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本發(fā)明的基于硅基懸臂梁Ｔ型結(jié)間接加熱在線式毫米波相位檢測(cè)器，主要由懸臂梁耦合結(jié)構(gòu)、Ｔ型結(jié)和間接加熱式微波功率傳感器構(gòu)成。懸臂梁耦合結(jié)構(gòu)中，兩個(gè)懸臂梁在ＣＰＷ中央信號(hào)線上方，結(jié)構(gòu)相同，用于耦合部分待測(cè)信號(hào)，通過(guò)錨區(qū)與Ｔ型結(jié)相連，兩個(gè)懸臂梁之間ＣＰＷ傳輸線的電長(zhǎng)度為λ／８。懸臂梁下方的ＣＰＷ中央信號(hào)線上覆蓋了一層Ｓｉ３Ｎ４介電層，用于防止電學(xué)短路。參考信號(hào)通過(guò)Ｔ型結(jié)分成兩路信號(hào)，分別與兩路懸臂梁耦合的信號(hào)通過(guò)Ｔ型結(jié)合成，Ｔ型結(jié)的輸出端連接到間接加熱式微波功率傳感器進(jìn)行功率檢測(cè)。最后根據(jù)兩個(gè)間接加熱式微波

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種磁測(cè)探頭及一種便攜式銫原子激光光泵磁力儀，其中磁測(cè)探頭包括VCSEL單模激光器(4)、準(zhǔn)直鏡(5)、圓偏振器(6)、銫原子氣室(7)、加熱線圈(8)、射頻線圈(9)和光電探測(cè)器(10)；便攜式銫原子激光光泵磁力儀是一種利用激光光抽運(yùn)技術(shù)與銫原子磁光共振相結(jié)合，精確測(cè)量磁場(chǎng)的磁力儀，包括了一個(gè)由單模激光器作為泵浦光源的磁測(cè)探頭、一個(gè)中繼控制器，使用PC電腦從中繼控制器讀取即時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)。本實(shí)用新型測(cè)量系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確測(cè)得同一位置的磁感應(yīng)強(qiáng)度。

本發(fā)明公開(kāi)了一種雙向流內(nèi)循環(huán)式PS高級(jí)氧化反應(yīng)器及污水處理方法,包括反應(yīng)器,其內(nèi)設(shè)兩個(gè)位置上下交錯(cuò) 且同心的內(nèi)筒和外筒;內(nèi)筒的上端開(kāi)口,內(nèi)筒的下端與反應(yīng)器罐體底連接;外筒上端與反應(yīng)器罐體頂連接,外筒的下端開(kāi)口;反應(yīng)器罐體底部設(shè)有無(wú)動(dòng)力自吸回流系 統(tǒng)和傘狀錐形布水器;一條由反應(yīng)器罐體頂部伸向底部的催化劑加藥管,其下端對(duì)應(yīng)連通傘狀錐形布藥器,傘狀錐形布藥器位于反應(yīng)器布水混合區(qū)域之內(nèi);還包括圓 環(huán)形布水擋板,進(jìn)水混合裝置,二次加藥裝置等.本反應(yīng)器結(jié)構(gòu)高徑比小,反應(yīng)空間利用充分,容積負(fù)荷率高,動(dòng)力消耗小,無(wú)動(dòng)力回流系統(tǒng)使未反應(yīng)完的污染物和 藥劑重復(fù)處理,提高了藥劑利用率,降低了藥劑消耗和能量消耗,降低成本。

本發(fā)明公開(kāi)了一種分布式電源接入對(duì)配網(wǎng)三段式電流保護(hù)影響的評(píng)估方法，基于規(guī)則庫(kù)實(shí)現(xiàn)，規(guī)則 庫(kù)中包含若干條順序執(zhí)行的規(guī)則步驟，這些一般性的語(yǔ)義規(guī)則適用于任意的配網(wǎng)系統(tǒng)和分布式電源接入 情況，且每條規(guī)則通過(guò)描述性語(yǔ)言指導(dǎo)操作者該如何構(gòu)造短路場(chǎng)景，并選擇哪些保護(hù)的 I、II 或者 III 段 進(jìn)行校驗(yàn)。這樣，操作者無(wú)須根據(jù)所研究的系統(tǒng)來(lái)分析確定校核步驟，只要順序執(zhí)行規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則步 驟便能高效準(zhǔn)確地判斷分布式電源接入方案對(duì)保護(hù)的影響：當(dāng)規(guī)則庫(kù)中的所有規(guī)

"本發(fā)明公開(kāi)了一種四線電阻式觸摸屏工作原理演示實(shí)驗(yàn)儀,包括帶顯示屏的電腦，四線電阻式觸摸屏和USB控制卡，四線電阻式觸摸屏通過(guò)USB控制卡與電腦連接后，可以控制電腦顯示屏上的箭頭指針；本發(fā)明還包括模擬觸摸屏工作原理的裝置，該裝置包括設(shè)置在固定底座上的兩個(gè)可變電阻裝置，兩個(gè)可變電阻裝置的兩端通過(guò)導(dǎo)線對(duì)應(yīng)接入U(xiǎn)SB控制卡接口中，USB控制卡另一端接入電腦后，也可以控制電腦顯示屏上的箭頭指針。本發(fā)明還公開(kāi)了所述實(shí)驗(yàn)儀的演示方法。利用本實(shí)驗(yàn)儀來(lái)進(jìn)行四線電阻式觸摸屏的工作原理的學(xué)習(xí)，對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)更為直觀、更易理解，可以使學(xué)生更清晰明了地理解四線電阻式觸摸屏的工作原理及四線電阻式觸摸屏中ITO的作用。 "

一、成果簡(jiǎn)介 “長(zhǎng)壽老人源短雙歧桿菌生理功能研究及直投式發(fā)酵劑的制備”受國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃 (863 項(xiàng)目)的資助。本課題從我國(guó)廣西巴馬百歲以上長(zhǎng)壽老人腸道篩選適于直投式發(fā)酵劑制備 的優(yōu)良雙歧桿菌菌株，構(gòu)建膜過(guò)濾高密度培養(yǎng)體系，優(yōu)化凍干發(fā)酵劑制備技術(shù)，生產(chǎn)高活性 直投式雙歧桿菌菌粉。 技術(shù)指標(biāo)：分

"本發(fā)明公開(kāi)了一種利用網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)緩存優(yōu)化分布式塊存儲(chǔ)寫(xiě)性能的方法,具體包括：緩存經(jīng)過(guò)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并采用計(jì)數(shù)表對(duì)各數(shù)據(jù)塊的訪問(wèn)次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)；對(duì)于用戶請(qǐng)求，若為讀請(qǐng)求，則在讀請(qǐng)求命中緩存時(shí)從緩存讀取數(shù)據(jù)，在讀請(qǐng)求未命中緩存時(shí)從本地節(jié)點(diǎn)或者副本節(jié)點(diǎn)讀取數(shù)據(jù)；并將該請(qǐng)求訪問(wèn)過(guò)的節(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)加一；若為寫(xiě)請(qǐng)求，則先寫(xiě)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的緩存，然后在該寫(xiě)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的其他副本節(jié)點(diǎn)上做日志備份，用于掉電恢復(fù)；在提高系統(tǒng)性能的同時(shí)還保證了數(shù)據(jù)的可靠

本發(fā)明公開(kāi)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(yīng)用場(chǎng)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(dá)到上限時(shí)將內(nèi)存緩存區(qū)所有數(shù)據(jù)寫(xiě)入 Cage，擦除內(nèi)存緩存區(qū)進(jìn) 行新的數(shù)據(jù)緩存。替換算法通過(guò)分析內(nèi)存緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻度 分布，設(shè)定 Cage 中替換算法參數(shù)

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于檢測(cè)織布機(jī)布鋏刀口縫隙的非接觸式檢 測(cè)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(jué)檢測(cè)裝置和數(shù)據(jù)處理裝置，壓緊裝置用于壓緊待檢測(cè)的 布鋏，支撐裝置對(duì)布鋏進(jìn)行支撐，光源提供裝置用于提供光源，視覺(jué) 檢測(cè)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(duì)圖像信 息進(jìn)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(cè)布鋏放入測(cè)量系統(tǒng)，視覺(jué)檢測(cè)裝置采集圖像信息，計(jì)算 機(jī)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，計(jì)算獲得縫隙值，通過(guò)縫隙值與標(biāo)準(zhǔn)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(zhǎng)距離輸送帶來(lái)的線路損耗問(wèn)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(guó)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(kāi)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(zhǎng)。截至2021年底，國(guó)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(zhǎng)速度已經(jīng)超過(guò)了集中式光伏。 （二）痛點(diǎn)問(wèn)題 對(duì)于配電網(wǎng)來(lái)說(shuō)，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(cè)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(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 對(duì)于電力市場(chǎng)交易來(lái)說(shuō)，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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)交易策略與電力交易合同，面臨嚴(yán)重的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。 因此，亟需精準(zhǔn)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)，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(chǎng)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(cè) 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(jiǎn)單、波動(dòng)較小的不同頻率子序列，以減小場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場(chǎng)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(chǎng)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(cè)模型，針對(duì)不同頻率下出力子序列分別預(yù)測(cè)，而后重構(gòu)得到各場(chǎng)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(cè) 首先，基于長(zhǎng)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(lái)時(shí)間步的預(yù)測(cè)，自編碼能顯著增強(qiáng)長(zhǎng)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(zhǎng)輸入時(shí)間序列時(shí)會(huì)導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問(wèn)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(cè)模型通過(guò)對(duì)時(shí)域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的進(jìn)一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測(cè)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(wú)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(chǎng)站進(jìn)行注意力自編碼預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)效果。 （四）競(jìng)爭(zhēng)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(cè)精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實(shí)測(cè)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(cè)精度。現(xiàn)有研究多利用各光伏場(chǎng)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(zhǎng)期穩(wěn)定的情況下，可以取得較好的預(yù)測(cè)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(chǎng)站關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。以恒定的場(chǎng)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(wú)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(cè)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(cè)方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式實(shí)現(xiàn)挖掘各場(chǎng)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(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的差異性，將各場(chǎng)站原始功率分解為了相對(duì)簡(jiǎn)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(cè)效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)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(lái)自各場(chǎng)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(cè)等。此外，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的電力市場(chǎng)中，分布式光伏場(chǎng)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(cè)方法，利用注意力自編碼模型在本地場(chǎng)站進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，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(chǎng)站預(yù)測(cè)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(cè)效果。 創(chuàng)新點(diǎn) 1、考慮了場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(cè)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(cè)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(chǎng)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(zhǎng)。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、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(chǎng)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(chǎng)，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(chǎng)前景廣闊。