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。

 太阳能发电是未来可再生能源的重要领域，提高太阳能电池对太阳光的利用效率、进一步提高太阳能电池的光伏效率，已经成为光伏领域的重要课题。太阳能电池的本征吸收层很薄，甚至小于光的波长，使得进入太阳能电池光子的光程很短，成为除材料以外，制约太阳能电池进一步提高光伏效率的重要因素。为了提高光子在太阳能电池本征吸收层中的吸收率，需要研究在降低电池表面反射的同时，延长光子在本征吸收层的光程，实现高效陷光。 本项目基于微纳光学理论和微纳结构加工技术，提出了“低表面反射+低光能逃逸+高效延长光程”的高效超陷光机制，设计了具有“低表面反射率+低光能逃逸+高效延长光程”的高效超陷光结构。利用宽带陷光技术研发的宽带陷光光伏玻璃，在380nm~1200nm波长范围内，具有高于40%的雾度。宽带陷光光伏玻璃基片应用于硅叠层薄膜太阳能电池, 在380nm~1200nm波长范围内，对于准垂直入射光的反射率小于3%. 在AM1.5测试环境下,太阳能电池光伏效率比较没有陷光结构光伏玻璃的太阳能电池相对提高5%。以上。 基于微纳光学结构的太阳能电池高效陷光技术，在太阳能电池、太阳能电池组件封装中具有广泛的应用前景，对于提高太阳能电池及其组件的光伏效率具有重要意义。

我们已采用磁控溅射沉积方法成功地制备和研究了环境友好的钛酸钡和铋镁锆钛氧的复合薄膜，发现其储能密度和储能效率在-100~200 °C温度区间内都表现出了良好的热稳定性，并且其宽温储能密度明显高于铅基材料在这个温度区间报道的最大值，使其成为替代铅基储能材料的最佳选择。为了降低生产成本，目前我们正在通过研究和调控薄膜的生长工艺来实现在成本低廉的Si、Ni等衬底上制备大面积、高质量、高性能的复合储能薄膜。

本发明公开了一种考虑可变寿命特性的确定电力系统调峰用电 池储能容量的方法，将电力系统调峰用电池储能的能源节约效益、环 保效益、容量替代效益进行量化，并纳入到容量规划目标中；计及电 池储能的年运行成本，并根据电池储能运行过程中其实际使用寿命和 放电深度的关系建立了电池储能可变寿命模型，计算其建设投资成本 等年值，形成确定电力系统调峰用电池储能容量的目标函数。在考虑 系统功率平衡约束、系统备用约束、常规机组出力约束、火电机组爬 坡约束以及电池储能运行约束的基础上，以年净收益最大为目标对模 型进行求解。本

本发明公开了一种小水电机群组成分布式储能系统的方法。该 方法包括：获得一个储能周期 T 中，第 t 个时段所有小水电站的总净 负荷值 PLj(t)；根据优化目标、总净负荷值 PLj(t)以及第 i 个小水电站 的计划负荷 pi(t)，获得第 i 个小水电站的实际负荷 pfci(t)；根据第 i 个 小水电站的实际负荷 pfci(t)，对第 i 个小水电站的抽水蓄水装置进行最 优效率控制，令所述第 i 个小水电站按照实际负荷 pfci(t)在最优效率下 运行，所述抽水蓄水装置为水轮机及水泵或者可逆式水

大容量电池储能系统能够提高可再生能源发电的穿透率，提高电网稳定性，是未来智能电网运行中的重要组成部分，然而功率转换技术一直限制着电池储能系统的大容量化发展。本项目使用级联式变换器作为大容量电池储能系统的功率转换系统，从而可以大大提高大容量电池储能系统的效率、可靠性等。 在本项目的研究过程中，先后对高压直挂功率转换系统中的关键技术如二次脉动抑制、接地电流抑制以及可靠的控制策略等进行了深入研究，在20链节的实验系统中全面验证，并在国内外期刊发表了多篇论文。最后，南方电网公司在深圳宝清储能电站建设了2MW/2MVA/10kV高压直挂储能系统，本项目研究的关键技术实际指导了该系统的设计，所研究的控制策略实际应用于该储能系统。 该储能系统的功率转换技术是世界上首次直挂 10kV电网的功率转换技术，目前已经顺利运行一年，在效率、可靠性等方面明显优于传统储能系统，为大容量电池储能系统的广泛应用奠定了坚实基础。

深冷高压储氢技术，可以达到深冷高压能耗降低一半，储氢密度最高，无氢气蒸发损耗，氢气加注速度数倍于高压氢气、系统体积最小的目的。深冷高压储氢在小容量储运容器上具有显著的优势。 重卡车载储氢领域、路基分布式储氢基站、特种车辆储氢领域。 最佳有效体积储氢密度: 67g/L; 高续航里程、动力总成的重量和成本能与柴油车匹敌; 小容积(<500L)高储氢量的发展趋势； 深冷高压加氢站加注速度快、能耗和碳排放低以及安全性高。

产品介绍： 毕恩思BC-G无管道净气型药品柜系列专为有毒有害化学品存储而设计，适用于各种领域，各种化学品类型。可存储大多数在实验室使用的化学品，净化柜内有毒气体，24小时净化实验室空气，效率高的环保。 产品特性： 1、金属部件：主要材质≥1.2mm镀锌钢板，环氧树脂静电喷涂，覆有耐用防化无铅涂层，保持高光洁度并极大限度的降低腐蚀和湿气的影响。 2、门板：主要材质≥6mm亚克力板，耐候性很好，优异的抗化学品性能，不易老化，无色透明，通体透光，视觉舒适，美观大方。 3、层板：一体成型PP托盘，抗酸碱，高度可调，可选配均匀穿孔镀锌层板。 4、抗酸碱盛漏液抽屉：聚丙烯PP内胆，耐腐蚀，防止试剂瓶打碎泄漏的液体外溢。 5、实时温湿度环境监控系统，显示实时温湿度，设置报警参数，保障产品使用安全。 6、风机监控：风机系统失灵报警，在线可调风机转速，保证不同化学品量的储存需求。 7、过滤器饱和报警系统：产品配有双层过滤器及双VOC探头，一个探头监测室内空气质量，一个探头监测过滤器饱和状况，过滤器设定饱和报警值，超出范围即报警，当浓度长时间超出设定值需更换过滤器。 8、美国进口PSC风机，24伏电压，性能稳定，超静音，无火花静电。 9、效率高的过滤系统，按照颗粒大小选择排列分布，遵循ASTM标准，有效针对酸性气体和有机气体，吸附能力强，针对粒子过滤器，采用效率高的HEPA过滤器，对大于0.3um的粒子，过滤效率达99.995%。 软件控制部分： *1、7英寸大屏幕显示，物联网智能HMI人机界面，分辨率：1024x600，完美视觉系统； *2、支持SIM卡4G通信，4G通信模块具有国家强制性产品认证证书； *3、具有危化品管理功能，实现化学品库存列表管理，可支持不少于100种化学品列表清单显示，列表包括序号，化学品名称，数量，单位等；在设备端可进行库存增加、删减、更改等操作；数据同步至云端后台服务器；微信客户端可以查阅当前库存列表。 4、通过微信客户端可进行远程管理，查阅历史VOC数据、温湿度环境数据，以曲线方式呈现；可查阅历史报警记录，可远程控制风机、报警灯。 5、可提供API接口，支持第三方平台对接功能。 6、软件控制系统通过中国软件评测中心出具测试报告。 优异性： 1、无需安装管道工程，安装便捷，废气不外排，新型环保。 2、顶部根据化学品类别可选配过滤模块系统，满足多种不同种类的化学品存储。 3、先进模块化过滤技术，完全吸附过滤实验产生的有害气体、颗粒粉尘等物质。 4、无需消耗空调能耗，高效节省能源。 5、移动方便，就近存储，方便存取，提高工作效率。 工作原理： 1、 风机 位于柜体顶部的风机将实验室内空气抽入柜体内部产生负压。 2、气体过滤 柜内储存的试剂所挥发的有害气体经风机进入过滤模块，有毒有害气体分子被过滤器截留过滤，洁净气体返回室内。 3、高质量的空气净化功能经过滤的洁净空气返回到室内，不会危害人员健康。 4、净化实验室空气 24小时净化实验室内空气，提升实验室空气质量（建议药品柜保持24小时开机）   规格 型号 图片 参数 配置 选配 BC-G800 外部尺寸：800*510*2070mm 内部尺寸：797*475*1604mm 过滤器尺寸：370*395*50mm 初效过滤器尺寸：740*396*21mm 层板：8块 层板承重：＞70kg/㎡ 空气处理量：220m³/h 柜内体积：0.55 m³ 存储容量：160瓶（500ml） 音量：40dBA 电压：220V/50Hz 功率：42W 电流：2A 过滤器：4组 初效过滤器：1个 风机：1个 层板：8块 显示屏：七英寸液晶 触摸屏 控制系统：1套 VOC报警系统：1套 温湿度报警系统：1套 远程监控系统：1套 电源线：1根 锁具：平面锁+PP挂锁 可选过滤器型号: OG：有机过滤器 AG：无机过滤器 AM:氨气过滤器 FO：甲醛过滤器 HEPA H14：高效HEPA过滤器 可选报警器： 氨气报警器 甲醛报警器 HCL报警器 酸碱盒