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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(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(wǎng)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(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。

        技術成熟度：技術突破         目前的潮流能發(fā)電機組以直驅液壓變槳及帶變速箱的液壓變槳為主，其發(fā)電機和變速箱均采取機械動密封方式進行密封防水處理，海洋環(huán)境下，機械動密封的可靠性和運行效率往往沖突，密封層級多運行阻力大，效率低，密封層級少，密封可靠性差，機組的運行可靠性大大降低。光伏、波浪、海流一體化集成發(fā)電，波浪能與海流能水輪機對轉并通過磁力耦合驅動發(fā)電機增速，具有多能互補、高效獲能、轉換效率高、結構簡單、運行可靠等特點，為規(guī)模化海洋能開發(fā)提供創(chuàng)新型設計。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產(chǎn)業(yè)化工藝開發(fā)資金支持

本實用新型公開了一種基于多模波導的新型光調(diào)制器。其結構是具有多模調(diào)制結構的電致吸收調(diào)制器、具有多模調(diào)制結構的相位調(diào)制器或者具有多模調(diào)制結構的馬赫澤德干涉儀調(diào)制器，多模調(diào)制結構包含模式復用器、模式解復用器、第一多模連接波導、多模波導光調(diào)制區(qū)、第二多模連接波導，多模調(diào)制結構是以模式復用器的輸入端作為多模調(diào)制結構的輸入端，以模式復用器的輸入端或者模式解復用器的輸出端作為多模調(diào)制結構的輸出端。本實用新型利用多模波導光調(diào)制區(qū)以及模式復用?解復用技術，使得光能夠以不同模式的方式多次經(jīng)過光調(diào)制區(qū)，顯著增強對光場的調(diào)控效果，可降低驅動電壓，并提升消光比和調(diào)制速度等性能，適用于各種光調(diào)制結構和原理。

本發(fā)明公開了一種高功率光纖激光器包層光濾除裝置，該裝置 包括一段或多段雙包層光纖，其中此雙包層光纖沿激光輸出方向按剝 除面積由小到大而間隔地對保護層和外包層進行部分剝除，使內(nèi)包層 裸露出來，將濾光材料涂在裸露內(nèi)包層上，并且將上述濾光裝置固定 在散熱金屬材料及水冷板上。本發(fā)明對光纖結構破壞較小，濾光均勻， 避免了非均勻濾除時，某些濾除點溫度過高的現(xiàn)象，提高了系統(tǒng)的穩(wěn) 定性。

本發(fā)明屬于微納制造與光電子器件領域，并公開了一種雙波段 薄膜光探測器，包括基底薄片、第一電極層、第一 WSe2 層、石墨烯 層、第一 MoS2 層、第二電極層、介質(zhì)層、第二 WSe2 層、第三電極 層、第二 MoS2 層和第四電極層,第一電極層設置在基底薄片上;第一 WSe2 層鋪設在基底薄片和第一電極層上;石墨烯層設置在第一 WSe2 層上;

研究團隊多年來一直從事光機設計與圖像檢測技術研究以及相關儀器的開發(fā)，已成功系統(tǒng)：1）開發(fā)公安技偵系統(tǒng)專用針孔無畸變系統(tǒng)10°視場、針孔直徑0.8m、入瞳位于鏡頭前2.5m、畸變小于1%高清針孔攝像系統(tǒng)；2）導引頭紅外自動標定系統(tǒng)，實現(xiàn)±5°范圍內(nèi)目標源標定誤差小于3”；3）超低溫衛(wèi)星外掛成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)可在-90°環(huán)境下正常工作，直接裸露在衛(wèi)星外面，無需提供溫度調(diào)控裝置；4）生物菌落識別與自動篩選裝置。

中試階段/n基于硅基材料的光互聯(lián)技術具體有高速高密度、受電磁干擾小、低功耗，兼容 于 CMOS 工藝等特點。1、在激光器研制方面，擁有基于 InP 基的微鈉尺度微腔激光 器和光子晶體激光器以及基于硅基的光發(fā)射器件；2、在光調(diào)制器研制方面擁有基 于硅基的光調(diào)制器；3、在探測器方面，擁有通過鍵合方式集成在 Si 上的 InP 基探 測器和直接在硅上外延鍺或 GeSn 的探測器等；4、擁有基于硅基的光波導器件、硅 基波分復用解復用器件以及可見光衰減器。 片上、片間光互聯(lián)技術主要應用于高性能電子芯片、超級計

本實用新型公開了一種光引擎模組熱響應測試平臺，該光引擎模組包括鋁基板、焊接至所述鋁基板的單相全波橋式整流芯片、分段線性恒流驅動芯片、整列在鋁基板外圍的多個交流發(fā)光二極管，所述熱響應測試平臺包括暗箱、置于暗箱內(nèi)的樣件安放平臺、在所述樣件安放平臺正上方設置的紅外熱成像模組、以及位于所述暗箱外并且與所述紅外熱成像模組信號連接的熱響應分析儀，其中，所述樣件安放平臺上選擇性地設有用于置放所述鋁基板的絕熱板或散熱器。根據(jù)本實用新型的光引擎模組熱響應測試平臺通過光引擎模組老化測試過程中LED芯片、電源驅動、橋式整

結合遺傳學和生物化學的方法，證明Serine/Threonine Kinase（絲氨酸／蘇氨酸激酶）PINOID（PID）直接與COP1進行相互作用并針對其第20位絲氨酸殘基進行磷酸化修飾。這一翻譯后的修飾導致了COP1活性的適度降低，從而維持了植物體內(nèi)COP1活性處于一個正常穩(wěn)定的狀態(tài)，以適應植物生長過程中所遇到的多變的生長環(huán)境和確保植物順利的進行光形態(tài)建成過程。該項研究揭示了一個光調(diào)控植物幼苗形態(tài)建成的一個重要分子機制，為進一步理解光調(diào)控植物生長發(fā)育信號通路具有重要意義并為通過基因工程技術改良作物種子的出土效率提供了理論基礎。