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本實用新型公開了一種磁測探頭及一種便攜式銫原子激光光泵磁力儀，其中磁測探頭包括VCSEL單模激光器(4)、準直鏡(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技術與銫原子磁光共振相結合，精確測量磁場的磁力儀，包括了一個由單模激光器作為泵浦光源的磁測探頭、一個中繼控制器，使用PC電腦從中繼控制器讀取即時測量數(shù)據(jù)。本實用新型測量系統(tǒng)可以實時準確測得同一位置的磁感應強度。

本發(fā)明公開了一種雙向流內循環(huán)式PS高級氧化反應器及污水處理方法,包括反應器,其內設兩個位置上下交錯 且同心的內筒和外筒;內筒的上端開口,內筒的下端與反應器罐體底連接;外筒上端與反應器罐體頂連接,外筒的下端開口;反應器罐體底部設有無動力自吸回流系 統(tǒng)和傘狀錐形布水器;一條由反應器罐體頂部伸向底部的催化劑加藥管,其下端對應連通傘狀錐形布藥器,傘狀錐形布藥器位于反應器布水混合區(qū)域之內;還包括圓 環(huán)形布水擋板,進水混合裝置,二次加藥裝置等.本反應器結構高徑比小,反應空間利用充分,容積負荷率高,動力消耗小,無動力回流系統(tǒng)使未反應完的污染物和 藥劑重復處理,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)明公開了一種分布式電源接入對配網三段式電流保護影響的評估方法，基于規(guī)則庫實現(xiàn)，規(guī)則 庫中包含若干條順序執(zhí)行的規(guī)則步驟，這些一般性的語義規(guī)則適用于任意的配網系統(tǒng)和分布式電源接入 情況，且每條規(guī)則通過描述性語言指導操作者該如何構造短路場景，并選擇哪些保護的 I、II 或者 III 段 進行校驗。這樣，操作者無須根據(jù)所研究的系統(tǒng)來分析確定校核步驟，只要順序執(zhí)行規(guī)則庫中的規(guī)則步 驟便能高效準確地判斷分布式電源接入方案對保護的影響：當規(guī)則庫中的所有規(guī)

"本發(fā)明公開了一種四線電阻式觸摸屏工作原理演示實驗儀,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，該裝置包括設置在固定底座上的兩個可變電阻裝置，兩個可變電阻裝置的兩端通過導線對應接入USB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)明還公開了所述實驗儀的演示方法。利用本實驗儀來進行四線電阻式觸摸屏的工作原理的學習，對于學生來說更為直觀、更易理解，可以使學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、成果簡介 “長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”受國家高技術研究發(fā)展計劃 (863 項目)的資助。本課題從我國廣西巴馬百歲以上長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，構建膜過濾高密度培養(yǎng)體系，優(yōu)化凍干發(fā)酵劑制備技術，生產高活性 直投式雙歧桿菌菌粉。 技術指標：分

"本發(fā)明公開了一種利用網關節(jié)點緩存優(yōu)化分布式塊存儲寫性能的方法,具體包括：緩存經過網關節(jié)點的數(shù)據(jù)，并采用計數(shù)表對各數(shù)據(jù)塊的訪問次數(shù)進行計數(shù)；對于用戶請求，若為讀請求，則在讀請求命中緩存時從緩存讀取數(shù)據(jù)，在讀請求未命中緩存時從本地節(jié)點或者副本節(jié)點讀取數(shù)據(jù)；并將該請求訪問過的節(jié)點計數(shù)加一；若為寫請求，則先寫網關節(jié)點的緩存，然后在該寫請求對應的其他副本節(jié)點上做日志備份，用于掉電恢復；在提高系統(tǒng)性能的同時還保證了數(shù)據(jù)的可靠

本發(fā)明公開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)應用場景分配內存緩存區(qū)并將 SSD 劃分為連續(xù)分布 的與內存緩存區(qū)等大的 Cage，內存緩存區(qū)緩存新數(shù)據(jù)，內存緩存區(qū)的 數(shù)據(jù)達到上限時將內存緩存區(qū)所有數(shù)據(jù)寫入 Cage，擦除內存緩存區(qū)進 行新的數(shù)據(jù)緩存。替換算法通過分析內存緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)的訪問頻度 分布，設定 Cage 中替換算法參數(shù)

本發(fā)明公開了一種用于檢測織布機布鋏刀口縫隙的非接觸式檢 測系統(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、視覺檢測裝置和數(shù)據(jù)處理裝置，壓緊裝置用于壓緊待檢測的 布鋏，支撐裝置對布鋏進行支撐，光源提供裝置用于提供光源，視覺 檢測裝置用于采集布鋏刀口的圖像信息，數(shù)據(jù)處理裝置用于對圖像信 息進行處理，獲得布鋏刀口縫隙值，并予以顯示。所述方法包括如下 步驟:將待測布鋏放入測量系統(tǒng)，視覺檢測裝置采集圖像信息，計算 機對圖像信息進行處理，計算獲得縫隙值，通過縫隙值與標準的比較， 判斷產品是否

（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(guī)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(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(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，利用全連接神經網絡將各節(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)建模的卷積神經網絡，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(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?，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(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。

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