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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(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)； 通過構造擴散函數(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(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，通過對材料薄膜進行加熱調控 （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，表面保留的化學吸附水在紫外光照下產生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產生少量熱激發(fā)誘導的光、熱聯(lián)合激發(fā)的協(xié)同效應， 可大幅度提高其響應恢復速度。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、信號調理模塊、計算

（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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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。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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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。

近日，南京大學電子科學與工程學院潘力佳、施毅教授團隊在電子皮膚器件領域取得重要進展。

終末分化的體細胞可以通過SCNT或者誘導性多能干細胞（iPS）技術，重編程至全/多能性的狀態(tài)。與SCNT和iPS技術相比，化學小分子誘導（CiPS）僅使用化學小分子就能使普通體細胞發(fā)生重編程，逆轉為多潛能干細胞。CiPS技術不僅簡單，而且不受試驗材料限制及不涉及倫理方面的問題，因此CiPS具有更廣泛的科研、臨床及育種應用價值。然而，CiPS的誘導耗時長且效率低，如何提高CiPS的誘導效率，是化學誘導細胞重編程領域亟待解決的問題之一。 本研究針對哺乳動物SCNT和CiPS介導的體細胞重編程效率低與克隆動物出生率低等關鍵科學問題，利用課題組在2018年自主研發(fā)的“胚胎ZGA實時監(jiān)測系統(tǒng)”，結合siRNA-repressor和mRNA-inducer技術，對16種“合子基因組調控因子（ZGA-regulator）”進行篩選。結果發(fā)現(xiàn)，Dux、Dppa2和Dppa4在體細胞重編程的早期階段發(fā)揮關鍵作用。如用CRISPR-Cas9敲除Dux，克隆胚胎將完全被阻斷在2-細胞時期。只有在瞬間過表達Dux（tOE-Dux），使其符合內源Dux時空特性時，才能提高核移植重編程效率，我們將這種方法稱為D-SCNT。此外，D-SCNT結合干擾DNA甲基化酶（si-Dnmts）能夠進一步提高克隆動物的出生率。研究還發(fā)現(xiàn)，特異性過表達Dux可以顯著提高CiPS的細胞重編程效率和提高干細胞的多能性，并對相關機制做了闡釋。 該研究首次揭示了ZGA調控因子Dux在體細胞重編程中的作用機制，時空特異性過表達Dux可大幅度提高克隆效率和化學小分子誘導多能干細胞的建系效率，為干細胞的再生醫(yī)學與生物工程應用提供了新的途徑。

本成果來自國家科技計劃項目，獲國家發(fā)明專利授權。該發(fā)明獲得的光控油水浸潤性可逆轉換的SiO2/TiO2復合涂層在功能納米界面材料研究領域具有重要意義。這項研究成果在基因傳輸、無損失液體輸送、微流體、生物芯片、藥物緩釋、石油化工、建筑材料等領域具有極為廣闊的應用前景。

本發(fā)明屬于偏振檢測設備領域，并公開了一種針對偏振光束與 磁光材料作用下偏振態(tài)時間分辨譜的檢測系統(tǒng)，該檢測系統(tǒng)包括高壓 脈沖發(fā)生器、火花隙、電光 Q 開關、連續(xù)激光器、飛秒激光器、聚光 透鏡、第一偏振棱鏡、第二偏振棱鏡和偏振測量儀；連續(xù)激光器用于 產生連續(xù)激光；第一偏振棱鏡用于使所述連續(xù)激光的 P 偏振光通過； 飛秒激光器產生的脈沖激光可打開電光 Q 開關，從而讓所述測量光束 依次穿過電光 Q 開關、第二偏振棱鏡后和磁

本發(fā)明公開了一種雙碟片串接的泵浦光多程傳輸系統(tǒng)，該系統(tǒng) 包括第一離軸拋物面反射鏡，第一直角反射鏡組，其位于所述第一離 軸拋物面反射鏡的反射光路上；第一碟片激光晶體，置于第一離軸拋 物面反射鏡焦點處；球面反射鏡，第二離軸拋物面反射鏡，其與所述 第一離軸拋物面反射鏡相對于過所述球面鏡球心的平面α對稱設置； 第二直角反射鏡組，其位于所述第二離軸拋物面反射鏡反射光路上； 第二碟片激光晶體，其與所述第一碟片激光晶體相對于過所述

光動力治療（Photodynamic Therapy, PDT）是近年來興起的一種治療惡性腫瘤新模式，局部病灶選擇性攝取光敏劑并給予適當波長的光照，通過光敏劑介導產生自由基導致氧化損傷，引起靶細胞的凋亡和壞死。