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本發(fā)明公開了一種提高分布式緩存的命中率并減少固態(tài)硬盤磨 損的方法，結(jié)合緩存數(shù)據(jù)分布特性和固態(tài)硬盤特性優(yōu)化緩存性能并降 低成本。它能根據(jù)應用場景分配內(nèi)存緩存區(qū)并將 SSD 劃分為連續(xù)分布 的與內(nèi)存緩存區(qū)等大的 Cage，內(nèi)存緩存區(qū)緩存新數(shù)據(jù)，內(nèi)存緩存區(qū)的 數(shù)據(jù)達到上限時將內(nèi)存緩存區(qū)所有數(shù)據(jù)寫入 Cage，擦除內(nèi)存緩存區(qū)進 行新的數(shù)據(jù)緩存。替換算法通過分析內(nèi)存緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)的訪問頻度 分布，設定 Cage 中替換算法參數(shù)

本發(fā)明公開了一種用于檢測織布機布鋏刀口縫隙的非接觸式檢 測系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括水平基座、壓緊裝置、支撐裝置、光源提 供裝置、視覺檢測裝置和數(shù)據(jù)處理裝置，壓緊裝置用于壓緊待檢測的 布鋏，支撐裝置對布鋏進行支撐，光源提供裝置用于提供光源，視覺 檢測裝置用于采集布鋏刀口的圖像信息，數(shù)據(jù)處理裝置用于對圖像信 息進行處理，獲得布鋏刀口縫隙值，并予以顯示。所述方法包括如下 步驟:將待測布鋏放入測量系統(tǒng)，視覺檢測裝置采集圖像信息，計算 機對圖像信息進行處理，計算獲得縫隙值，通過縫隙值與標準的比較， 判斷產(chǎn)品是否

（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(guān)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(shù)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(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關(guān)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(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關(guān)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(gòu)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(gòu)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(guān)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(guān)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(guān)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(guān)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(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)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(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)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(guān)聯(lián)關(guān)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(jié)構(gòu)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(guān)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。

本實用新型公開了一種基于嵌入式無線網(wǎng)絡的多節(jié)點電能質(zhì)量實時監(jiān)測系統(tǒng)，包括下位機、上位機、無線數(shù)據(jù)傳輸模塊；所述下位機主要包括無線傳感器測量模塊、GPS模塊、嵌入式模塊、人機交互模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊和電源模塊；所述上位機包括PC機與智能移動設備。本實用新型通過使用無線傳感器模塊增加傳感器與下位機的物理距離，增加裝置的靈活性，實時獲取電量數(shù)據(jù)；易于實現(xiàn)多節(jié)點電能質(zhì)量的實時監(jiān)測，大大降低了系統(tǒng)的成本，與計算機進行無線互聯(lián)，同時將移動設備作為上位機接入，增加裝置的便捷性，輔以計算機終端軟件，不僅可以利用計算機終端的成熟硬件設備，還可以實現(xiàn)軟件的高度復用；還可很容易提供高質(zhì)量的Web服務，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡共享化。

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產(chǎn)品詳細介紹產(chǎn)品名稱：直徑165管地埋圓管籃球架配玻璃鋼籃板 產(chǎn)品型號:JH-0026 產(chǎn)品價格：1500元/只 產(chǎn)品材質(zhì)：JH-0026型地埋圓管籃球架，臂長1.8米，；采用直徑165mm厚壁鋼管，配玻璃鋼復合籃板或鋼化玻璃籃板；具有抗沖擊力強、防水、耐氧化等優(yōu)點。該產(chǎn)品具有外型美觀、安裝簡單，實用等特點。

本發(fā)明提出一種用于裝配式剪力墻豎向接縫中抗拉不抗剪的連接裝置，在預制剪力墻片接縫處安裝豎縫耗能裝置，該豎縫耗能裝置可僅提供豎向剪切耗能而不考慮抗拉問題，通過拉桿將預制剪力墻片水平方向拉結(jié)，保持剪力墻水平方向的整體性；在拉桿的一端焊接滑動錨墊板，其上預留豎向長圓孔，在裝配式剪力墻片接縫邊附近預留螺桿；預留豎向長圓螺栓孔使拉桿只傳遞水平方向應力而釋放豎向剪力，使豎縫耗能裝置更有效發(fā)揮耗能性能。本發(fā)明裝置抗拉不抗剪，增加了不抗拉耗能裝置在裝配式剪力墻結(jié)構(gòu)中的適用范圍，增大了預制裝配式混凝土剪力墻結(jié)構(gòu)的耗能能力，將耗能裝置與預制剪力墻綜合考慮，便于工業(yè)化生產(chǎn)，可廣泛應用于預制裝配式混凝土剪力墻結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明涉及壓力傳感器技術(shù)領(lǐng)域，特指一種可單面封裝的雙膜電容式壓力傳感器及制作方法，包括玻璃襯底，玻璃襯底上設有小淺槽與大淺槽，小淺槽通過細槽連通于大淺槽，大淺槽上設有可測量低壓差的電容C1與可測量高壓差的電容C2，可測量低壓差的電容C1包括底電極板與薄壓力敏感膜，可測量高壓差的電容C2包括厚壓力敏感膜與頂電極板，小淺槽通過細槽與可測量低壓差的電容C1對應設置，可測量低壓差的電容C1與可測量高壓差的電容C2對應設置。本發(fā)明采用變間距原理實現(xiàn)壓力到電容的轉(zhuǎn)換，可測量低壓差的電容C1與可測量高壓差的電容C2分別實現(xiàn)了低壓段與高壓段的高精度測量，不僅提高了壓力測量精度，也提升了傳感器的測量范圍。

一種具有環(huán)境適應性的足式機器人穩(wěn)定性控制方法及系統(tǒng)，該控制方法通過利用上一觸地過程相關(guān)參數(shù)信息與期望達到的控制目標進行比較，對飛行相水平運動速度和系統(tǒng)總能量實行反饋控制，預測控制觸地角度并進行系統(tǒng)能量補償控制，最終實現(xiàn)足式機器人 SLIP 等效模型在不同地面環(huán)境下的期望穩(wěn)定周期運動。系統(tǒng)包括系統(tǒng)狀態(tài)檢測模塊和穩(wěn)定控制模塊。本發(fā)明不需要建立具體的機器人動力學模型，不需要計算精確的不動點觸地角度，通過反饋控制實現(xiàn)控制收斂，控制方法簡單，計算迅速，很好的解決了現(xiàn)有方法控制實時性不足、適應性不夠等問題。且具有較好的未知環(huán)境適應性，為足式機器人穩(wěn)定性控制提供了一種較好的解決方案。

小試階段/n本實用新型設計了一種一次性預沖式即配制含特定量肝素的封管器。。注入病人體內(nèi)的前段為生理鹽水，后段為即時配置好的只夠充斥病人留在體內(nèi)和體外留置管道的（因配置好的肝素液不可長時間存放，所以本實用新型利用其特征，可讓充斥管道的肝素液現(xiàn)配現(xiàn)用）的肝素液，這樣既不會因為只用生理鹽水封管而造成的栓子形成和堵管，也不會因為肝素量過大（因為充斥病人管道的肝素液量非常小，只需要約0.5ml）而導致不必要的使用和病人凝血功能方面的安全隱患.