本发明公开了一种直流偏磁多阶段递进式综合治理评估方法，包括:步骤 1，收集接地极和接地站 点的相关资料;步骤 2，从接地极向土壤注入小电流，获得接地站点的直流电流测试值;步骤 3，采用 直流电流仿真模型计算接地站点的直流电流仿真值;步骤 4，基于接地站点的直流电流测试值和直流电 流仿真值调整直流电流仿真模型，并进行第一阶段直流偏磁治理;步骤 5，从接地极向土壤注入逐步增 大的小电流，观察治理站治理设备动作情况，测量测试站直流电流，检查观察站的运行情况和噪声;步 骤 6，采用直流电流仿真模型计算测试站的直流电流仿真值，调整直流电流仿真模型;并进行下一阶段 直流偏磁治理。本发明计算简单、准确度高、效率高、切实可行。

产品详细介绍双量程，额定输出20V，10A或8V，20A，单路可调·  低纹波、低噪声·  3.5英寸TFT液晶屏幕显示·  恒压、恒流工作状态自动切换 ·  过压、过流、过温和短路的自动保护·  具有Remote Sensing功能，输出更准确·  ListMode功能，可预存100组电压、电流和时间数据，简便输出方波电压或电流·  配RS232C和GPIB通信接口·  提供标准SCPI指令集，支持Agilent、NI VISA·  智能风扇控制·  可拆卸的通风窗口  ·  适用于19英寸标准上架机柜，高度3U，宽度1/2个标准机箱

产品详细介绍 英特罗克  IPA110-10L： 输入电压                      220 VAC±10﹪,50/60 Hz,1 Ф  输入功率                      约 2000 VA  输出额定电压                  110 V 输出最大电压                  113.3 V 输出电压变化范围              0～110 V 输出电压分辨率                20 mV 输出电压旋钮                  10 圈  输出电压设置准确度            ±(0.5﹪额定值+ 500 mV) 输出额定电流                  10 A 输出最大电流                  10.3 A 输出电流变化范围              0～10 A 输出电流分辨率                1.8 mA 输出电流旋钮                  10 圈 输出电流设置准确度            ±(1﹪额定值+ 5 mA) 电压纹波（5Hz～1MHz,RMS）（恒压） 1 mVrms 电流纹波（5Hz～1MHz,RMS）（恒流） 2 mArms 电源效应（恒压）              0.005﹪额定值+ 1 mV 电源效应（恒流）              1 mA 负载效应（恒压）              0.005﹪额定值+ 1 mV 负载效应（恒流）              3 mA 温度系数（恒压）              50 ppm/℃  温度系数（恒流）              300 ppm/℃  瞬态响应时间（恒压）          50 μs  主控、受控电源并联            最多3台  主控、受控电源串联            最多2台  恒压指示                      CV，绿色LED灯指示  恒流指示                      CC，红色LED灯指示  工作环境温度和湿度            0～40 ℃ / 10﹪～90﹪ RH  储藏温度和湿度                -10～60 ℃ / 低于90﹪ RH 冷却系统                      风扇强制制冷  输出极性                      正极或者负极都可以接地 绝缘电压                      ±250 V 电压表最大显示                999.9 电压表显示误差                ±(0.5﹪读值+ 5 个字)，环境23 ℃ ± 5 ℃ 电压表温度系数                300 ppm/℃  电流表最大显示                99.99 电流表显示误差                ±(1﹪读值+ 5 个字) ，环境23 ℃ ± 5 ℃ 电流表温度系数                400 ppm/℃  温控电路启动温度              100 ℃  过压保护预设范围              11 V ～ 121 V 过压保护动作时间              50 ms 过流保护预设范围              1 A ～ 11 A 过流保护动作时间              50 ms 输入保险管                    30 A  输出保险管                    15 A 重量                          40 kg 尺寸                          430×177×548 mm 

产品详细介绍 英特罗克 IPA16-30LA： 输入电压            220 VAC±10﹪,50/60 Hz,1 Ф  输入功率            约 1100 VA  输出额定电压        16 V  输出最大电压        16.48 V  输出电压变化范围    0～16 V  输出电压分辨率      3 mV  输出电压旋钮        10 圈  输出电压设置准确度  ±(0.5﹪额定值+ 50 mV)  输出额定电流        30 A  输出最大电流        30.9 A  输出电流变化范围    0～30 A  输出电流分辨率      5.4 mA 输出电流旋钮        10 圈 输出电流设置准确度  ±(1﹪额定值+ 50 mA)  电压纹波（5Hz～1MHz,RMS）（恒压） 0.5 mVrms  电流纹波（5Hz～1MHz,RMS）（恒流） 5 mArms 电源效应（恒压）    0.005﹪额定值+ 1 mV 电源效应（恒流）    3 mA  负载效应（恒压）    0.005﹪额定值+ 2 mV 负载效应（恒流）    3 mA  温度系数（恒压）    50 ppm/℃  温度系数（恒流）    300 ppm/℃  瞬态响应时间（恒压） 50 μs  主控、受控电源并联  最多3台  主控、受控电源串联  最多3台  恒压指示            CV，绿色LED灯指示  恒流指示            CC，红色LED灯指示  工作环境温度和湿度  0～40 ℃ / 10﹪～90﹪ RH  储藏温度和湿度      -10～60 ℃ / 低于90﹪ RH 冷却系统            风扇强制制冷  输出极性            正极或者负极都可以接地 绝缘电压            ±250 V  电压表最大显示      99.99 电压表显示误差      ±(0.5﹪读值 + 2 个字)，环境23 ℃ ± 5 ℃ 电压表温度系数      300 ppm/℃  电流表最大显示      99.99 电流表显示误差      ±(1﹪读值+ 5 个字) ，环境23 ℃ ± 5 ℃ 电流表温度系数      400 ppm/℃  温控电路启动温度    100 ℃  过压保护预设范围    1.6 V ～ 17.6 V  过压保护动作时间    50 ms 过流保护预设范围    3 A ～ 33 A  过流保护动作时间    50 ms 输入保险管          15 A 输出保险管          30 A 重量                25 kg 尺寸                214×177×513 mm 

双轭电磁铁实验室用直流磁场发生器小型磁铁 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！   双轭电磁铁实验室用直流磁场发生器小型磁铁 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 作为北京高科技企业，锦正科技以现代高科技产业和传统产业为核心业务，对内承接科研生产任务，对外以商务平台方式实现军民两用技术成果转换，形成了科学管理的现代化经营模式，专门从事物理、化学和材料等领域的科学仪器研发、销售各类型超低温测试设备（液氮 液氦）制冷机系统集成 ，定制 ，高低温真空磁场发生系统，Helmholtz线圈（全套解决方案），电磁铁（全系列支持定制），螺线管，电子枪（高稳定性双极性磁铁恒流电源1ppm），高低温磁场真空探针台，霍尔测试系统，电输运测量解决方案，磁光克尔效应测量系统等产品种类齐全，性能可靠，至今已有近10余年的历史，是国内（较早）生产探针台，电输运，电磁铁的厂家之一。 锦正茂始终秉承“诚信、合作、创造、共赢”的经营理念，将现代化管理技术引入到产品生产与管理中，通过新的军民融合平台建设，形成具有一定市场竞争优势的高科技企业；其次，公司逐步形成以现代化高科技产业化带动企业价值增张的商业模式，坚持“与时俱进，科技创新”的思路，彰显业务的核心优势，共创新的战略制高点。 公司目前拥有各类技术人员30余名，其中产品研发工程师10余名（高级工程师4名）、工艺工程师3名、检测工程师2名，售后服务工程师3名。已形成完整的设计、生产、安装、调试、维修及相关配套服务的专业化的人才队伍。承接大、中、小型仪器仪表的设计、生产、安装、调试、维修业务。      

本发明公开了一种应用于智能配电网的 EPON 通信系统的动态 带宽分配方法，包括步骤(1)基于不同需求将智能配电网各业务分为 EF 业务、AF 业务和 BE 业务；步骤(2)通过层次分析法计算 AF 业务和 BE 业务的权值，并计算一个轮询周期内 EF 业务和加权业务的缓存量和缓 存速率；步骤(3)根据电网故障情况，对各 ONU 业务缓存速率和业务 缓存量进行修正，计算一个轮询周期内各 EF 业务和加权业务的带宽需 求量；步骤(4)根据 EPON 带宽值对 EF 业务进行分配，然后对加权业 务进行分

（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。

中试阶段/n该项目属于检测分析和免疫学技术领域，与现有技术相比，该项目制备的单克隆抗体能够特异性识别莱克多巴胺，酶联免疫方法及试剂盒能检测更低浓度的莱克多巴胺残留，检测灵敏度、准确度高，精密度好。