（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。

氢能是《国家创新驱动发展战略纲要》、《能源技术革命创新行动计划(2016-2030)》等国家重要战略规划的重点支持方向，氢能的开发和利用已经成为新一轮世界能源技术变革的重要路径。氢能应用的关键之一在千储氢技术，即如何实现安全、高效、经济的氢气储存。高压气态储氢具有设备结构简单、压缩氢气制备能耗低、充装和排放速度快、温度适应范围宽等优点，在较长时间内将占据氢能储存的主导地位。 浙江大学相关团队在国内最早开展高压气态储氢技术与装备研究，原创性地提出了全多层高压容器结构，为我国首座商业规模制氢加氢站研制成功的拥有自主知识产权、国际上容积最大的全多层高压储氢容器，被誉称为“世界第一罐”；建立了纤维全缠绕高压储氢气瓶结构－材料－工艺一体化的自适应遗传优化设计方法，解决了超薄铝内胆成型、高抗疲劳性能的缠绕线形匹配等关键技术，实现了车载储氢瓶的轻晕化设计与制造，研制成功的车载轻质高压储氢瓶；自主构建了高精度的车载高压储氢容器快充温升仿真系统，率先提出了精确、可靠的温升控制方法，并研制成功车载高压储氢容器安全性能试验系统；主持起草多项国家标准，结束了我国高压气态储氢无国家标准的历史。相关发明专利已被科技部推选为先进能源技术领域的优秀成果。

本实用新型涉及一种储药盒，尤其是涉及一种多功能储药盒。本实用新型所要解决的技术问题是克服现有技术中储药盒功能单一的缺点，提供一种多功能储药盒。本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：多功能储药盒，包括盒体，所述盒体包括药孔层及药盒层，所述药盒层为能够抽拉的抽屉，药孔层设置于盒体的上表面，药孔层设有若干个眼液孔。本实用新型的有益效果是：结构简单，成本低廉，功能多样，既可以放置眼液，又可以放置其他药物或小物件，实用方便。本实用新型适用于现有储药盒。

 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。