葡京娱乐场-富盈娱乐场开户

本發(fā)明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個采樣點 [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數(shù)；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯(lián)數(shù)； 通過構(gòu)造擴散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應(yīng)的 Xi 的并集作為最大功率點的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數(shù) Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統(tǒng)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關(guān)于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內(nèi)分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經(jīng)超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網(wǎng)來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預(yù)測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網(wǎng)運行管理帶來嚴峻挑戰(zhàn)。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預(yù)測，為有源配電網(wǎng)調(diào)度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各節(jié)點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式挖掘各頻率下各場站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預(yù)測，而后重構(gòu)得到各場站功率進而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉(zhuǎn)換為輸出序列進行未來時間步的預(yù)測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關(guān)鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測模型通過對時域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測精度的進一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測的聯(lián)邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務(wù)器進行模型的聚合以實現(xiàn)用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預(yù)測模型的訓練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預(yù)測模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練近似的預(yù)測效果。 （四）競爭優(yōu)勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關(guān)聯(lián)特征，實現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測精度提升。 當缺乏氣象實測或預(yù)報數(shù)據(jù)時，考慮分布式光伏時空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)測精度。現(xiàn)有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關(guān)性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長期穩(wěn)定的情況下，可以取得較好的預(yù)測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發(fā)生短時波動，因而各場站關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系去考慮這種復(fù)雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現(xiàn)功率預(yù)測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態(tài)分量，減小關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練方式近似的預(yù)測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測方法性能在很大程度上依賴于訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓練方式實現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來自各場站的運行數(shù)據(jù)而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導(dǎo)致被外部攻擊者進行數(shù)據(jù)分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓練方式難以實現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預(yù)測，實現(xiàn)對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯(lián)邦學習框架，實現(xiàn)各場站預(yù)測模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時取得不錯的預(yù)測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)性。對于分布式光伏，雖然場站數(shù)量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導(dǎo)致的相關(guān)性較強。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當前的各場站輸入功率進行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)表征，實現(xiàn)功率預(yù)測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數(shù)據(jù)隱私應(yīng)的前提現(xiàn)實現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預(yù)測更關(guān)鍵的輸入特征，以此實現(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學習框架聚合各本地模型，實現(xiàn)各站點信息聚合，實現(xiàn)精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負荷預(yù)測、用戶可調(diào)度容量評估、激勵型需求響應(yīng)基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優(yōu)的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

產(chǎn)品詳細介紹1、箱體采用主副音箱設(shè)計，小巧細致，采用優(yōu)質(zhì)貼皮木紋箱體  采用優(yōu)質(zhì)高密度板木質(zhì)結(jié)構(gòu)，厚達12cm，有效杜絕諧振和逄聲。由一只5寸全頻喇叭組成，剔透的音質(zhì)，豐富的音域，宏大的低音動態(tài)。一路電腦、DVD、卡座線路輸入，一路有線話筒輸入，音樂音量，高低音獨立調(diào)節(jié)，混響及話筒音量獨立調(diào)節(jié)，內(nèi)置2.4G無線接收器，配合無線麥克風擴音系統(tǒng)，安裝簡單、使用方便、維護容易。使用2.4GISM免審批使用頻段，數(shù)字射頻技術(shù)，2.4G數(shù)字無線話筒采用DSP自動搜頻功能，并鎖定地址碼，有效避免傳輸干擾，同時使用1000套無串頻，滿足同一場所大量使用的需要，開機自動進入配對狀態(tài)，配對成功后，自動轉(zhuǎn)入接收狀態(tài)，麥克風傳感器及機殼一體化設(shè)計（也可以外接領(lǐng)夾及頭戴話筒），可靠耐用.；一路大三芯6.35直插頭話筒（環(huán)保麥克風插口，使用有線無需電池）輸入；話筒 可以與任意主機配對使用；話筒具有功耗低的特點，使用聚合物鋰電池供電，一次充電可連續(xù)使用最多可達12小時，話筒采用可更換的充電式鋰電池（可拆下焊接）。2、接收器將接收到的RF數(shù)字信號通過D/A技術(shù)轉(zhuǎn)換成模擬線路電平輸出，每個接收器匹配1支無線話筒（配一個話筒最穩(wěn)定，可配兩個話筒），同一話筒可在不同教室使用，不會造成干擾，十分方便。在連接時自動獲敢工作頻點并在受到干擾時自動跳變到干凈的頻點，保證話筒能在最佳環(huán)境下工作。麥克風內(nèi)置電源管理電路，具有低電壓報警、充電 管理功能，充電時，紅色指示燈這也，充滿電后自動熄滅。充電過程約需2小時，最時充電15分鐘可滿足一節(jié)課所需的電量。3、自動對頻：只需在與接收器近距離（3米）范圍內(nèi)按下麥克風開關(guān)鍵，便可自動完成的相互對頻開機操作，而無需其他復(fù)雜的操作便可正常使用。4、自動選頻：開機自動搜索干凈頻段，有效避開WiFi等同頻帶來的2.4G信號的干擾數(shù)字加密：每臺設(shè)備只有唯一的ID加密碼，編碼多達百萬組。多間教室同時使用不會出現(xiàn)竄頻干擾的現(xiàn)象。5、低功率發(fā)射：電磁波輻射只有普通手機的1/90.避免長時間處于較大功率高頻無線電波不幸中對人體帶來的損害6、綠色電池：采用可循環(huán)充電的鋰電池供電方式，避免一次性使用的干電池對環(huán)境產(chǎn)生的破壞7、話筒帶有音量調(diào)節(jié)等功能：采用數(shù)字電子音量調(diào)節(jié)技術(shù)開機時默認中間值，上下可調(diào)節(jié)，可實際 情況，按往上或向下的開關(guān)，依次調(diào)節(jié)聲音大小。8、發(fā)射器：語音頻響：50－16kHz. 距離：〉20米.最大輸入聲壓：110dB SPL.載波頻率： 2.402GHz-2.482GHz.9、數(shù)字無線接模塊：語音頻響：50－16kHz. 接收靈敏度：-98dBm. 天線連接：外置鞭狀天線.10、功放部份：輸入電平：有線話筒：20mV.線路：300mV.功放噪音電壓：≤3mV.輸出功率：2×40W.音箱喇叭：5″×1. 投標產(chǎn)品生產(chǎn)廠家提供ISO14001環(huán)境管理體系認證投標產(chǎn)品生產(chǎn)廠家為中國教育裝備行業(yè)協(xié)會會員投標產(chǎn)品生產(chǎn)廠家為廣東教育裝備行業(yè)協(xié)會會員投標產(chǎn)品生產(chǎn)廠家提供ISO9001質(zhì)量管理體系認證

一、 項目簡介并流濕式脫硫除塵一體化技術(shù)及設(shè)備是針對鍋爐煙氣處理、化工、制藥、食品、廢氣處理等領(lǐng)域的含塵、含硫氣體進行凈化處理開發(fā)的一種運行費用低、脫硫、除塵效率高的環(huán)保技術(shù)與設(shè)備。設(shè)備內(nèi)安裝有自主研發(fā)的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的旋風式氣液接觸元件，含塵、含硫氣體與清洗液體同時從設(shè)備頂部并流進入，在高速通過旋風式高效接觸元件時對產(chǎn)生強烈的破碎、攪拌、沖擊作用，增強除塵效果，氣體得到凈化。并流濕式脫硫除塵流程如下圖所示。二、 項目技術(shù)成熟程度已應(yīng)用在實際工業(yè)生產(chǎn)中。應(yīng)用實例包括：1. 在河北邢臺英都化工廠含單質(zhì)硫氣體的凈化工藝中，成功地解決了原有氣體凈化系統(tǒng)中氣體單質(zhì)硫含量不達標的問題，除塵效率達到99.8%；設(shè)備由原來的直徑3米、高32米下降為直徑1.6米，高14.64米，設(shè)備投資大大降低；運行可靠、操作簡單；經(jīng)河北省產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗院檢測，總濕板壓降120Pa。  2. 本技術(shù)和設(shè)備在山東得克公司脫硫工程中應(yīng)用，氣量10000Nm3/h，設(shè)備直徑φ1000，高6100mm，脫硫率達99.5%。三、 技術(shù)指標采用氣液并流，空塔氣速可達到5~15m/s，液氣比達到5 L/m3；全塔總壓降＜150Pa，脫硫率≥99.5%，總除塵效率可達到99%；對0~5μm粒徑的微細粉塵分級效率達到85%；與氣液逆流相比，處理相同氣量和粉塵濃度時，能耗可降低25%，設(shè)備尺寸減小50%～60%，操作費用和設(shè)備投資可減少40%以上；操作時不會出現(xiàn)液泛、霧沫夾帶或帶水現(xiàn)象，塔板上無結(jié)垢；操作時不會產(chǎn)生粉塵的再飛揚問題。四、 市場前景并流濕式脫硫除塵一體化技術(shù)及設(shè)備是針對鍋爐煙氣處理、化工、制藥、食品、廢氣處理等領(lǐng)域的含塵、含硫氣體進行凈化處理開發(fā)的一種運行費用低、脫硫、除塵效率高的環(huán)保技術(shù)與設(shè)備。氨法、雙堿法、鎂法、石灰石—石膏法等各種方法鍋爐煙氣脫硫除塵；鋼鐵行業(yè)燒結(jié)煙氣的脫硫除塵；化工、制藥、食品、建材等行業(yè)的工業(yè)除塵；煙氣脫硫脫硝除塵一體化操作；有害氣體的凈化、冷卻和增濕；處理高溫、高濕和有爆炸危險的氣體；H2S、HCl、NH3、HF等氣體的吸收；惡臭氣體的脫臭。五、 規(guī)模與投資需求根據(jù)不同需求可對應(yīng)多種解決方案。六、 合作方式技術(shù)入股，技術(shù)轉(zhuǎn)讓等形式。七、 項目具體聯(lián)系人及聯(lián)系方式項目負責人及聯(lián)系人：張少峰電話： 022-60204596 13132081566 郵箱： [email protected]

在這種獨特的vdW p?g?n結(jié)中，互補帶隙的MoTe2和SnS2、石墨烯夾層、結(jié)內(nèi)形成的垂直內(nèi)置電場的組合為增強的寬帶光吸收、高效的激子分離和載流子轉(zhuǎn)移提供了無可比擬的優(yōu)勢。研究發(fā)現(xiàn)，石墨烯夾層在增強探測率和拓寬光譜范圍方面起到關(guān)鍵作用(圖2e)。優(yōu)化的器件(包含5?7層石墨烯夾層)在紫外?可見?近紅外光譜中顯示出超過2600 A/W的光響應(yīng)度(圖2b)、快的光響應(yīng)速度(圖2c)、高達1013 Jones的比探測率 (圖2d)。特別是在1550 nm短波紅外激發(fā)下，其比探測率也高達1.06×1011 Jones，可媲美商業(yè)的短波紅外探測器(譬如非??制冷的Ge-on-Si光電探測器)。 這些研究結(jié)果為寬帶的超高性能光電探測器提供了切實可行的思路，且本研究成果在目前寬光譜光電探測器件方面以及未來的柔性的光電子與智能傳感器件方面具有極大的應(yīng)用潛力。

310mm×250mm×280mm，偏振片一對，不同部位用不同的層數(shù)，顯示不同的彩色。

該成果 2011 年獲得江蘇省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣獎一等獎。成果明確了現(xiàn)階段小麥高產(chǎn)超高產(chǎn)的技術(shù)思路， 創(chuàng)新集成以“精種、 調(diào)肥、 抗逆”為核心、 以“播期播量與播種方式協(xié)調(diào)、控氮補磷增鉀、 綜合化調(diào)化保”為關(guān)鍵的小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)優(yōu)質(zhì)抗逆栽培技術(shù)體系， 創(chuàng)新提出了“因茬、 因墑、 因種、 因苗、 因境”栽培管理技術(shù)關(guān)鍵， 集成組裝配套出 5 套適合不同茬口不同播種方式的高產(chǎn)超高產(chǎn)栽培模式。