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本發(fā)明公開了一種交流無刷雙饋電機及其繞線轉(zhuǎn)子繞組的設計 方法；包括：先根據(jù)定子繞組極對數(shù) p1 和 p2 初步確定轉(zhuǎn)子齒槽數(shù) Zr 和相數(shù) mr，這時 Zr＝mr，每個齒對應一個集中式線圈，由此得到齒諧 波集中式繞組，然后擴大轉(zhuǎn)子槽數(shù)，選擇系數(shù) kr，使新的轉(zhuǎn)子槽數(shù) Z ＝krZr，這時極距τr＝kr。此基礎上，將原來的每相一個集中式線圈 分裂為 nr 個等節(jié)距 yr 的線圈，且 nr≤kr 及有 yr&lt、τr，這 nr 個線 圈依次間隔αr 槽距角分布在轉(zhuǎn)子槽內(nèi)，再通過調(diào)整 kr 和

（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(zhì)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(nèi)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(jīng)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(diào)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(jīng)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(qū)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(jié)構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，將其與動態(tài)圖結(jié)構結(jié)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(jīng)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(zhuǎn)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(jīng)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?qū)崿F(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(qū)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(qū)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(qū)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(jié)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(diào)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(jīng)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。

本發(fā)明公開了一種熱沖壓件獲得強塑性能差異化分布的方法及 裝置，采用冷氣流和熱氣流分別作用在淬火件的強度增強區(qū)和塑性增 強區(qū)，所述熱氣流的作用是在配分溫度范圍內(nèi)和配分時間范圍內(nèi)進行， 以使碳由馬氏體向殘余奧氏體擴散，從而使淬火件中殘余奧氏體穩(wěn)定 化，進而使塑性增強區(qū)在使用溫度范圍內(nèi)為馬氏體和殘余奧氏體混合 組織；所述冷氣流用于使淬火件中殘余奧氏體繼續(xù)轉(zhuǎn)變?yōu)轳R氏體，使 強度增強區(qū)在使用溫度范圍內(nèi)為馬氏體組織。本發(fā)明還提供了一種實 現(xiàn)如上方法的裝置，其包括熱沖壓件固定單元和熱氣流封閉單元。本 發(fā)明方法和裝置能提高熱沖壓件的強塑力學性能，簡單、有效實現(xiàn)熱 沖壓件強塑性能差異化分布。

近年來，超強激光技術的迅速發(fā)展，尤其是10-100PW超強激光時代的到來，為量子電動力學（QED）的理論驗證提供了前所未有的極端實驗條件。

一種基于協(xié)調(diào)一致性的配電網(wǎng)絡分布式電源控制方法及系統(tǒng)，包括提取需向配電網(wǎng)注入的無功功率， 形成完成向配電網(wǎng)注入無功功率目標的分布式電源的集合，形成協(xié)調(diào)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(jiān)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(jù)該值產(chǎn)生相應的無功功率注入至配電網(wǎng)，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(fā)進行輸出無功功率的調(diào)節(jié)

本發(fā)明公開了一種分布式鍵值數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，包括客戶端和數(shù)據(jù) 服務器集群，客戶端包括哈希模塊、定位模塊和轉(zhuǎn)發(fā)模塊，數(shù)據(jù)服務 器集群包括多個數(shù)據(jù)區(qū)間，每個數(shù)據(jù)區(qū)間包括一個主節(jié)點和多個從節(jié) 點，主節(jié)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(fā)來的 寫請求，并根據(jù)寫請求的鍵將該寫請求定位到數(shù)據(jù)區(qū)間，每個寫請求 都具有一個系統(tǒng)自動分配的編號,定位模塊用于將寫請求定

本發(fā)明提供的具有高單縱模成品率的脊波導分布反饋(DFB)半 導體激光器，是由自下而上依次排列的 N 型電極(1)、襯底(2)、下包層 (3)、下分別限制層(4)、應變多量子阱有源層(5)、上分別限制層(6)、緩 沖層(7)、光柵層(8)、上包層(9)、第一脊條(10)、第二脊條(11)、第一 脊條上的 P 型電極(12)、第二脊條上的 P 型電極(13)組成。本發(fā)明通過 在單個半導體激光器管芯上制作端面反射率相位相差π/2 的兩個

項目階段:在研