大赛主题

智慧城市

作为社会进步和经济发展的核心引擎，大规模城市化也带来了交通、环境、人口、能源、健康、安全等各个方面的挑战。新一代的智能技术为解决这些挑战提供了可能，网络化和数字化将打破各个子系统的边界，城市的各种基础设施将成为一个有机的整体，信息物理系统CPS、大数据、和人工智能等技术将把城市运行效率优化到一个前所未有的水平。未来的城市将更智慧，更宜居。

参赛者可以从三个主要方面选题：

城市资源供给和优化


通过物联网技术把分散的“水、电、热、气”等资源供给设施连接起来，资源提供商可以更加精确实时的掌握当前和预测未来的负载变化，并且可以反聩到对应的生产系统，优化资源效率和提供系统的稳定性和安全性。我们尤其关注低成本高可靠的传感、仪表、和通讯技术，安全和可扩展的大数据管理、挖掘和可视化，高动态环境下的负载预测和反馈控制等。

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电动汽车基础设施


推广电动汽车是减少城市空气污染的重要措施之一，先进的充电基础设施是电动汽车普及的关键。选题可围绕快速充电技术，基于交通大数据的负载预测与均衡，充电桩与电动汽车接口的多样性和兼容性，新型“人-车-桩”交互手段与用户界面，电动汽车和充电桩与微/纳电网技术的结合，移动充电服务App与生态系统，与移动生态巨头的结合，与移动出行或停车App的结合等。

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智能建筑与智能家居


更加安全、舒适、健康和环保的生活空间是人类永无止境的追求。选题可围绕多种通讯技术的共存、互操作与集成性，降低系统集成的复杂度和技术门槛，新型人与建筑/家居的交互手段和用户界面，面向“老、病、残、幼、孕”等特殊人群的解决方案，养老家居与医疗家居，建筑/家居与微/纳电网技术的结合，建筑/家居大数据的采集、管理、挖掘和可视化，智能建筑/家居平台与第三方服务的集成，智能建筑/家居平台与互联网生态巨头的结合等。

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能源互联网

互联网技术、可再生能源技术和电力设备技术的迅速发展带来了电力系统的巨大变革。现代电网已经变得更加智能，使得分布式发电系统、微电网系统、储能系统、各类负荷、电动汽车充电基础设施以及石油天然气网络等能源节点的互联互通和能量流的控制与优化成为可能。结合最新的大容量远距离输电技术，更大范围的能源互联网正在浮现并将最终实现全球能源共享。

参赛者可以从三个主要方面选题：

多能源互补技术


借助于能源互联网，可以实现电网、天然气管网、供热供冷网等的智能互联。其中储能技术和电能转换系统在各种能源的互联中占有重要位置。大数据技术等分析和预测技术也将应用到多种能源的互补和协调。

课题可以围绕可再生能源和传统能源以及储能系统的一体化运行技术、冷-热-电联供技术、基于城市或农村多种能源的微型能源网技术、能源互联网规划、电能转换设备、现代通信技术和大数据技术在新能源中的应用等领域开展研究。

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智能汽车电网


电动汽车在近年来实现了爆发式增长。多为一种交通工具，电动汽车同时也是用电设施和储能设施。未来电动汽车的巨大保有量将使其成为能源互联网的重要组成部分。汽车电网技术实现了电动汽车与电网之间能量的双向流动，对能源互联网的稳定运行发挥着重要的作用。

课题可以围绕电动汽车有序充电、充电站与储能技术、大功率充电站配罝、用于电动汽车的双向电力电子变换器、充电站辅助服务等提出创新方案。

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主动配网技术


数字化时代对于电能质量提出了更高的要求。同时，分布式能源的推广、可控负荷比如变频器的规模化应用对配网的运行带来了新的课题。潮流在配电网中双向流动，主动元件的比重越来越高，传统的保护难以为继。如何运用新型的电力电子器件、储能元件以及通讯传感技术，提高配网的运行可靠性，建立与数字化时代匹配的新型配电网，成为当前研究的方向。

课题可以围绕主动配网下的新型电力电子产品、需求侧响应、电能替代、可预测维护等方面开展研究。

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数字化工厂

机器人是未来智能制造的关键技术之一。在‘物、服务与人互联’的大趋势下，传统的机器人应用场景将会被颠覆。机器人技术与相关的前沿技术相融合，将在多个方面产生突破，机器人将更加智能，与工厂环境互联更加紧密，与人交互更加容易，也更加安全。

参赛者可以从三个主要方面选题:

智能设备互联、分析及展示


把工厂不同传感器、智能设备进行互联，使其状态、诊断、生产过程测量数据经由不同互联网络通信，无缝上传、集成到生产信息管理系统、制造执行系统，生产运行调度优化系统等，实现工厂不同角度及功能的智能制造。

课题可以考虑如何将各类智能设备无缝互联，结合具体的应用场景，搭建统一的管理平台。围绕数据加工、挖掘及展示方法，将测量数据进行预处理、分析、可视化呈现，突出方案的优点和价值。

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数字化机器人系统： 包括产品和应用


1. 数字化机器人产品与服务
机器人产品的设计环节采用不同的数字模型，比如刚度，强度，疲劳与寿命，尺寸精度等模型，进行产品的数字化描述。在数字化描述的基础上进行产品的优化设计从而得到最优设计的产品。以此为基础，在产品的使用环节，通过不同的传感，采集产品数字化模型所需的关键参数，通过对产品数字化模型的评估，产品使用情况的评估，给出产品使用的状态描述和预测，进而能提出产品使用的优化改进措施。

2. 数字化机器人应用
建立机器人自动化系统的数字模型，比如生产节拍，机器人运动状态评估，良品率等的模型。在生产过程中对不同模型的关键参数进行采样，进而通过机器人自动化系统的工作状态进行评估，调整，优化等，实现机器人自动化系统的实时优化控制。

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智能产品设计


考虑应用增材制造、3D打印、轻量材料、高级复合材料等新型技术，结合一个实际的工艺流程或者产品设计，提出自己的改造方案，可以带来明显的效益，比如降低材料的综合成本，缩短生产周期等。

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