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江西鼎技科學儀器有限公司，成立于2006-03-30，注冊資本為500萬人民幣，法定代表人為白偉林，經營狀態為存續，工商注冊號為360100210050938，注冊地址為江西省南昌市南昌高新技術產業開發區高新大道699號聚仁總部經濟園2#樓803-A，經營范圍包括許可項目：海關監管貨物倉儲服務（不含危險化學品、危險貨物），保稅物流中心經營，國營貿易管理貨物的進出口，第三類醫療器械經營（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動）一般項目：工程和技術研究和試驗發展，寄賣服務，信息咨詢服務（不含許可類信息咨詢服務），貿易經紀，銷售代理，國內貿易代理，社會經濟咨詢服務，食品進出口，貨物進出口，化工產品銷售（不含許可類化工產品），進出口代理，技術進出口，進出口商品檢驗鑒定，會議及展覽服務，辦公設備耗材銷售，計算機軟硬件及輔助設備零售，計算機軟硬件及輔助設備批發，辦公設備銷售，家具安裝和維修服務，日用百貨銷售，五金產品零售，家具零配件銷售，技術玻璃制品銷售，日用化學產品銷售，日用品批發，租賃服務（不含許可類租賃服務），家具銷售，互聯網銷售（除銷售需要許可的商品），建筑用金屬配件銷售，安防設備銷售，云計算設備銷售，環境保護專用設備銷售，泵及真空設備銷售，光通信設備銷售，玻璃纖維及制品銷售，環境應急技術裝備銷售，鐘表與計時儀器銷售，地質勘探和地震專用儀器銷售，電子測量儀器銷售，光學儀器銷售，藥物檢測儀器銷售，實驗分析儀器銷售，繪圖、計算及測量儀器銷售，教學專用儀器銷售，紡織專用測試儀器銷售，第二類醫療器械銷售，金屬結構銷售，安全技術防范系統設計施工服務，工程技術服務（規劃管理、勘察、設計、監理除外），計算機系統服務，采購代理服務，消防技術服務，運輸設備租賃服務，裝卸搬運，住房租賃，公共事業管理服務，危險化學品應急救援服務，新材料技術推廣服務，互聯網安全服務，區塊鏈技術相關軟件和服務，辦公服務，園區管理服務，專用設備修理，電氣設備修理，通訊設備修理，日用電器修理，計算機及辦公設備維修，電子、機械設備維護（不含特種設備），儀器儀表修理，通用設備修理，5G通信技術服務，軟件開發，光通信設備制造，網絡與信息安全軟件開發，人工智能理論與算法軟件開發，軟件銷售，知識產權服務（專利代理服務除外），云計算裝備技術服務，信息技術咨詢服務，數據處理和存儲支持服務，技術服務、技術開發、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣，信息安全設備銷售，網絡設備銷售，互聯網數據服務，軟件外包服務，互聯網設備銷售

圖1 零能耗制冷纖維織物制備技術示意圖 零能耗智能制冷織物將光電超材料技術與智能紡織技術結合，旨在將隨機結構排布的微納材料與批量制備工藝相結合制備多材料功能纖維，引入特定波段光學反射與輻射能力的新特性，構建在陽光直射的室外環境下具有顯著的降溫效果（1-30°C范圍內可控）的零能耗輻射制冷智能織物（圖1），是材料-光學-紡織技術的跨領域多學科協同創新。   圖2 零能耗智能制冷織物初步結果示意圖：(a) 多材料纖維實物展示圖；(b) 多材料纖維光學照片；(c) 多材料纖維縫紉照片；(d) 制冷織物實物展示圖；(e) 制冷織物光學照片。 基于多材料纖維及纖維束制冷紗線結構設計和光學材料調控，批量纖維制備工藝已獲得均勻連續的制冷纖維（圖2 a, b），纖維強度足以利用縫紉機在商用面料上進行任意文字和形狀的繡花。在此基礎上，進一步利用紡紗和織造技術，得到在太陽輻射波段具有＞90%反射率、在中紅外波段具有＞90%發射率的、經緯編織的光學超材料制冷織物（圖2 d, e）。   圖3 零能耗制冷織物模擬測試。(a) 制冷織物樣品降溫測試結果曲線圖；(b) 制冷織物樣品與商用織物樣品降溫測試對比結果曲線圖；(c) 制冷織物樣品與商用防曬衣樣品降溫測試對比結果曲線圖。 經嚴格的測試，零能耗制冷織物樣品可實現全天低于環境溫度2-10℃的良好輻射制冷效果（圖3a）。在此基礎上，對樣品織物、一系列商用織物（棉、氨綸、雪紡、麻布、防曬衣）以及模擬裸露皮膚進行對比降溫測試（圖3 b, c），在正午太陽輻射功率最強的整個時間段，織物樣品低于不同商業面料5-7℃，低于不同品牌的防曬衣3-7℃。進一步在人體皮膚表面和小車模型內部進行降溫測試（圖4），與普通棉織物相比，智能制冷織物覆蓋的人體皮膚表面可低~3℃，小車與空白小車的差值溫度可達~30℃，與反光車罩覆蓋的小車的差值溫度可達~27℃，具有優異的降溫效果。   圖4 零能耗制冷織物降溫測試。(a) 人體降溫測試紅外圖；(b) 小車模型降溫測試。 零能耗制冷織物可對人體局部微環境實現高效的熱學調控，提供一種低成本、零能耗、高效的個人熱管理方案，顛覆傳統制冷技術，尤其是克服室外人體熱管理技術固有的低效率、高能耗、大體積等瓶頸問題，并緩解傳統制冷耗能導致的碳排放；零能耗制冷織物體系基于批量纖維制備技術以及先進紡紗織造工藝，具有零功耗降溫、低成本、可產業化批量生產特征，與現有紡織行業相兼容，適合大規模推廣制備和產業化應用；零能耗制冷織物秉持可持續發展的理念，采用可降解的服用聚合物材料和低成本的微納顆粒為原料，打造低排放、可循環、綠色環保、柔軟親膚、舒適透氣的可穿戴終端產品。應用前景廣泛，可用于包括高端智能服裝、特種服裝、高端先進建材、個人熱管理裝置、冷鏈系統、智能倉儲系統等領域，對纖維新材料技術和高端紡織產業的發展具有里程碑式的意義。

項目成果/簡介:圖1 零能耗制冷纖維織物制備技術示意圖零能耗智能制冷織物將光電超材料技術與智能紡織技術結合，旨在將隨機結構排布的微納材料與批量制備工藝相結合制備多材料功能纖維，引入特定波段光學反射與輻射能力的新特性，構建在陽光直射的室外環境下具有顯著的降溫效果（1-30°C范圍內可控）的零能耗輻射制冷智能織物（圖1），是材料-光學-紡織技術的跨領域多學科協同創新。 圖2 零能耗智能制冷織物初步結果示意圖：(a) 多材料纖維實物展示圖；(b) 多材料纖維光學照片；(c) 多材料纖維縫紉照片；(d) 制冷織物實物展示圖；(e) 制冷織物光學照片。基于多材料纖維及纖維束制冷紗線結構設計和光學材料調控，批量纖維制備工藝已獲得均勻連續的制冷纖維（圖2 a, b），纖維強度足以利用縫紉機在商用面料上進行任意文字和形狀的繡花。在此基礎上，進一步利用紡紗和織造技術，得到在太陽輻射波段具有＞90%反射率、在中紅外波段具有＞90%發射率的、經緯編織的光學超材料制冷織物（圖2 d, e）。 圖3 零能耗制冷織物模擬測試。(a) 制冷織物樣品降溫測試結果曲線圖；(b) 制冷織物樣品與商用織物樣品降溫測試對比結果曲線圖；(c) 制冷織物樣品與商用防曬衣樣品降溫測試對比結果曲線圖。經嚴格的測試，零能耗制冷織物樣品可實現全天低于環境溫度2-10℃的良好輻射制冷效果（圖3a）。在此基礎上，對樣品織物、一系列商用織物（棉、氨綸、雪紡、麻布、防曬衣）以及模擬裸露皮膚進行對比降溫測試（圖3 b, c），在正午太陽輻射功率最強的整個時間段，織物樣品低于不同商業面料5-7℃，低于不同品牌的防曬衣3-7℃。進一步在人體皮膚表面和小車模型內部進行降溫測試（圖4），與普通棉織物相比，智能制冷織物覆蓋的人體皮膚表面可低~3℃，小車與空白小車的差值溫度可達~30℃，與反光車罩覆蓋的小車的差值溫度可達~27℃，具有優異的降溫效果。 圖4 零能耗制冷織物降溫測試。(a) 人體降溫測試紅外圖；(b) 小車模型降溫測試。零能耗制冷織物可對人體局部微環境實現高效的熱學調控，提供一種低成本、零能耗、高效的個人熱管理方案，顛覆傳統制冷技術，尤其是克服室外人體熱管理技術固有的低效率、高能耗、大體積等瓶頸問題，并緩解傳統制冷耗能導致的碳排放；零能耗制冷織物體系基于批量纖維制備技術以及先進紡紗織造工藝，具有零功耗降溫、低成本、可產業化批量生產特征，與現有紡織行業相兼容，適合大規模推廣制備和產業化應用；零能耗制冷織物秉持可持續發展的理念，采用可降解的服用聚合物材料和低成本的微納顆粒為原料，打造低排放、可循環、綠色環保、柔軟親膚、舒適透氣的可穿戴終端產品。應用前景廣泛，可用于包括高端智能服裝、特種服裝、高端先進建材、個人熱管理裝置、冷鏈系統、智能倉儲系統等領域，對纖維新材料技術和高端紡織產業的發展具有里程碑式的意義。知識產權類型:發明專利知識產權編號:CN111575823A、CN111826965A、CN111455484A、CN111455483A、CN111560672A、2021101783117、2021100207492技術先進程度:達到國際領先水平成果獲得方式:與企業合作獲得政府支持情況:國家級計劃/專項類別:源頭創新計劃-人才發展專項獲得經費:300.00萬元

產品詳細介紹浸入式制冷器是持續制冷的理想選擇。帶"E“的型號有控制溫度的功能，溫度穩定性±?0.5 K，外接溫度探頭Pt100 ，溫度穩定性±0.5 K (Pt100 探針在交付范圍內)。 數字顯示器分辨率為0.1 K。 保護軟管防止內部制冷劑管路扭折。外殼和蒸發圈為不銹鋼材質。所有型號可提供一個靈活的蒸發圈(無額外費用)。產品型號的名稱和序列號有后綴"F“。

產品詳細介紹結構緊湊的Minichillers 系列為實驗室提供經濟環保的制冷解決方案。價格低，投資回報快。占地面積相當小, 225 x 360 mm, 可放置于實驗臺，特別適用于冷卻塊，蒸汽過濾器，真空泵冷凝器, 旋轉蒸發儀以及熱交換器等。確保穩定的溫度和流量，可在高達 +40°C的環境溫度下連續工作。 

本發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，提高光伏元件發電效率，同時將太陽能光伏元件所產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、干燥或者室內供暖等用途。本發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。

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；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯數； 通過構造擴散函數 fD 和隸屬度函數 fM，求取概率函數 Pro(i)，對概率 函數 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 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。