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一種寬光譜、強(qiáng)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(duì)鈦箔進(jìn)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(yīng)釜內(nèi)，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應(yīng)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(shè)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(guān)等光電器件，具有廣闊的應(yīng)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(diǎn)的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個(gè)采樣點(diǎn) [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(gòu)造擴(kuò)散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對(duì)概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對(duì)應(yīng)的 Xi 的并集作為最大功率點(diǎn)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(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(shè)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(bào)送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點(diǎn)方案的通知》，用以推動(dòng)分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。在該政策的推進(jìn)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(jī)容量已達(dá)到107.5GW，約占光伏總裝機(jī)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(diǎn)問題 對(duì)于配電網(wǎng)來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強(qiáng)的隨機(jī)波動(dòng)特性，大規(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)負(fù)荷短時(shí)波動(dòng)，影響電力實(shí)時(shí)平衡，制約負(fù)荷預(yù)測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負(fù)荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網(wǎng)運(yùn)行管理帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 對(duì)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(shì)。分布式光伏出力的不確定性與短時(shí)劇烈波動(dòng)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(yán)重的市場風(fēng)險(xiǎn)。 因此，亟需精準(zhǔn)的分布式光伏功率預(yù)測，為有源配電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)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(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)雜出力序列分解為相對(duì)簡單、波動(dòng)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(shí)空關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各節(jié)點(diǎn)特征映射到多維空間，而后利用時(shí)域卷積挖掘跨節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式挖掘各頻率下各場站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實(shí)現(xiàn)子序列動(dòng)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(luò)，將其與動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動(dòng)態(tài)時(shí)空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測模型，針對(duì)不同頻率下出力子序列分別預(yù)測，而后重構(gòu)得到各場站功率進(jìn)而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個(gè)時(shí)間步輸入的時(shí)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(jìn)行未來時(shí)間步的預(yù)測，自編碼能顯著增強(qiáng)長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域建模能力。而后，利用注意力機(jī)制解決其在處理長輸入時(shí)間序列時(shí)會(huì)導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對(duì)輸出更關(guān)鍵的時(shí)域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測模型通過對(duì)時(shí)域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測精度的進(jìn)一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進(jìn)行共享，無需數(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務(wù)器進(jìn)行模型的聚合以實(shí)現(xiàn)用戶間信息共享。在各本地場站進(jìn)行注意力自編碼預(yù)測模型的訓(xùn)練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實(shí)現(xiàn)各本地預(yù)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(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練近似的預(yù)測效果。 （四）競爭優(yōu)勢(shì) 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，實(shí)現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實(shí)測或預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，考慮分布式光伏時(shí)空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)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(shí)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(yù)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(shí)波動(dòng)，因而各場站關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)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(fù)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(shí)變化，難以實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式實(shí)現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)挖掘。在基礎(chǔ)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(duì)簡單、波動(dòng)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(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式近似的預(yù)測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測方法性能在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓(xùn)練方式實(shí)現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來自各場站的運(yùn)行數(shù)據(jù)而后進(jìn)行模型的訓(xùn)練。然而，這種集中訓(xùn)練的方式會(huì)期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導(dǎo)致被外部攻擊者進(jìn)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(xùn)練方式難以實(shí)現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進(jìn)行建模預(yù)測，實(shí)現(xiàn)對(duì)本地功率時(shí)域特征的有效挖掘；利用分散式訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)各場站預(yù)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(shí)取得不錯(cuò)的預(yù)測效果。 創(chuàng)新點(diǎn) 1、考慮了場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)性。對(duì)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(tuán)運(yùn)動(dòng)等氣象因素導(dǎo)致的相關(guān)性較強(qiáng)。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的各場站輸入功率進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)表征，實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點(diǎn)數(shù)據(jù)隱私應(yīng)的前提現(xiàn)實(shí)現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)一步提升LSTM的時(shí)間序列建模能力；利用注意力機(jī)制模型聚焦于對(duì)預(yù)測更關(guān)鍵的輸入特征，以此實(shí)現(xiàn)時(shí)域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架聚合各本地模型，實(shí)現(xiàn)各站點(diǎn)信息聚合，實(shí)現(xiàn)精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的推進(jìn)，分布式光伏裝機(jī)容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、用戶可調(diào)度容量評(píng)估、激勵(lì)型需求響應(yīng)基線負(fù)荷估計(jì)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(jì)、高效運(yùn)行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時(shí)，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(jià)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。

近期，我院肖瑞春副教授與中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院張昌錦研究員課題組及其合作者在二維滑移鐵電材料中發(fā)現(xiàn)了與鐵電序不完全同步的體光伏效應(yīng)，這一結(jié)果豐富了人們對(duì)鐵電序和體光伏效應(yīng)之間關(guān)系的理解，相關(guān)研究成果近期發(fā)表在《npjComputationalMaterials》上。

本發(fā)明公開了一種適用于單級(jí)式并網(wǎng)光伏逆變器的最大功率跟 蹤方法。所述最大功率跟蹤方法特征在于周期性執(zhí)行如下步驟：(1)采 樣光伏陣列輸出電壓，判斷光伏陣列輸出電壓是否降低到設(shè)置的臨界 值以下，是則跳過步驟(2)、(3)、(4)執(zhí)行步驟(5)，否則執(zhí)行步驟(2)；(2) 判斷光伏陣列電壓是否增加，若是則執(zhí)行步驟(3)，否則跳過步驟(3)執(zhí) 行步驟(4)；(3)記錄當(dāng)前光伏陣列電壓和并網(wǎng)電流指令；(4)增加并網(wǎng)電 流指令并限幅，限幅值為步驟(5)中的記錄值；(5)記錄當(dāng)前并網(wǎng)電流指 令，并減小并網(wǎng)電流指

光擴(kuò)散膜是具有很好的光透過性能和光散射性能的一類材料。它能夠 將點(diǎn)光源轉(zhuǎn)化為面光源，使入射光束光強(qiáng)在空間一定范圍內(nèi)均勻分布。 光擴(kuò)散材料在照明領(lǐng)域和顯示領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,如應(yīng)用于液晶顯示 的背光、透射型屏幕、照明器具、燈飾看板等。LED 用于普通照明、背光源、新能源汽車照明、軌道交通照明等有 著巨大潛力，但 LED 是點(diǎn)光源，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)光點(diǎn)，無法用眼睛直視， 若一直生活在高亮度的 LED 光源周圍，LED 光源所形成的強(qiáng)光點(diǎn)會(huì)