势，提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解与双向长短期记忆网络-Transformer的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先，利用自适应噪声完全集合经验模态分解方法对锂离子电池电容量数据进行分解。其次，使用串联的双向长短期记忆神经网络和Transformer网络对分解后得到的残差序列和本征模态分量序列进行建模预测。最后，将预测的若干本征模态分量序列和残差序列进行求和，并对求和之后的最终预测数据与原始数据进行RUL预测。采用NASA公开的电池数据集对所提方法进行验证，结果表明，所提方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和绝对误差控制分别控制在0.0173、0.0231、1.2084%和3个循环周期以内，能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。

电池状态有效评估过程中数据驱动法的模型输入虽与容量呈现相关性，但并没有考虑其信息量及信息质量，低质量的数据输入会造成一定程度的预测偏差。针对上述问题，提出一种计及健康特征信息量的加权神经网络电池健康状态(state of health, SOH)预测与剩余寿命(remaining useful life, RUL)估计模型。该模型在GA-BP神经网络的基础上，通过确定有效健康特征数据集，利用数据信息度构建动量因子来保证神经网络迭代收敛速度。并基于熵权思想过滤出低信息量健康特征的预测结果，将过滤后的预测结果作为电池老化模型的输入，进一步实现剩余寿命的估计。通过公开电池老化数据集与实验平台进行验证，得到该模型健康状态预测结果MAE、RMSE分别控制在0.63%、0.81%之下，剩余寿命估计结果MAE、RMSE分别控制在0.0031 mA·h、0.0042 mA·h之下，具有良好的可行性与有效性。

准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)对降低电池使用风险和维护设备稳定性方面具有重要意义。为了提高锂离子电池RUL预测的稳定性和结果的准确性，提出一种基于混合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的锂电池RUL预测模型。首先，用均值化方法对原始数据中的异常值进行处理。然后，结合Tent混沌映射、自适应权重以及反向学习策略和柯西变异扰动策略优化麻雀搜索算法，再利用改进麻雀搜索算法对LSTM模型的参数进行优化。最后，采用改进的混合ISSA-LSTM模型并完成RUL预测。采用NASA公开数据集对本模型进行验证。结果表明，该模型的平均绝对误差、均方根误差和平均相对百分比误差控制在0.016 47、0.022 84和1.2048%以内，能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。

烟气脱硝，是指将高温燃烧后（包括燃煤锅炉、燃油燃气锅炉以及一些工业炉）烟气中所含的有害物质—NO X 脱除的技术，包括 SCR 和 SNCR 两种主要技术流派，其中 SCR 是烟气脱硝的主流技术。所谓 SCR 技术，是指在锅炉的省煤器和空预器之间设置 SCR 反应器，在反应器内安装催化剂，在反应器之前的烟道截面内喷入还原剂（含氨气体），还原剂与 NOX 在催化剂表面上发生反应脱除 NO X 。SCR 烟气脱硝所使用的还原剂从根本上来说是氨气，需要在现场设置一套能够持续生产氨气的装置。从原料上来看，氨气制备系统可以分为无水液氨系统、氨水系统和尿素系统。其中使用液氨蒸发制备氨气的系统最为常用，原因是其投资最便宜，运输、使用成本也最低，但液氨系统存在重大的安全隐患，特别是它的运输和存储过程，液氨泄漏带来的危害非常大，安全事故屡见不鲜；氨水系统的投资、运行以及运输成本都很高，比液氨安全一些，但仍有一定的安全隐患；尿素系统的投资及运行成本与液氨系统相比较高，但运输成本相当，并且尿素系统基本上没有安全隐患，是最安全的氨气制备技术。 目前商业化应用的尿素制氨工艺技术主要有尿素水解和尿素热解，其中尿素水解又包括了普通水解（AOD、U2A、国内化工行业水解）和美国 Chemithon 的催化水解（SafeDeNOx），尿素热解则主要是美国燃料公司（Fueltech）所提供的 NOxOUT ULTRA 技术。和热解相比，水解由于采用电厂较为丰富的蒸汽作为热源，能耗较低。但 AOD、U2A 等国外水解技术，反应较慢需要庞大的反应器和缓冲装置，其投资和能耗较高。相对而言，尿素催化水解因为在化学反应中加入了催化剂，使得反应速度大大加快，能耗也大大降低。商业上相对成熟的催化水解技术主要是美国 Chemithon 公司的催化水解技术 SafeDeNOx，在美国有 3 台业绩，但是该技术在国内尚无应用。 本项目研究的低能耗尿素催化水解技术是在尿素普通水解和热解技术的基础上，提出的一种新型尿素制氨技术。经过磷酸铵盐类催化剂的催化作用，熔融状态的尿素可在温度 135~160℃、压力约 0.4-0.9MPa 下进行快速水解反应。催化剂的主要作用是通过改变了反应路径，从而大大加快反应速率，降低响应时间，实际系统的负荷跟踪时间可缩短在 1min 之内或更短。预计本项目的研究能够有效填补国内空白。

目前，国内燃煤发电企业正按照国家《“十二五”节能减排规划》的要求，对锅炉烟气进行脱硝处理，以减少氮氧化物排放。煤粉锅炉降低氮氧化物排放，普遍采用SCR脱硝工艺，SCR脱硝还原剂的制备可采用液氨法和尿素法。 随着近年来电力行业内对液氨的潜在危险意加重视，未来市场将对尿素分解法制氨工艺有追切的需求。尿素分解法制各脱硝还原剂，分为尿素热解法和尿素水解法。尿素热解法以美国FuelTech公司开发的ULTRA工艺为代表，其原理是利用尿素对热不稳定的性质，迅速加热会分解生成HNCO（氰酸）和NH。主要缺点是采用电加热方式提供热源，运行费用高，设备体积大，现场布置困难。以一台600MW的燃煤锅炉为例，配套的尿素热解炉直径约2.4m，高度约9m，需要上下贯通多层检修平台，难以布置。尿素水解制氨工艺是尿素溶液在压力金中发生水解，水解后的产物为NH、CO2、H0的混合蒸汽，经除雾器除掉携带的水滴后，通过自身压力送往氨气稀释系统，加入空气后稀释成浓度约5%的氨气，送往喷氨系统。目前尿素热解法和尿素水解法的初投资相当，但水解法采用低品质的蒸汽作为加热热源，运行成本大大低于采用电加热的尿素热解法，因此尿素水解技术将具备更强的市场竞争力。

中国广核集团在各大在建或在运工程项目中一直采用 AREVA 技转的控制棒下落缓冲分析软件进行燃料组件水力学计算。“核电走出去”战略需求，集团研发自主 STEP-12 系列燃料组件，对燃料组件的结构进行自主设计研发，原水力学软件已经不适用，需根据自主燃料组件结构设计开发相应的热工水力自主化设计分析软件。新的结构设计需要重新建立软件模型，同时开展软件代码开发测试以及试验验证，模型建立及实验验证均需建立完全自主的模型及实验验证方法论。在 GDA 项目中，AREVA 技转软件因知识产权问题并不能保证“核电走出去”战略的顺利推进。中广核研究院历经 7 年时间开发了自主化燃料组件水力学分析软件包，该软件包具有完全自主知识产权TULIP 控制棒下落缓冲分析软件是首个能够分析一体化端塞“管中管”导向管设计的落棒分析软件。TULIP 软件相比于 AREVA 技转的同类软件，将物性参数由手动计算输入转换为软件自动计算，在计算模型中增加了“管中管”模型，即增加了分析软件的计算效率和适用范围。LOTUS软件从动量守恒定理等经典理论出发，结合堆芯燃料组件结构，采取必要合理的假设及简化后，建立物理模型；LOTUS 软件整合了子通道分析程序 LINDEN，只需输入待分析的堆芯工况的物理、热工等运行参数，燃料组件水力提升力分析软件 LOTUS 可以计算出相应工况的水力提升力与不确定度，计算高效准确；TULIP 软件的计算结果利用了 STEP-12 燃料组件落棒试验数据进行验证，LOTUS 软件的计算结果利用 STEP-12 燃料组件水力提升力试验数据对进行验证，最终确认燃料组件水力学分析软件包的计算结果的合理性与保守性，满足工程应用的需求。燃料组件水力学分析软件包完全自主开发与验证，具有自主知识产权。热工水力软件包适用于自主燃料组件 STEP-12 系列的设计验证及工程计算，同时已经成功应用于防城港二期、GDA、EUR 项目中。同时推广至小型堆燃料组件、14 英尺燃料组件等不同类型燃料组件的研发设计及工程计算。