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（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，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。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。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，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據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態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，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯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、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 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功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。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，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，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。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，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生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯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，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，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分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、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據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、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。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。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，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。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的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

一種基于協調一致性的配電網絡分布式電源控制方法及系統，包括提取需向配電網注入的無功功率， 形成完成向配電網注入無功功率目標的分布式電源的集合，形成協調一致性控制無功功率分解的矩陣， 計算集合中各個分布式電源的無功功率注入設定值，電壓監測裝置通過雙向通信線路向相應分布式電源 傳送無功功率注入設定值，各分布式電源根據該值產生相應的無功功率注入至配電網，使得注入無功功 率總和滿足需求。該控制方法無需中央控制器，分布式電源能夠自發進行輸出無功功率的調節

額定壓力（MPa） 35 工作環境溫度（℃） -40~80 單瓶水容積（L） 140、170、210 重量儲氫密度（單瓶） ≥3.3（wt）% 瓶組數量（只） 2-8 超壓和超溫檢測和保護功能 有 過流保護功能 有 氫氣泄漏檢測功能 有 報警控制管理系統 有 產品描述：      擁有十余年壓縮氣體產品設計生產和制造經驗，完善質量管理體系；奧揚氫系統采用輕量化和模塊化設計，主要由氫氣儲存系統、氫氣供給系統和氫氣加注系統、氫氣安全保護系統組成。產品均經過靜推強度、沖擊強度、氣密等試驗驗證，具有較高的安全性、可靠性、經濟性和實用性。 目前有燃料電池客車氫系統、燃料電池乘用車氫系統、燃料電池物流車氫系統、燃料電池重卡車系統、燃料電池有軌電車氫系統四款氫系統產品。 核心特點  ◆ 過壓保護：設置比例卸荷閥，保護燃料電池的安全； ◆ 過溫保護：設置TPRD，保護儲氫氣瓶的安全； ◆ 過流保護：每瓶設置過流閥，防止管路發生爆裂時，氣體泄漏； ◆ 壓力監測：設置高、中傳感器實時監測系統壓力，防止過壓危險； ◆ 溫度監測：每瓶設置溫度傳感器，實時監測系統溫度，防止過溫危險； ◆ 泄漏監測: 設置獨立氫氣防泄漏傳感器，監測系統的氫氣泄漏量，防止發生氫氣積聚； ◆ 氣體放空：獨立放散管路，管路壓力的快速、安全泄放防止氫氣聚集； ◆ 模塊設計：產品模塊化設計，便于安裝和整車布置； ◆ 輕量化：系統固定框架，采用高強度鋼材鉚合連接。

本項目以輻射與對流復合式供冷系統室內熱濕環境控制為研究對 象，將先進的多目標優化預測控制應用于輻射與對流復合式供冷系統 中，與傳統PID控制相比，預測控制器控制下的室內空氣溫度和濕度 的最大動態偏差更小，并且預測控制器對設定值的響應更快，調節時 間更短，預測控制器調節時間僅需12分鐘，而PID控制需30分鐘； 在熱舒適性方面，系統穩定時，PID控制器控制下的熱舒適性指標 PMV-PPD是波動的，而預測控制器控制下的PMV-PPD指標保持恒定，預 測控

本項目以輻射與對流復合式供冷系統室內熱濕環境控制為研究對 象，將先進的多目標優化預測控制應用于輻射與對流復合式供冷系統 中，與傳統PID控制相比，預測控制器控制下的室內空氣溫度和濕度 的最大動態偏差更小，并且預測控制器對設定值的響應更快，調節時 間更短，預測控制器調節時間僅需12分鐘，而PID控制需30分鐘； 在熱舒適性方面，系統穩定時，PID控制器控制下的熱舒適性指標 PMV-PPD是波動的，而預測控制器控制下的PMV-PPD指標保持恒定，預 測控制器將PMV-PPD指標降至熱舒適范圍所需調節時間

本發明公開了一種分布式鍵值數據庫系統，包括客戶端和數據 服務器集群，客戶端包括哈希模塊、定位模塊和轉發模塊，數據服務 器集群包括多個數據區間，每個數據區間包括一個主節點和多個從節 點，主節點包括第一讀模塊、寫模塊、第一恢復模塊、第一日志模塊、 第一決議模塊和第一存儲引擎模塊，哈希模塊用于接收從客戶發來的 寫請求，并根據寫請求的鍵將該寫請求定位到數據區間，每個寫請求 都具有一個系統自動分配的編號,定位模塊用于將寫請求定

作為一種新型分布式驅動方式，輪轂電機驅動技術顛覆了汽車傳動產業，使得輪轂電機驅動成為純電動汽車領域的一個重要研究方向。與傳統集中式驅動汽車相比，輪轂電機分布式驅動電動汽車具有傳動效率高、車內空間布置靈活、軸荷分布合理、驅動/制動系統獨立可控、底盤結構簡化、行駛穩定性強、車輛噪聲低、再生制動回收率高等特點。輪轂電機驅動電動汽車能夠體現出節能、安全、環保的汽車設計理念，代表著未來電動汽車發展的重要方向。  

本發明公開了一種基于分布式多光源的可見光多載波通信系統發射機設計方法，包括如下步驟：(1)調制裝置；(2)波束成形；(3)IFFT處理；(4)削波處理；(5)直流偏置；(6)數模轉換；(7)LED陣列。本發明的有益效果為：(1)多光源可以同時為通信和照明系統提供無所不在的覆蓋，在阻礙和遮蔽影響下更加魯棒，可以提高數據速率和服務質量，增加調光靈敏度；(

近日，中國移動天津分公司攜手華為，在天津市新天鋼鋼鐵集團公司冷軋車間完成全球首個面向鋼鐵行業的5G8T分布式MassiveMIMO解決方案商用部署。

本系列醫用變壓吸附制氧設備，用變壓吸附法（PSA）將空氣中的氧氣與氮氣分離，并濾除有害物質，從而獲得符合醫用氧標準的高純度氧氣。整個流程中在常溫低壓下進行，不需要消耗原料，僅通電即可制取氧氣。操作簡單，通電后只需按下啟動按鈕，設備及全自動運行，實現了無人操作。整套裝置運行可靠，費用低廉，是各類醫院中心供氧系統工程的理想氧源，有著鋼瓶氧氣、液氧無可比擬的優越性（見附錄），并可提高醫院的管理等級和檔次。 工作原理    本制氧設備的基本原理是以空氣為原料，進口沸石分子篩為吸附劑，在常溫低壓條件下，利用沸石分子篩加壓時對氮的吸附容量增加，而大部分氧氣不被吸附，減壓時對氮的吸附量減少的特性，形成加壓吸附、減壓解析的循環過程，將空氣中的78%氮和21%氧分離而制取新鮮純凈的醫用氧氣。 空氣通過空壓機加壓，經冷干、過濾后進入制氧主機的吸附塔，由程序控制器控制閥門工作，在吸附塔里氧氣和氮氣被分離，氧氣進入氧氣儲罐，最后向用氧終端持續供氧，氮氣經減壓解析后通過閥門排向大氣。 主要技術指標 氧氣濃度：93%±3%（V/V） 氧氣輸出壓力：0.3~0.55Mpa 電源電壓：380V   220V   頻率： 50Hz 運行噪音：≤80dB(A) 滅菌過濾性能：Ad級 產品主要特點 先進性。設計先進，操作簡便，全自動運行。 經濟性。以空氣為原料，耗電量小，制氧成本低，比其它供氧方式更經濟。 安全性。由于不存在運輸氧氣，分裝氧氣的環節，大大減少了安全隱患，而且制氧設備制氧后立即關閉，確保安全。 方便性。隨用隨制，方便快捷。