技术原理和用途 ：利用乙炔和三氯氢硅进行催化加成，合成乙烯基三 氯硅烷。该化合物既是一种硅烷偶联剂，又是一种重要的有机硅单体，以 它为原料，可制得乙烯基三乙氧基硅烷、乙烯基三甲氧基硅烷等。这类硅 烷偶联剂，可用于玻璃纤维表面处理剂、密封剂、涂料、胶粘剂等，还可 用于聚乙烯、聚丙烯、不饱和聚酯等的改性。 技术特点 ：以 150 基本产品或原料，可生产一系列下游产品，有较大 的机动性，而且重点解决了催化剂的稳定性及选择性

本发明公开了一种直流电机的驱动?调速一体式约束预测控制方法，本发明将这种驱动?调速一体式的控制技术应用于直流电机，首先利用广义比例积分观测器技术在串级电路和转速的光电编码器采集的转速信息的基础上对系统的集总干扰进行估计，得到重构后的集总干扰信息，结合模型预测控制相关技术设计出针对直流电机的带输入约束的输出反馈控制器，在保证系统动态响应性能的基础上，因为不需要使用电流、电压以及转矩传感器，降低了系统的成本，提高了系统容错能力，同时可以明显地抑制参数摄动和负载转矩突变等因素引起的干扰，从而大大提高直流电机系统的输出转速的控制精度和干扰抑制能力。

利用合成gRNA-靶序列的高通量文库允许直接在细胞环境中便捷和高通量地收集gRNA活性数据，由此建立的计算模型来预测gRNA的活性比较可靠。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

本实用新型提供配电网三相开关装置及经济型三相不平衡调节器，配电网三相开关装置包括 A 相的 换相开关、B 相的换相开关、C 相的换相开关，由接触器、二极管以及电源功率控制器组成；一相的换 相开关中，电源功率控制器与一个二极管反向并联，并再串联一个与电源功率控制器方向相同的二极管， 构成一个电路拓扑结构，所述电路拓扑结构与另一个结构相同但电力电子器件方向完全反向的电路拓扑 结构、接触器并联。经济型三相不平衡调节器包括配电网中各条负载支路上分别设置

产品详细介绍北京祥鸣达大量供应三菱S-70LA大屏专用灯泡/三菱DLP背投灯泡 于祥18701137989竭成为您服务我公司作为专业的投影经销商，照明工程商把当今最先进的多媒体影像技术运用到社会的各个领域。为企事业单位、政府机关、教育系统、宾馆酒店、培训机构、卫生医疗单位提供最为完善的服务。公司特别注重与客户的长期合作，为客户谋取长期利益一直是公司的服务宗旨。诚实守信、共同发展，互惠互利是公司对内、对外的合作原则。     我司大量全新原装背投电视灯泡现货低价出售,直接是原装灯泡,价格优惠,质量有保证，客户有信心！欢迎广大顾客来电咨询!     灯泡类型：PHILIPS UHP100W~120W/UHP100W（飞利浦冷光源）OSRAM P-VIP100W~120W(欧司朗)     　规格：有圆杯；方杯      寿命：10000小时      产品包括号大量巴可BARCO、科视CHRISTIE、威创vtron三菱，东芝等各品牌大屏幕灯泡及配件，     三菱大屏幕墙背投电视灯泡TOP UHP 100/120W     三菱大屏幕拼接墙专用灯泡／监控大屏幕背投灯泡     　　品牌：PHILIPS     　　型号规格：TOP UHP100-120W E23 1.0／1.3冷光源灯泡     全系列背投电视/DLP大屏幕灯泡      本公司全面代理下列品牌的投影机及投影机灯泡、及各种背投电视、大屏幕灯泡销售，欢迎来电订购      由于机器对应的品牌不同，所用的杯型有参数也完全不一样，订购时请来电咨询清楚，我们会为你快速定配！联系人：于祥18701137989  传真：010-62529829QQ：1161874847E-mail:xmdbeijing@163.com地址：北京市海淀区中关村东路甲331号怡升园2单元705

项目成果/简介:本发明公开了一种二维码的风险预警方法,其特征是按如下步骤进行:1,生成溯源码;2,生成前缀码;3生成Y位验证码;4将溯源码,前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中,并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码;将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置,从而形成二维码.本发明能够快速,稳定的生成大量具有高防伪性,难以被仿造的二维码,从而有效保证二维码的唯一性,防止被复制或者重复使用.

本发明公开了一种二维码的风险预警方法,其特征是按如下步骤进行:1,生成溯源码;2,生成前缀码;3生成Y位验证码;4将溯源码,前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中,并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码;将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置,从而形成二维码.本发明能够快速,稳定的生成大量具有高防伪性,难以被仿造的二维码,从而有效保证二维码的唯一性,防止被复制或者重复使用.

本发明公开一种基于二维傅里叶变换的教室人数统计方法及装置，能够实时的统计出教室人数。所述方法包括：实时获取教室中人轮廓的二值图像；计算所述人轮廓的二值图像的二维傅里叶变换的直流分量；根据所述直流分量，以及预先确定的直流分量和教室人数的变换关系，计算出所述直流分量所对应的教室人数。