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近日，柳葉刀The Lancet雜志子刊eBioMedicine以Articles形式發(fā)表了我?；A(chǔ)醫(yī)學(xué)院王德恒副研究員和復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院、蘇州大學(xué)團(tuán)隊(duì)合作的最新研究成果Neural excitatory rebound induced by valproic acid may predict its inadequate control of seizures。該文揭示了抗癲癇藥物丙戊酸鈉（VPA）的藥物治療效果不佳的原因可能是VPA對神經(jīng)環(huán)路的興奮抑制平衡失調(diào)所介導(dǎo)的神經(jīng)放電的異?；厣鸬?。

本發(fā)明公開了一種帶有多孔泡沫金屬換熱結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)，并結(jié)合多孔泡沫金屬層(6)進(jìn)行換熱強(qiáng)化，降低了太陽能光伏元件的溫度，提高光伏元件發(fā)電效率，同時將太陽能光伏元件所產(chǎn)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(yù)熱、干燥或者室內(nèi)供暖等用途。本發(fā)明所使用的泡沫金屬具有高熱導(dǎo)率及高比表面積，可以有效地改善傳統(tǒng)太陽能光伏光熱集熱器的冷卻效率，并且采用下進(jìn)上出的流式，使得換熱過程接近逆流換熱，換熱效率達(dá)到最高。

主要作了以下幾方面探索： 在低維納米結(jié)構(gòu)的合成、納米光電器件制造與性能分析方面有良好的研究基礎(chǔ)。在納米光電器件方面，長期從事納米光電器件的研究與開發(fā)，已經(jīng)成功地合成了一系列納米結(jié)構(gòu)以及它們異質(zhì)和復(fù)合納米結(jié)構(gòu)，如TiO2、ZnO、ZnS、ZnS/ZnO 等，并在此基礎(chǔ)上制造了基于單個納米結(jié)構(gòu)的光電器件，測試了其性能。其中發(fā)表在國際頂尖一區(qū)期刊《Advanced Materials》上的論文被美國加州大學(xué)、中科院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、澳大利亞昆士蘭大學(xué)等相關(guān)課題組報道，被《Nature Communications》、 《Advanced Materials》、《Advanced Function Materials》、《Scientific Reports》等國際著名刊物引用達(dá) 123 次；發(fā)表在國際頂尖一區(qū)期刊《Advanced FunctionMaterials》上的論文被北京大學(xué)、清華大學(xué)、香港理工大學(xué)、臺灣國立大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)、日本東北大學(xué)、美國華盛頓大學(xué)等國際名校相關(guān)課題組報道，被《Advanced Materials》、《Advanced FunctionMaterials》、《Scientific Reports》、《Energy & Environmental Science》等國際著名刊物引用達(dá) 62 次。 在YBa2Cu3O7-δ/ La1-xCaxMnO3氧化物超導(dǎo)與鐵磁雙層結(jié)構(gòu)中，觀察到磁相關(guān)的近鄰和耦合效應(yīng)。證明了超導(dǎo)層中的邁斯納電流與磁層耦合提供的磁場之間存在的相互作用，并明確了來自于超導(dǎo)層的空穴電荷傳輸?shù)椒磋F磁層內(nèi)，使得在靠近超導(dǎo)層的反鐵磁薄層內(nèi)電荷的重新分布，進(jìn)而發(fā)生了鐵磁性轉(zhuǎn)變的物理機(jī)制。在錳氧化物和銅氧化物組成的鐵磁/超導(dǎo)/鐵磁/反鐵磁異質(zhì)結(jié)中觀察到大的負(fù)磁阻峰，這是在接近超導(dǎo)轉(zhuǎn)變溫度附近的混合態(tài)所具有的獨(dú)特現(xiàn)象，是自旋相關(guān)的界面散射的實(shí)驗(yàn)證據(jù)；另外，我們還發(fā)現(xiàn)該類氧化物鐵磁/超導(dǎo)異質(zhì)結(jié)中系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)磁阻峰即隨溫度變化，其磁阻峰發(fā)生正、負(fù)性逆轉(zhuǎn)的奇特效應(yīng)，這是YBa2Cu3O7-δ正磁阻和La0.7Sr0.3MnO3負(fù)磁阻相互競爭的結(jié)果。其次，利用飛秒激光泵浦探測技術(shù)對YBCO/LCMO 異質(zhì)結(jié)進(jìn)行了泵浦探測，觀測了低溫下鐵磁序和超導(dǎo)序的競爭情況，為進(jìn)一步研究 YBCO/LCMO 的近鄰效應(yīng)打下了基礎(chǔ)。 在 具 有 不 同YSZ(yttria-stabilized zirconia) 摻 雜 量 的YBCO/YSZ 準(zhǔn)多層膜中觀察到 YSZ 摻雜薄膜發(fā)生了化學(xué)反應(yīng)，導(dǎo)致了具有納米數(shù)量級鈣鈦礦異質(zhì)相BaZrO3粒子的形成。BaZrO3粒子的形成促使了晶格的不匹配以致沉積中形成了c-軸關(guān)聯(lián)的缺陷。角度相關(guān)的J c (H,T)在 H//c區(qū)域附近出現(xiàn)的二次峰揭示了c-軸關(guān)聯(lián)缺陷的存在。基于各向異性磁通釘扎理論，我們分離了各向同性釘扎和各向異性釘扎對臨界電流密度的貢獻(xiàn)。分析表明所研究的準(zhǔn)多層膜中產(chǎn)生了各向異性的缺陷，由此形成強(qiáng)釘扎中心，使得準(zhǔn)多層膜在高場下仍具有較高的臨界電流密度。 應(yīng)用唯象含時Ginzburg-Landau 理論并使用有限元方法研究了二維、三維介觀超導(dǎo)體的渦旋態(tài)性質(zhì)。對于具有不同形狀和不同方向外場作用下的介觀超導(dǎo)體中觀察到了渦旋管交叉纏繞現(xiàn)象。其次，通過對電流驅(qū)使下的含弱連接的介觀超導(dǎo)帶的分析，觀察到了介觀超導(dǎo)帶磁化強(qiáng)度隨時間的周期性變化。另外,在我們所研究的小超導(dǎo)環(huán)中出現(xiàn)了穩(wěn)定多渦旋態(tài)。隨著內(nèi)半徑的增長,我們發(fā)現(xiàn)了穩(wěn)定基態(tài)的(l:L)和(2:L)多渦旋態(tài)現(xiàn)象。 該項(xiàng)目已獲上海市自然基金項(xiàng)目立項(xiàng)支持。

本發(fā)明公開了一種二維層狀二硫化鉬薄膜的光探測器及制備工 藝，光探測器包括從上之下依次排列的電極結(jié)構(gòu)、多個層狀二硫化鉬 薄膜以及襯底；電極結(jié)構(gòu)為電極、主支、分支三部分，相鄰主支之間 和相鄰分支之間的間距為二硫化鉬薄膜的平均大小，起到并聯(lián)二硫化 鉬薄膜、增大光敏面積的作用。二硫化鉬薄膜的生長采用化學(xué)氣相沉 積(CVD)的方法，硅片作為襯底，MoO3 粉末作為鉬源，硫粉作為硫源， 通過控制鉬源與襯底之間的間距、硫蒸氣進(jìn)入反應(yīng)的時間和反應(yīng)溫度， 制備得到大面積的層狀二硫化鉬薄膜。使用該方法制備層狀二硫化鉬

本發(fā)明公開了一種二維層狀二硫化鉬薄膜的光探測器及制備工 藝，光探測器包括從上之下依次排列的電極結(jié)構(gòu)、多個層狀二硫化鉬 薄膜以及襯底；電極結(jié)構(gòu)為電極、主支、分支三部分，相鄰主支之間 和相鄰分支之間的間距為二硫化鉬薄膜的平均大小，起到并聯(lián)二硫化 鉬薄膜、增大光敏面積的作用。二硫化鉬薄膜的生長采用化學(xué)氣相沉 積(CVD)的方法，硅片作為襯底，MoO3 粉末作為鉬源，硫粉作為硫源， 通過控制鉬源與襯底之間的間距、硫蒸氣進(jìn)入反應(yīng)的時間和反應(yīng)溫度， 制備得到大面積的層狀二硫化鉬薄膜。使用該方法制備層狀二硫化鉬

在規(guī)范采樣及針對性測試條件下，釋光測年技術(shù)應(yīng)用在埋藏陶器、燒土類考古受熱材料的年代學(xué)研究中具有高準(zhǔn)確度的優(yōu)勢，并有望確定最后一次考古受熱事件（如祭祀、焚燒、烹煮等）的高精度年代。

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

本發(fā)明公開了一種提高二氧化鈦光激發(fā)氣敏性能的方法及裝置， 該方法是在光氣敏傳感器工作過程中，通過對材料薄膜進(jìn)行加熱調(diào)控 （50℃-70℃），使氣敏材料表面物理吸附水減少，從而對環(huán)境濕度不 敏感；其次，表面保留的化學(xué)吸附水在紫外光照下產(chǎn)生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產(chǎn)生少量熱激發(fā)誘導(dǎo)的光、熱聯(lián)合激發(fā)的協(xié)同效應(yīng)， 可大幅度提高其響應(yīng)恢復(fù)速度。裝置包括材料基片、光激發(fā)源、光激 發(fā)控制模塊、溫度控制模塊、信號調(diào)理模塊、計算

（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)荷短時波動，影響電力實(shí)時平衡，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(yán)重的市場風(fēng)險。 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(luò)將各節(jié)點(diǎn)特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(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(yù)測模型，針對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(jìn)行未來時間步的預(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間序列時會導(dǎo)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(yù)測模型通過對時域特征的有效挖掘?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 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關(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(yù)測精度?，F(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(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(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)動方式實(shí)現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動態(tài)實(shí)時挖掘。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(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)對本地功率時域特征的有效挖掘；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)隱私的同時取得不錯的預(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(tuán)運(yùn)動等氣象因素導(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的時間序列建模能力；利用注意力機(jī)制模型聚焦于對預(yù)測更關(guān)鍵的輸入特征，以此實(shí)現(xiàn)時域特征的有效挖掘。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)度容量評估、激勵型需求響應(yīng)基線負(fù)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(jì)、高效運(yùn)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。