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（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。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，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；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，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，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測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構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換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。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致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現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性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，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分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、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據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、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的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

本實用新型公開了一種養殖池清洗設備及系統，清洗設備包括控制器、觸摸屏、水質傳感器、固定座、伸縮臂、豎臂、電機、連接桿、刷子、排污管、吸污管；伸縮臂一端與固定座水平轉動連接，另一端與豎臂頂端連接；電機輸出軸與連接桿一端固定，連接桿另一端穿過豎臂底端與刷子固定；排污管一端與養殖池的排污口連接，另一端與污水處理裝置連接，在排污管上設置有排污閥、排污泵、水流速傳感器；吸污管一端固定在豎臂的底端，另一端與污水處理裝置連接，在吸污管上設置有吸污閥、吸污泵；在豎臂的下部固定有攝像頭，水質傳感器布設在養殖池內，采集水質信號，發送至控制器。本實用新型的養殖池清洗設備及系統，使用方便，省時省力，提高了清洗效率。

近期，我院肖瑞春副教授與中國科學院合肥物質科學研究院張昌錦研究員課題組及其合作者在二維滑移鐵電材料中發現了與鐵電序不完全同步的體光伏效應，這一結果豐富了人們對鐵電序和體光伏效應之間關系的理解，相關研究成果近期發表在《npjComputationalMaterials》上。

（專利號：ZL 201410270343.X） 簡介：本發明公開了一種雨水調蓄池預選址的確定方法，屬于城市排水技術領域。本發明的一種雨水調蓄池預選址的確定方法，其主要內容是：基于SWMM模型和城市內澇防治標準，以雨水系統節點為評價對象，以預選調蓄池的位置為目標，以節點周圍的積水深度、積水范圍和積水時間為評價因子，考慮節點的重要性、敏感性并加權，經轉換和計算，得出各節點的綜合評價指標——積水危害指數，按積水危害指數大小進行排序，最終結果，積水危害指數越大的節點確定為調蓄池預選址的地點。本發明考慮的影響因素更多，得到的預選址技術方案更為合理，這將為后期調蓄池布局優化提供一個很好的初始條件(方案)，將提高“分析比較(方案優化)”環節的工作效率。

本發明公開了一種用于超分辨定位成像系統的樣品池，包括底座、壓板、蓋玻片、載玻片、第一螺栓、第二螺栓、進穿板接頭與出穿板接頭，載玻片安裝于壓板上，蓋玻片安裝于底座上，壓板腔體外表面與底座腔體內表面間隙配合，并通過第一螺栓連接壓板與底座，第二螺栓安裝于壓板上，通過調節第一螺栓與第二螺栓實現樣品空間厚度的改變，進穿板接頭與出穿板接頭均安裝于壓板上，實現樣品空間與外界環境的連通，通過向進穿板接頭注入新的液態生化試劑，從

本發明公開了一種適用于單級式并網光伏逆變器的最大功率跟 蹤方法。所述最大功率跟蹤方法特征在于周期性執行如下步驟：(1)采 樣光伏陣列輸出電壓，判斷光伏陣列輸出電壓是否降低到設置的臨界 值以下，是則跳過步驟(2)、(3)、(4)執行步驟(5)，否則執行步驟(2)；(2) 判斷光伏陣列電壓是否增加，若是則執行步驟(3)，否則跳過步驟(3)執 行步驟(4)；(3)記錄當前光伏陣列電壓和并網電流指令；(4)增加并網電 流指令并限幅，限幅值為步驟(5)中的記錄值；(5)記錄當前并網電流指 令，并減小并網電流指

本實用新型公開了一種可以進行電化學光譜實驗的原位池，包括底座及原位池主體，原位池主體內部為空腔，主體上部開有與空腔連通的對電極插槽、工作電極插槽、參比電極插槽、進液孔和出液孔，在原位池主體正面開有凹槽，凹槽內開有透光孔，透光孔兩端均黏上kapton膠帶，從原位池主體正面向凹槽側壁開有一個斜戳的入射光孔，與原位池主體正面呈45°。本實用新型的原位池極耐酸、堿，可以在酸性電解液中或者堿性電解液中進行各類催化劑的原位電化學光譜實驗，不僅可以得到反應任一階段的電化學數據和相應的光譜數據，而且可以得到任一電壓下的電化學數據和光譜數據。

本發明公開了一種用于多相流沼氣池的太陽能增溫系統，由太陽能集熱器1、蓄熱水箱2、熱水換熱器3、潷水篩5、壓榨機6、沼液箱7、過濾機8、加熱盤管9、蓄熱循環泵10、換熱器熱水循環泵11、給水泵12、沼液泵13和排液泵14構成太陽能增溫支路和余熱增溫支路兩個增溫支路。本發明利用蓄熱水箱減少了天氣對太陽能集熱系統的影響，裝置結構簡單，易于維護，故障點少，故障率低，運行成本低。