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。

一、项目简介缓凝剂的作用就是能够有效地延长或维持水泥浆处于液态和可泵性的时间。最好的缓凝剂应该是在任何温度区间都具有缓凝作用，而且稠化时间的长短还与其加量的多少成正比。并与各种油井水泥有很好的适应性；也与不同类型的其它外加剂配伍使用时，有很好的相容性。也就是说，不影响水泥浆的其它性能，如增稠、增加静切力、有碍强度发展等。对指定配方的水泥浆，其稠化时间有很好的预测性和重复性，还应该抗污染、无毒、无味、不爆、不燃、不污染环境等。HRL-1中温油井水泥缓凝剂通过吸附在水泥水化物表面抑制与水的接触，以及吸附在水化物的晶核上抑制其进一步增大，达到延迟水泥浆水化的目的。其生产过程简单，产品质量稳定。二、市场前景HRL-1油井水泥缓凝剂适应性、配伍性强，可与FL-3高温油井水泥降失水剂复配使用，广泛适用于陆地和海洋固井作业。三、规模与投资该油井水泥分散剂可广泛适用于陆地深井固井作业，可适用于G级、H级油井水泥，一般加量为一般加量为0.1%~0.8%，如有特殊用途加量不受此范围限制。市场价格约为2.4万/吨，主要原材料价格约为10000~12000元/吨产品。四、生产设备需要一台液体混拌机。五、效益分析市场价格约为2.4万/吨，主要原材料价格约为10000~12000元/吨产品。。人工、电费月200元/吨产品。六、合作方式可以以下两种方式进行：①一次性买断；②先支付入门费然后以卖出产品数量提成。七、其他该产品主要性能特点： HRL－1为有机盐，产品为液体。 一般加量为0.1%~0.8%(BWOC)，如有特殊用途加量不受此范围限制。 对水泥浆其他性能无明显影响。 与其它外加剂相容性好。

高压电气设备每年必须进行绝缘预防性试验，针对试验用仪器、仪表多，接线复杂、受强电磁干扰和测量误差大等问题，研究开发的JD-1型绝缘综合测试仪具有以下主要功能： ①能够测试设备绝缘的交流泄漏电流。由于高压电气设备实际上都是工作在交流电压下，测试其交流泄漏电流，能弥补直流泄漏试验的许多不足，便于直接对设备绝缘的运行状态进行监督和管理。 ②能够直接测试设备绝缘的等值电容。增加了电气设备的绝缘测试项目，更容易发现试品受潮、进水等缺陷，有利对设备绝缘进行监督和管理。 ③能够快速、准确地测试电气设备的介损tgδ。 ④能够对设备绝缘进行耐压试验。 装置特点： ①多功能测试。能同时进行交流泄漏电流、等值电容、介损、耐压等试验，还可记录试验中的绝缘早期击穿电流。 ②抗电磁干扰能力强。采用自动跟踪、补偿和软件技术抑制外界干扰，全屏蔽保护电路可消除杂散电容的影响，保证在任何形式的剧烈电磁干扰下，能快速、准确地测量出试验结果。 ③仪器结构“一箱二线”。该仪器将高压变压器、调压器、标准电容器、高压电桥等多种设备融为一体，只有一个测试箱和两根测试线，不带其它附件。对不同的试验项目、不同的被试设备，在试验中不需变换试验接线，有关试验方式、测试数据由内嵌式计算机处理，测试精度高。 ④测试线具有耐高压能力和屏蔽电磁干扰的能力。不需在试验中将测试线悬空处理。 ⑤试验过程全自动化。试验时只需按一下“测量”键，就能自动测出试验结果。试验人员操作时不需反复调节仪器，不需培训。 ⑥集成度高，体积轻小，搬运方便、灵活。

内容介绍： 电磁钏接是一种先进的抑接工艺方法，可以解决普通钥接方法在钥接 钛合金等难成形材料斜钉、复合材料结构方面的钥接难题，能够手工钏 接大直径钥钉和无头斜钉。釆用电磁卽接代替普通钥接可以大幅度提高 结构疲劳寿命，减小钏接噪音，改善工人劳动条件。 电磁钏接可用于干涉配合紧固件的安装，解决传统安装方法难以安装 大直径大干涉量干涉配合紧固件安

桑色素是黄酮类化合物中的一种，是从黄桑木、桑橙树等桑科植物的树皮和许多中草药中提取的一种浅黄色色素，化学名为3,5,7,2′, 4′-五羟基去氢黄酮(3,5,7, 2′, 4′-pentahydroxyflavone)。 研究表明，桑色素具有抗癌、抗炎、抗氧化等广泛的药理作用，临床上可用于抗病毒感染，治疗头痛、冠心病、慢性炎症及癌症的治疗，与其他化疗药物联用能提高疗效，减少副作用。有报道称桑色素具有降低体内尿酸水平的作用，可用于治疗痛风。桑色素广泛显著的生物学效应使其具有重要的研究价值，但由于其水溶性、脂溶性均较差，使得各种制剂手段的载体材料对其负载能力有限，所得的制剂载药量很低，影响了桑色素本身的药效，也限制了它在临床中的应用，目前还没有相应的剂型上市。本成果将桑色素成功研制成了磷脂复合物。本发明公开了一种桑色素磷脂复合物及其制备方法，由桑色素与磷脂复合而成，其中桑色素与磷脂的重量比为1:0.5~1:6。利用本发明制得的磷脂复合物极大改善了桑色素的溶解性，解决其水溶性、脂溶性差的问题，在胃肠道的吸收增加，提高了桑色素的生物利用度。

血吸虫病至今仍是严重危害人类身体健康的一种重要人兽共患寄生虫病。由218 于缺乏有效的预防血吸虫感染的疫苗，治疗手段局限于德国的怡黙克与拜耳药厂 在 20 世纪 70 年代合作研发的广谱抗蠕虫药吡喹酮。由于大规模使用，已经出现 吡喹酮耐药株流行的情况，给全世界的血吸虫病防治带来严重的困难与挑战。 癸氧喹酯由英国 May—Baker 公司在 20 世纪 60 年代研制成功，主要作用是 阻碍球虫子孢子的发育,预防鸡的变位、柔嫩、巨型、堆型、毒害和布氏艾耳美 球虫等引起的球虫病。该药物存在毒性低、治疗效果好等显著特点，是全球唯一 被日本、欧盟、美国、中国等国家和地区批准使用的化学合成抗球虫药。 本项目团队研究发现一个癸氧喹酯衍生物 DQ1 具有较好的体外抗日本血吸 虫活性，在 10 μM 下，72 小时后，100%的血吸虫死亡，显示出较好的血吸虫病 治疗前景，可以作为新型的抗血吸虫病兽药，获得国家专利授权一项 （ZL201510889423.8），发表研究论文一篇（Chinese Chemical Letters.2017,28, 1547–1552）。