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半透明有機光伏電池具有柔性、質輕、無毒、顏色與透明度可調、 可采用大面積印刷制備、在全方位入射角且弱光環境下仍保持高 效率等特性，在便攜式可穿戴電子器件、可充電軍用帳篷、汽車及建筑玻璃等領域具有巨大的應用潛力。華南理工大學發光材料 與器件國家重點實驗室自主研發了基于酰亞胺功能化苯并三氮唑、 萘二并噻二唑單元的聚合物半導體材料體系，在實驗室小面積有機光伏器件的能量轉換效率達到18%，在世界范圍內率先實現了驗證效率超過12%的 1 平方厘米面積的聚合物太陽電池。大面積模組器件效率也超過了 12%，多次刷新國際權威第三方檢測機構認證的同類器件的最高效率，達到國際領先水平。 

珠光顏料是一種特性顏料，指具有珍珠光澤、能夠產生獨特視覺效應的一類顏料。人工合成具有特定暴露面的鳥嘌呤晶體可有效解決魚鱗鳥嘌呤珠光顏料資源有限、提取工藝復雜、價格昂貴、耐熱耐光性差等問題。 本成果突破有機小分子納米晶在晶化過程、晶型和形貌控制方面的合成難題，首次實現有機小分子鳥嘌呤的晶型、形貌、尺寸及珠光特性的有效調控，實現單一晶型的β相無水鳥嘌呤納米片的批量合成。這是國際上首類人工合成的納米尺度的有機小分子晶體珠光顏料，性能穩定、無毒、輕質。 此外，我們創新性地將一系列染料分子摻雜到鳥嘌呤納米片晶體的晶格中。目前已成功將陽離子金黃X-GL、結晶紫、亞甲基藍等十余種染料分子嵌入鳥嘌呤納米片的晶格中，在保有高反射率和珠光色的同時，獲得色彩豐富且晶型和形貌可控的彩色β相無水鳥嘌呤納米片。其在分散液中有明亮的珠光色（圖1），干燥的粉末呈現漂亮的顏色，且不會被洗脫，大大豐富鳥嘌呤珠光顏料的應用范圍。另外，為降低彩色鳥嘌呤珠光顏料的毒性，我們還將中國化妝品原料清單中的堿性橙等十余種染料摻雜到彩色鳥嘌呤珠光顏料的晶格中，這些彩色鳥嘌呤將可用作護膚品和彩妝等高端化妝品珠光顏料，也可用作對健康和環保性要求高的兒童玩具、環保涂料的珠光顏料。

在雙碳政策的背景下，近年來光伏裝機量不斷攀升，但太陽能資源自身波動性及隨機性特點使其發電過程中的驟升或驟降現象對電力系統的合理調控和有效調度帶來困難，容易造成棄光現象的發生。準確預測光伏發電功率可以使電力調度部門及時調整調度計劃，提高電網運行的經濟性和穩定性，促進新能源消納。預測的結果精度與其時間尺度具有強相關性，因而對于光伏場站而言，分鐘級的出力預報信息具有較高的參考價值。 光伏發電功率預測是基于光伏電力不穩定性特征和電力系統實時平衡要求矛盾而產生的一種需求。超短期內光伏輸出功率爬坡主要由云團對太陽輻射無規律的遮擋造成，該遮擋過程難以量化，對超短期內光伏輸出爬坡預測造成了很大的困難。 為量化云團對太陽輻射的遮擋過程，本課題利用天空成像儀獲取云團參數（云高，云速，云團形狀），云高方面：基于雙目視覺原理，采用兩臺全天空成像儀捕捉天空圖片，根據雙目攝像機視差及其幾何關系反向推算得出云團高度；云速方面，結合單攝像機拍攝的連續天空圖像計算得到云團的運動速度矢量；云團形狀方面：利用圖像畸變矯正技術，結合云高信息，可獲取云團形狀信息。根據上述云團物理信息，默認云團運動狀態短期內保持恒定，對未來15分鐘內云團運動軌跡進行刻畫，再通過天文算法計算得到的太陽方位，推算得出當前云團狀況下未來15分鐘地面陰影的變化情況，以此判斷光伏板的遮擋情況。后根據云團厚度情況判斷其對太陽光的遮擋率大小，以其為依據對理論計算出的太陽輻照數據進行削減修正，由此完成未來15分鐘內的分鐘級超短期光伏功率變化預測。 本方法相比于基于衛星云圖的數值天氣預報，觀測設備僅需兩臺全天空成像儀，安裝更為靈活且兼具更優的性價比；設備還具備更高的時空分辨率，因而可以實現云團的精細觀測，從而可完成更高精度的預測任務，預測結果具備更高的準確性。 創新點 1、開發出一種基于雙目視覺原理及圖像處理技術的云團多尺度信息獲取方法。 2、開發出一種基于云團透射率和地面陰影軌跡預測的光伏場站出力分鐘級預測方法。 市場前景 隨著全球加快應對氣候變化，光伏市場需求持續增加，數據顯示，我國光伏行業在2021年繼續高歌猛進，光伏新增裝機創歷史新高，達到54.88GW。未來十幾年，中國太陽能裝機容量的復合增長率將高達25%以上。根據光伏發電行業國家政策規劃，未來將著力推進光伏基地化開發、分布式化開發以及綜合水風光的綜合基地開發。 無論是以沙漠、戈壁、荒漠地區為重點的大型風電光伏基地開發，還是整縣屋頂分布式光伏試點的組織開展，或是綜合多種發電手段的新能源大規模發展，都需要準確的光伏發電功率預測為電網調度提供參考與保護。預測精度直接影響著電力系統的安全穩定運行，更會影響所有市場參與者的經濟收益。據統計，2019年，我國發電功率預測市場的規模為6.34億元，預計2019年至2024年市場年均復合增速為16.2%，預計2024年光伏發電功率預測市場規模將增加至6.51億元。從中可以看出，光伏出力預測具備廣闊的市場前景。 本成果可實現霧霾、多云等極端天氣下的分鐘級光伏出力預報，滿足對電網調度及運營管理的需求同時兼具精度與成本優勢。未來，隨著新能源信息化應用環節的增加以及應用對象的轉變，類似光伏功率預測等信息化服務將成為主要需求，光伏出力預測技術的應用規模將持續擴大，滲透率也將繼續加深。 應用案例 本成果已應用于中國長江三峽集團有限公司聯合華北電力大學和北京四方繼保自動化股份有限公司研發的面向大規模并網友好型風光儲場站群智慧運維系統。該系統依托于三峽集團烏蘭察布新一代電網友好綠色電站示范項目（項目總裝機：風電170萬千瓦、光伏發電30萬千瓦、配套建設55萬千瓦儲能系統），在電站現場部署了兩臺天空成像儀，并配備了集實時3d天空云團、電站精細模型、氣象站數據、電站實時發電功率、超短期功率預測等于一體的數字孿生3d可視化系統，極大提高了電站智慧運維的便捷性。

車燈配光綜合檢測系統引入自動檢測技術（AVI）實現了車燈光軸交點的自動檢測及車燈零部件的自動檢測，是一套用于生產線上車燈檢測的柔性檢測設備。 檢測系統由工控機、顯示器、攝像系統、圖像采集卡、A/D卡、I/O卡等組成，采用先進虛擬儀器技術及數字圖像處理技術，使系統能夠通過屏幕設置或軟件高速等完成各種品號車燈質量的自動檢測。

1、測量給定樣品介質的磁致旋光角和費爾德常數，驗證光振動面的偏轉與樣品介質的長度及磁感應強度成正比的規律； 2、測定磁致旋光與自然旋光的區別，即磁致旋光的方向與磁場的方向有關，而與光的傳播方向無關； 3、正常狀態下實現光信號的調制輸出。

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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。

本發明公開了一種基于注入種子光的光學微腔光頻梳產生裝置 及產生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纖環、 光濾波器、合束器和光學微腔；第一放大器的輸入端連接泵浦激光， 分束器的輸入端連接至第一放大器的輸出端；光纖環的一端連接至分 束器的第二輸出端，光濾波器的輸入端連接至光纖環的另一端，合束 器的第一輸入端連接至分束器的第一輸出端，合束器的第二輸入端連 接至光濾波器的輸出端，光學微腔的輸入端連接至所述合束器