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提供一種高分辨率光學推掃衛(wèi)星穩(wěn)態(tài)重成像傳感器校正方法及系統(tǒng)，包括構建單片TDICCD非穩(wěn)態(tài)嚴密幾何模型和虛擬CCD穩(wěn)態(tài)成像嚴密幾何模型，根據(jù)虛擬CCD穩(wěn)態(tài)成像嚴密幾何模型得到有理函數(shù)模型，建立單片TDICCD影像與虛擬CCD重成像影像的一一映射關系，從而根據(jù)原始的單片TDICCD影像生成傳感器校正后影像。本發(fā)明技術方案結合虛擬CCD成像原理，利用多片TDICCD非穩(wěn)態(tài)幾何模型與虛擬單線陣CCD穩(wěn)態(tài)幾何模型定位的一致性，實現(xiàn)多片CCD影像的無縫拼接的同時，校正由平臺震顫引起的影像變形，提供用戶標準景影像和對應高精度RPC參數(shù)，便于后續(xù)圖像應用。

本發(fā)明公開了一種帶有多孔泡沫金屬換熱結構的太陽能光伏光熱集熱器，該集熱器采用上下雙冷卻通道結構，并結合多孔泡沫金屬層(6)進行換熱強化，降低了太陽能光伏元件的溫度，提高光伏元件發(fā)電效率，同時將太陽能光伏元件所產(chǎn)生的大量熱量及時傳遞給冷卻氣體，冷卻氣體從集熱器出氣口(11)排出后可以用于預熱、干燥或者室內(nèi)供暖等用途。本發(fā)明所使用的泡沫金屬具有高熱導率及高比表面積，可以有效地改善傳統(tǒng)太陽能光伏光熱集熱器的冷卻效率，并且采用下進上出的流式，使得換熱過程接近逆流換熱，換熱效率達到最高。

主要作了以下幾方面探索： 在低維納米結構的合成、納米光電器件制造與性能分析方面有良好的研究基礎。在納米光電器件方面，長期從事納米光電器件的研究與開發(fā)，已經(jīng)成功地合成了一系列納米結構以及它們異質(zhì)和復合納米結構，如TiO2、ZnO、ZnS、ZnS/ZnO 等，并在此基礎上制造了基于單個納米結構的光電器件，測試了其性能。其中發(fā)表在國際頂尖一區(qū)期刊《Advanced Materials》上的論文被美國加州大學、中科院重點實驗室、澳大利亞昆士蘭大學等相關課題組報道，被《Nature Communications》、 《Advanced Materials》、《Advanced Function Materials》、《Scientific Reports》等國際著名刊物引用達 123 次；發(fā)表在國際頂尖一區(qū)期刊《Advanced FunctionMaterials》上的論文被北京大學、清華大學、香港理工大學、臺灣國立大學、新加坡南洋理工大學、日本東北大學、美國華盛頓大學等國際名校相關課題組報道，被《Advanced Materials》、《Advanced FunctionMaterials》、《Scientific Reports》、《Energy & Environmental Science》等國際著名刊物引用達 62 次。 在YBa2Cu3O7-δ/ La1-xCaxMnO3氧化物超導與鐵磁雙層結構中，觀察到磁相關的近鄰和耦合效應。證明了超導層中的邁斯納電流與磁層耦合提供的磁場之間存在的相互作用，并明確了來自于超導層的空穴電荷傳輸?shù)椒磋F磁層內(nèi)，使得在靠近超導層的反鐵磁薄層內(nèi)電荷的重新分布，進而發(fā)生了鐵磁性轉(zhuǎn)變的物理機制。在錳氧化物和銅氧化物組成的鐵磁/超導/鐵磁/反鐵磁異質(zhì)結中觀察到大的負磁阻峰，這是在接近超導轉(zhuǎn)變溫度附近的混合態(tài)所具有的獨特現(xiàn)象，是自旋相關的界面散射的實驗證據(jù)；另外，我們還發(fā)現(xiàn)該類氧化物鐵磁/超導異質(zhì)結中系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)磁阻峰即隨溫度變化，其磁阻峰發(fā)生正、負性逆轉(zhuǎn)的奇特效應，這是YBa2Cu3O7-δ正磁阻和La0.7Sr0.3MnO3負磁阻相互競爭的結果。其次，利用飛秒激光泵浦探測技術對YBCO/LCMO 異質(zhì)結進行了泵浦探測，觀測了低溫下鐵磁序和超導序的競爭情況，為進一步研究 YBCO/LCMO 的近鄰效應打下了基礎。 在 具 有 不 同YSZ(yttria-stabilized zirconia) 摻 雜 量 的YBCO/YSZ 準多層膜中觀察到 YSZ 摻雜薄膜發(fā)生了化學反應，導致了具有納米數(shù)量級鈣鈦礦異質(zhì)相BaZrO3粒子的形成。BaZrO3粒子的形成促使了晶格的不匹配以致沉積中形成了c-軸關聯(lián)的缺陷。角度相關的J c (H,T)在 H//c區(qū)域附近出現(xiàn)的二次峰揭示了c-軸關聯(lián)缺陷的存在。基于各向異性磁通釘扎理論，我們分離了各向同性釘扎和各向異性釘扎對臨界電流密度的貢獻。分析表明所研究的準多層膜中產(chǎn)生了各向異性的缺陷，由此形成強釘扎中心，使得準多層膜在高場下仍具有較高的臨界電流密度。 應用唯象含時Ginzburg-Landau 理論并使用有限元方法研究了二維、三維介觀超導體的渦旋態(tài)性質(zhì)。對于具有不同形狀和不同方向外場作用下的介觀超導體中觀察到了渦旋管交叉纏繞現(xiàn)象。其次，通過對電流驅(qū)使下的含弱連接的介觀超導帶的分析，觀察到了介觀超導帶磁化強度隨時間的周期性變化。另外,在我們所研究的小超導環(huán)中出現(xiàn)了穩(wěn)定多渦旋態(tài)。隨著內(nèi)半徑的增長,我們發(fā)現(xiàn)了穩(wěn)定基態(tài)的(l:L)和(2:L)多渦旋態(tài)現(xiàn)象。 該項目已獲上海市自然基金項目立項支持。

本發(fā)明公開了一種二維層狀二硫化鉬薄膜的光探測器及制備工 藝，光探測器包括從上之下依次排列的電極結構、多個層狀二硫化鉬 薄膜以及襯底；電極結構為電極、主支、分支三部分，相鄰主支之間 和相鄰分支之間的間距為二硫化鉬薄膜的平均大小，起到并聯(lián)二硫化 鉬薄膜、增大光敏面積的作用。二硫化鉬薄膜的生長采用化學氣相沉 積(CVD)的方法，硅片作為襯底，MoO3 粉末作為鉬源，硫粉作為硫源， 通過控制鉬源與襯底之間的間距、硫蒸氣進入反應的時間和反應溫度， 制備得到大面積的層狀二硫化鉬薄膜。使用該方法制備層狀二硫化鉬

本發(fā)明公開了一種二維層狀二硫化鉬薄膜的光探測器及制備工 藝，光探測器包括從上之下依次排列的電極結構、多個層狀二硫化鉬 薄膜以及襯底；電極結構為電極、主支、分支三部分，相鄰主支之間 和相鄰分支之間的間距為二硫化鉬薄膜的平均大小，起到并聯(lián)二硫化 鉬薄膜、增大光敏面積的作用。二硫化鉬薄膜的生長采用化學氣相沉 積(CVD)的方法，硅片作為襯底，MoO3 粉末作為鉬源，硫粉作為硫源， 通過控制鉬源與襯底之間的間距、硫蒸氣進入反應的時間和反應溫度， 制備得到大面積的層狀二硫化鉬薄膜。使用該方法制備層狀二硫化鉬

在規(guī)范采樣及針對性測試條件下，釋光測年技術應用在埋藏陶器、燒土類考古受熱材料的年代學研究中具有高準確度的優(yōu)勢，并有望確定最后一次考古受熱事件（如祭祀、焚燒、烹煮等）的高精度年代。

一種寬光譜、強吸收的表面光伏型光探測器的制備方法，其作法是：以鈦箔為陽極，鉑為陰極，對鈦箔進行氧化，得非晶態(tài)TiO2納米管陣列；經(jīng)處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應釜內(nèi)，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應釜，熱處理得Bi2S3-TiO2納米管陣列；在Bi2S3-TiO2納米管陣列表面覆蓋FTO，引出電極，在未生成Bi2S3-TiO2納米管陣列的鈦箔上引出電極，將FTO與鈦箔及其Bi2S3-TiO2納米管陣列的接觸邊緣封裝即得本發(fā)明的光探測器。該方法能耗低，工藝、設備簡單；制得物適用光譜范圍大，適合做光譜分析；還可以做光敏開關等光電器件，具有廣闊的應用前景。

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)的結果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應的 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

本發(fā)明公開了一種提高二氧化鈦光激發(fā)氣敏性能的方法及裝置， 該方法是在光氣敏傳感器工作過程中，通過對材料薄膜進行加熱調(diào)控 （50℃-70℃），使氣敏材料表面物理吸附水減少，從而對環(huán)境濕度不 敏感；其次，表面保留的化學吸附水在紫外光照下產(chǎn)生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產(chǎn)生少量熱激發(fā)誘導的光、熱聯(lián)合激發(fā)的協(xié)同效應， 可大幅度提高其響應恢復速度。裝置包括材料基片、光激發(fā)源、光激 發(fā)控制模塊、溫度控制模塊、信號調(diào)理模塊、計算

（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。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）技術方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態(tài)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(lián)關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯(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)點關聯(lián)關系，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聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，將其與動態(tài)圖結構結合，建立考慮動態(tài)時空關聯(lián)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(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)電功率預測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)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(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)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?qū)崿F(xiàn)功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預測的聯(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測模型的訓練；在中央服務器，基于聯(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預測模型的匯聚、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聯(lián)特征，實現(xiàn)分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數(shù)據(jù)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(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，因而各場站關聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關聯(lián)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(xiàn)功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡的分布式光伏功率預測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)挖掘各場站間關聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關聯(lián)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(tài)分量，減小關聯(lián)關系的挖掘難度。 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測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預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(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測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關聯(lián)關系的動態(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致的相關性較強。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡當前的各場站輸入功率進行關聯(lián)關系的動態(tài)表征，實現(xiàn)功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數(shù)據(jù)隱私應的前提現(xiàn)實現(xiàn)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(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎上，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。所研成果可應用于配電網(wǎng)負荷預測、用戶可調(diào)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(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。