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本實用新型公開了一種光伏發電與魚類露天式集約化養殖一體化復合生產系統，包括光伏發電系統和魚類集約養殖系統，光伏發電系統包括太陽能電池組件、光伏支架、防雷匯流箱、逆變器集成工作箱、升壓變壓器、電網、充放電控制器、蓄電池組和逆變器；魚類集約養殖系統包括提水增氧推水機、底增氧設備、吸污設備、增氧推水區、養殖區、糞便收集區、水質凈化區、攔魚柵網片、養殖設施墻體、水流導向設施，太陽能電池組件安裝在整個魚塘上部，增氧推水區、養殖區和糞便收集區占魚塘總面積的1%~5%。本實用新型能有效提高水面利用效率，大幅提高單位水面面積的經濟效益，為河網地區水域資源利用提供一種重要途徑。

本成果圍繞光伏并網系統電能質量展開。基于深度學習算法，研究諧波等電能質量指標變化規律，運用特征提取技術處理時序數據，實現電能質量預測。研發基于態勢感知的電能質量調控裝置，總諧波補償率不小于 90%，補償次數 2 - 50 次。成果形式包括研究報告、調控裝置示范應用，申請發明專利 3 項，發表論文 3 篇。應用場景涵蓋光伏電站、配電網等，可提升電網可靠性與經濟性，減少設備損耗、優化調控策略、降低棄光率，為新能源消納提供支撐。

本實用新型公開了一種基于偏振光相位調制的結構光生成裝置。激光器發出線偏振光的光束入射到半波片上，經過半波片偏振方向旋轉角度，再到電光相位調制器中分解成兩個偏振分量，被電光相位調制器調制產生相位差，接著經擴束鏡擴束后入射到左、右偏振分光鏡拼接后形成的端面中間讓調制后的光束透過，然后兩路光束入射到偏振片上僅透過沿其光軸方向的分量形成一路光束，最終聚焦在聚焦鏡的焦點處發生干涉。本實用新型能應用到熒光顯微成像上，能獲得更好的熒光信號信噪比和更強的組織內部大深度成像能力。

產品詳細介紹照度傳感器產品介紹 產品介紹  GZD系統光照度變送器采用對弱光也有較高靈敏度的硅蘭光伏探測器作為傳感器；具有測量范圍寬、線形度好、防水性能好、使用方便、便于安裝、傳輸距離遠等特點，適用于各種場所,尤其適用于農業大棚、城市照明等場所。根據不同的測量場所，配合不同的量程，線性度好、  防水性能好 、可靠性高、  結構美觀、安裝使用方便、抗干擾能力強。 使用標準 1個單位的照度大約為1個燭光在1米距離的光亮度。 夏日晴天強光下照度為10萬 Lux（3～30萬Lux）； 陰天光照度為1萬 Lux； 日出、日落光照強度為    300～400Lux； 室內日光燈照度為         30～50Lux； 夜里                    0.3～0.03 Lux（明亮月光下）； 0.003～0.0007 Lux（陰暗的夜晚） 以上參數公供參考   技術參數:   供電電壓：          12VDC～30VDC 感光體：         帶濾光片的硅藍光伏探測器； 波長測量范圍：         380nm～730nm；   準 確 度：                   ±7％ 重復測試：                  ±5%； 溫度特性：                 ±0.5%/℃；   測量范圍：                0～200000Lux   輸出形式：           二線制4～20mA電流輸出 三線制0～5V電壓輸出 液晶顯示輸出 232/485網絡輸出   使用環境：           0℃～40℃、0%RH～70%RH（帶液晶）； 0℃～70℃、0%RH～70%RH(不帶液晶) 大氣壓力： 80～110kPa 聯系我們： 電話： （010）57167501/7502 網址：   www.diysensor.com 手機:  13488682012 Q Q:     335363231 地址：北京市朝陽區奧運9#院  

（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。

天津大學地科院全自動熱釋光/光釋光測年儀采購項目競爭性磋商

1. 痛點問題 隨著能源危機和節能減排的驅使，大力發展電動汽車成為緩解能源危機和環境污染的有效途徑，汽車燃油是石油消耗的主體。汽車尾氣占全世界總二氧化碳排放量的10%至15%。電動汽車可以減小二氧化碳的排放量，改善大氣環境。以光伏電池作為新能源輸入的電動汽車充放電站也將具有更大的優勢。推動光伏供電的電動汽車充放電站的建設，不僅發展了電動汽車行業，也推動了光伏產業及新能源的發展，同時對于節能減排，改善環境具有雙重推動作用。 現有的光伏電動汽車充電站仍以交流母線或直流母線進行光伏電池、電動汽車蓄電池和電網之間的能量變換。現有的能量變換需要通過多級電力電子變換器實現，即需要多級直流-直流變換器，直流交流變換器等，這使得能量變換的效率很低。多級電力電子變換的現有方案效率低，成本高，無法對產業瓶頸形成有效突破。 2. 解決方案 本項目提出了一種高效的新型光伏充電系統，和用于此系統的充電控制方法。 新型光伏充電系統包括：一個或多個高頻逆變器，與一個或多個光伏電池組件一一對應連接，以及多端口變換器。高頻交流逆變器之間通過高頻交流母線連接。多端口變換器包括分別與高頻交流母線和直流母線連接的兩個端口以及與蓄電池連接的一個端口。多端口變換器用于實現高頻交流母線、直流母線與蓄電池之間的能量變換。 用于光伏充電系統的充電控制方法包括：對于一個或多個光伏電池組件中的每一個，采集該光伏電池組件的輸出電流和輸出電壓，對該光伏電池組件進行最大功率跟蹤，并輸出電壓給定值。將電壓給定值與該光伏電池組件的輸出電壓進行比較，并輸出光伏電池比較結果；根據比較結果控制與該光伏電池組件相對應的高頻逆變器中的開關管的驅動信號相對于多端口變換器中開關管的驅動信號的移相角；將多端口變換器輸入蓄電池的輸入電流與蓄電池的充電電流曲線進行比較，并輸出蓄電池的比較結果，根據此結果利用脈寬調制方式控制多端口變換器中的開關管驅動信號。 合作需求 與新能源乘用車/商用車整車廠、房地產企業，充電運營商等企業合作，開展知識成果落地和工程化的工作。

根據多層膜光學干涉的原理，當光線照射到薄膜，在進入各膜層時由于各膜層的光 學性質不一樣使得有些光相干相長，有些光相干相消，隨著觀察者視角的變化薄膜呈現 不同的顏色。早在 1973 年加拿大國家研究院的 J.A.Dob-railski 等人就預見了變色薄 膜在防偽領域中的應用前景，并于 1987 年首次應用于 50 圓的貨幣上。稍后美國人也研 制出有金色變到綠色的全介質變色薄膜。再以后又有人與瑞士 SICPA 公司合作將變色薄 膜作為顏料摻入到油墨中，研制成光變色油墨。現在許多國家的護照、簽證和貨幣上都 用上了光變色油墨。 光變色薄膜的光變色功能來自于多層膜的復合特性，光變色效果與組成該薄膜的各 膜層的材料性質、厚度以及膜層之間的組合有關。薄膜多采用金屬膜與金屬氧化物介質 組合，用物理方法（如熱蒸發、電子束或離子鍍、磁控濺射等）鍍制薄膜。金屬氧化物 介質膜用物理方法鍍制質量控制比較困難，效率低，成本也比較高。同濟大學課題組用 氣凝膠或有機材料替代金屬氧化物，材料性能穩定，可進行大面積快速涂膜，效率大大 提高，成本也很低。

研制了 5kW 至 500kW 不同功率等級的單相、三相光伏并網逆變器，掌握了主電路、控制系統、系統集成等關鍵技術。

光致變色聚合物具有光學各異性的晶體所特有的雙折射性，在某個溫度范圍內兼有液體和晶體二者特性，也稱為流動的晶格。具有變色聚合物的多數物質呈現螺旋狀分子結構的有機化合物構成，多數為液晶聚合物，通常螺距（P）在可見光范圍內，當螺距為可見光區某一波長時，就顯示對應的色彩，如紅、綠、藍色，三基色是顯示各種顏色的基礎，三基色按照不同的比例合成產生千萬種顏色的變化。自發現100多年了，在幾度至幾十度，能達到寬溫100℃以上的變色材料很少，特別是變色聚合物研究起步晚，變色區間窄而不穩定，東北大學制備的變色聚合物寬達250℃以上，最高達300℃以上，居國際領先，寬溫變色物質為應用提供技術基礎。變色聚合物具有下列獨特性能： 1.修復功能，表明材料可以在高低溫之間反復使用。 2.光致變色性能。選擇反射與選擇透過：在外界光源照射下，垂直于觀察綠色聚合物膜時，看到綠色，即反射綠光，而透過光為紅光，即選擇透過；Bragg反射：斜觀察綠板為藍色或藍紫色，取決于觀察角度。這種獨特性能是其它物質不具有的。以上性能性能用于防偽具有原創性。 本項目經過十幾年的理論與技術創新研究，發明并研制出具有選擇反射的光功能高分子材料，實驗研究表明，它具有獨特的光學、電學和熱學性能，除可用作不可復制的防偽材料（它是集一級、二級和三級防偽于一身的防偽材料）外，還可以在光學（如光學開關、屏蔽材料）、輕工（如服裝、裝飾、涂層、紡織）、信息（新型大容量信息存儲材料）等領域獲得奇特的應用。 從表中可見彩色聚合物無論在研究與生產都具有原創性與先進性   獲7項專利，核心技術獲得國家技術發明二等獎。