本实用新型公开了一种光伏发电与鱼类露天式集约化养殖一体化复合生产系统，包括光伏发电系统和鱼类集约养殖系统，光伏发电系统包括太阳能电池组件、光伏支架、防雷汇流箱、逆变器集成工作箱、升压变压器、电网、充放电控制器、蓄电池组和逆变器；鱼类集约养殖系统包括提水增氧推水机、底增氧设备、吸污设备、增氧推水区、养殖区、粪便收集区、水质净化区、拦鱼栅网片、养殖设施墙体、水流导向设施，太阳能电池组件安装在整个鱼塘上部，增氧推水区、养殖区和粪便收集区占鱼塘总面积的1%~5%。本实用新型能有效提高水面利用效率，大幅提高单位水面面积的经济效益，为河网地区水域资源利用提供一种重要途径。

成果在甘油氢解中的反应条件温和，甘油的单程转化率大于 55%， 1,2-丙二醇和 1,3-丙二醇的选择性之和大于 90%，其余副产品也具有比原料甘油高得多的市场价格。

产品详细介绍青汉触摸客户评价系统简介 青汉触摸客户评价新一代7寸真彩色大液晶评价器，可以显示企业宣传图片，滚动文字信息，视频内容，甚至可以同步显示对应柜员端的电脑屏幕内容，作为顾客显示器使用。使用TCP/IP网络通信，接口为RJ45口或者WiFi无线网络，安装、维护、使用方便。使用触摸屏界面进行评价，可以在系统里面自定义评价内容按钮，支持员工工号登陆，评价结果统计到具体的窗口、员工、业务。语音可以随意录音使用，不受硬件限制，音量可调。强大的定制功能，可根据用户要求定制应用。 适用各种窗口、柜台环境，甚至在没有电脑的地方也能够完全体现评价功能。 系统组成 青汉触摸客户评价系统包含顾客评价器、柜员端软件、系统配置软件、查询软件四部分组成。 1、青汉触摸客户评价顾客评价器：7英寸超大液晶显示屏,电脑数控,支持图片播放,图片逼真写实，可显示员工照片、企业形象宣传图片、文本游屏等，也可作为顾客显示器；可完全自定义评价内容，顾客直接使用触摸屏评价；.支持视频播放,画面连续清晰,支持自定义声音播放,声音动听,支持功能扩展。支持无限制数量按键；评价结果具体到人；支持“您好！欢迎光临”、“请您对我的服务做出评价”、“谢谢”等语音提示，音量可调；可通过软件开发接口与客户现有业务系统紧密结合，评价结果与所办业务一一对应，真正做到“一事一评”。可以显示柜员端电脑屏幕信息；每窗口需安装一台。 产品规格：宽22.5厘米，高11厘米 2、青汉触摸客户评价柜员端软件/柜员端操作器：柜员端软件分别安装于每个窗口的柜员PC上，用于控制顾客评价器的发声，更新顾客评价器需要显示的图片，并接收顾客评价数据，通过局域网传送到服务器，领导可以直接调用查看每个窗口的服务质量；每窗口使用一套。 3、查询软件：查询软件安装于数据服务器上，软件采用B/S结构，无需安装客户端程序，即可在局域网内或通过广域网（Internet）查询和管理评价信息，可实时进行多种条件的查询、统计和打印；每单位使用一套。 青汉触摸客户评价系统优势 1. 青汉触摸客户评价评价器外形美观，大方，兼容无线／有线通讯方式，施工方便，无需评价控制器，不破坏大厅现有环境； 2. 大屏幕真彩色液晶显示屏，可显示图片、柜员PC显示屏等信息，色彩丰富，图像逼真，显示信息量大；显示界面、内容以及播放流程可以在柜员端软件中进行调整，评价器既可在线更新； 3. 包含普通评价器所具备的所有功能，操作更灵活，使用更有效，连接更简单。触摸屏输入，可以自定义评价内容和按钮。 4. 按键个数不限，用户可自定义评价项目的内容和数量，操作简单快捷，可有效获取顾客不满意的具体原因（如服务态度、服务效率、业务水平、是否在岗等）； 5. 青汉触摸客户评价评价数据实时传送，配合独创的客户投诉及主管人员手机短信、主管人员电脑提醒功能，实现当出现客户不满意时，及时以手机短信形式或软件弹出窗口形式通知大厅主管人员或者上级领导； 6. 可灵活设置评价器评价间隔时间，尽可能避免恶意评价或者自评价； B/S结构软件，查询、管理简单轻松，远程管理、远程查询，且无需安装任何客户端软件； 7. 灵活多样的组网方式，适合各种复杂的工作环境； 8. 青汉触摸客户评价产品性能稳定可靠，遍布全国的客户实例、多行业成功实施经验，本地化服务支持。 9. TCP/IP协议通信，支持WiFi无线通信，可访问局域网及互联网，浏览网页，支持B/S应用； 10. 内置嵌入式操作系统，软件扩展能力强大，可根据用户需求调整应用。 11. 顾客可对工作人员的服务态度、服务效率、业务水平、是否在岗等多方面进行自主评价，有效监督工作人员的服务质量； 数据实时传送，不满意或投诉信息可及时自动反馈给大厅主管人员或者上级领导； 可灵活设置客户评价器开机时间、评价间隔时间等评价规则，有效避免恶意评价； 数据实时传送并存储，可随时按多种条件（如按时间、按部门、按人员等）进行查询、统计、分析，并打印出报表； 青汉触摸客户评价软件使用B/S结构，支持远程查询，可灵活设置用户权限，不同的权限用户仅可查询相对应的信息。

该研究揭示了转座子MITE-MdRF1通过影响MdRFNR1-1表达进而调控苹果抗旱的分子机制。转座子（Transposable element,TE）广泛分布于真核生物基因组中，是一种可移动的DNA单元，通常情况处于沉默状态以维持基因组的稳定性。

本发明公开了一种带有多孔泡沫金属换热结构的太阳能光伏光热集热器，该集热器采用上下双冷却通道结构，并结合多孔泡沫金属层(6)进行换热强化，降低了太阳能光伏元件的温度，提高光伏元件发电效率，同时将太阳能光伏元件所产生的大量热量及时传递给冷却气体，冷却气体从集热器出气口(11)排出后可以用于预热、干燥或者室内供暖等用途。本发明所使用的泡沫金属具有高热导率及高比表面积，可以有效地改善传统太阳能光伏光热集热器的冷却效率，并且采用下进上出的流式，使得换热过程接近逆流换热，换热效率达到最高。

一种宽光谱、强吸收的表面光伏型光探测器的制备方法，其作法是：以钛箔为阳极，铂为阴极，对钛箔进行氧化，得非晶态TiO2纳米管阵列；经处理后，得TiO2纳米管阵列；将钛箔置于高温反应釜内，再将Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反应釜，热处理得Bi2S3-TiO2纳米管阵列；在Bi2S3-TiO2纳米管阵列表面覆盖FTO，引出电极，在未生成Bi2S3-TiO2纳米管阵列的钛箔上引出电极，将FTO与钛箔及其Bi2S3-TiO2纳米管阵列的接触边缘封装即得本发明的光探测器。该方法能耗低，工艺、设备简单；制得物适用光谱范围大，适合做光谱分析；还可以做光敏开关等光电器件，具有广阔的应用前景。

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

（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。

DM-1型计算机视觉系统主要由计算机系统、图像采集系统及图像信息处理系统组成。该系统通过配置不同硬件及图像信息处理软件，能够实现以下主要功能： 1．生产线上零件的识别与定位。 2．生产线上产品的外形检验及表面缺陷检验。 3．装配线上零件的误装及漏装检验。 4．生产过程中一些参数的监控与监测。   目前，DM-1型计算机视觉系统已成功地应用于： 1．烟道飘灰监测系统。该监测系统可实现烟道内飘灰颗粒大小及分布的实时测量，并给出相应的飘灰统计数据及综合指标数据供分析用。实时测量的各种数据可保存一年以上。 2．车灯自动综合检测系统。该综合检测系统可实现在生产线上自动检测车灯零部件是否正确安装到位，并给出各种检测信息，通过改变测量软件模板程序可完成各种型号车灯的自动检测，是一套高性能的柔性检测系统。 3．车灯光轴位置自动检测系统。该系统是用于生产线上检测车灯光轴位置是否正确的设备，能给出相应的检测信息。在调整光轴位置变化时，可实现实时跟踪光轴位置。 4．汽车传动轴橡胶护套热膨胀自动检测系统。当传动轴橡胶护套在做加热及高速旋转试验时，该系统能实时检测橡胶护套的膨胀量及变形参数。 5．锅炉自动点火监控装置。该装置可实现监视锅炉自动点火的状况，并将锅炉的点火状态及燃烧情况的信息送给控制锅炉燃烧的DCS系统。 上述这些应用证明，DM-1型计算机视觉系统具有运行稳定、可靠，抗干扰性能强，实时性好，适用性广，柔性高，并能实现日夜长期连续运行等优点。