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是一款綠色環(huán)保的水性材料，它是完全不含石棉，鉛或水銀等化合物，高度抗紫外線性能，顏色持久不褪色，經久耐用，超強耐磨，此款材料的顏色多樣，有籃，紅，綠等多種色澤可供選擇，它的面層結構優(yōu)越，有效的緩沖力能降低對運動員的傷害及疲勞，保養(yǎng)容易，維修成本低，在任何氣候都能牢固使用，使用壽命長

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；經處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應釜內，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

（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(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(guī)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(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(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，利用全連接神經網絡將各節(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)建模的卷積神經網絡，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(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)圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數(shù)據(jù)驅動方式實現(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)驅動方式根據(jù)網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(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。

 太陽能發(fā)電是未來可再生能源的重要領域，提高太陽能電池對太陽光的利用效率、進一步提高太陽能電池的光伏效率，已經成為光伏領域的重要課題。太陽能電池的本征吸收層很薄，甚至小于光的波長，使得進入太陽能電池光子的光程很短，成為除材料以外，制約太陽能電池進一步提高光伏效率的重要因素。為了提高光子在太陽能電池本征吸收層中的吸收率，需要研究在降低電池表面反射的同時，延長光子在本征吸收層的光程，實現(xiàn)高效陷光。 本項目基于微納光學理論和微納結構加工技術，提出了“低表面反射+低光能逃逸+高效延長光程”的高效超陷光機制，設計了具有“低表面反射率+低光能逃逸+高效延長光程”的高效超陷光結構。利用寬帶陷光技術研發(fā)的寬帶陷光光伏玻璃，在380nm~1200nm波長范圍內，具有高于40%的霧度。寬帶陷光光伏玻璃基片應用于硅疊層薄膜太陽能電池, 在380nm~1200nm波長范圍內，對于準垂直入射光的反射率小于3%. 在AM1.5測試環(huán)境下,太陽能電池光伏效率比較沒有陷光結構光伏玻璃的太陽能電池相對提高5%。以上。 基于微納光學結構的太陽能電池高效陷光技術，在太陽能電池、太陽能電池組件封裝中具有廣泛的應用前景，對于提高太陽能電池及其組件的光伏效率具有重要意義。

氟硅唑，商品名福星，是淄醇脫甲基化抑制劑，用來防治谷類、蘋果、葡萄等作物的黑星病，特別是對梨黑星病有特效，40%的乳油10000～12000倍能有效地防治梨黑星病，進口40%乳油的市場價格為50萬元/噸。按現(xiàn)在的工藝條件，折百的原藥原料成本小于30萬元/噸。

本發(fā)明公開了一種快速制備多晶鐵鋁酸四鈣的方法，先按質量比 1:0.7942:0.8554:(2.0413‐2.1923)稱 取原材料四水硝酸鈣、九水硝酸鋁、九水硝酸鐵和尿素;然后加入適量去離子水，制成濃度為(0.5‐ 0.8)mol/L 的分散液，并持續(xù)攪拌(1.5‐2)小時至原材料完全溶解;接著將分散液移入高溫爐內，在空氣氣 氛中加熱至(500‐510)°C，恒溫 2 小時后取出并磨細成粒徑不超過 0.15mm 的微粒作為前驅體

碳納米管-硅太陽能電池將具有優(yōu)異透明導電性能的碳納米管和高吸光性能的單晶硅完美結合，工藝簡單，備受學術界關注。和目前光伏領域所研究的鈣鈦礦、半導體薄膜、量子點等材料相比，碳納米管-硅電池將傳統(tǒng)硅材料和新型碳納米材料兩者優(yōu)良的光電性能相結合，有望成為下一代光伏候選技術。和傳統(tǒng)晶體硅電池相比， 該電池省略了制備p-n結的熱擴散工藝，小面積時無需蒸鍍金屬柵格，單壁碳納米管的導電性和載流子遷移率遠遠高于晶體硅，因此具有低成本、高效率的優(yōu)點。目前， 該領域的典型結構，無論是碳納米管-硅還是石墨烯-硅電池，都存在電池效率仍有待提高、電池面積偏小的問題，距離實際應用還比較遙遠。

目前在工業(yè)上廣泛采用的CVD技術制備硅膜，工藝和設備復雜，成本高，且在安全和環(huán)保環(huán)節(jié)上投入巨大。我們在國內首創(chuàng)出了微晶硅薄膜的PVD法沉積工藝，在溫度低于300度的條件下，在單晶硅片和普通玻璃片上制備出不同結晶度的微晶硅薄膜和納米結構硅薄膜，可以得到具有高度<111>方向取向生長的微晶硅薄膜，并實現(xiàn)了控制工藝的穩(wěn)定性和可重復性。利用磁控濺射技術成功實現(xiàn)微晶硅薄膜的制備是一項重大突破，從根本上克服了現(xiàn)有技術的缺點，具有綠色、高效、簡單等優(yōu)點。目前需要合作伙伴，把該實驗室技術放大到工業(yè)規(guī)模。

碳納米管-硅太陽能電池將具有優(yōu)異透明導電性能的碳納米管和高吸光性能的單晶硅完美結合，工藝簡單，備受學術界關注。和目前光伏領域所研究的鈣鈦礦、半導體薄膜、量子點等材料相比，碳納米管-硅電池將傳統(tǒng)硅材料和新型碳納米材料兩者優(yōu)良的光電性能相結合，有望成為下一代光伏候選技術。和傳統(tǒng)晶體硅電池相比， 該電池省略了制備p-n結的熱擴散工藝，小面積時無需蒸鍍金屬柵格，單壁碳納米管的導電性和載流子遷移率遠遠高于晶體硅，因此具有低成本、高效率的優(yōu)點。目前， 該領域的典型結構，無論是碳納米管-硅還是石墨烯-硅電池，都存在電池效率仍有待提高、電池面積偏小的問題，距離實際應用還比較遙遠。