（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。

在碳中和目标驱动下，光伏发电装机水平预计将成倍增长。空气污染将会降低光伏发电水平，有损光伏发电的“减污降碳”效益，然而，我国空气污染及其改善对光伏发电的影响仍缺乏系统研究。

底座尺寸400*300*70mm,模具一体成型，两端呈弧形，上翘47度，两面四角注塑有1.5mm脚垫，长度25*25mm，仪器整体高度330mm，底座内装有水池，容量3L，电源总开关型号KCD1-105 耐压400V，采用DC12V 2A安全电压供电，水泵采用HLDI-12C型号，电压12V，扬程8米，水力发电六片涡轮叶片采用金属烤漆制成，发电机采用300电机，输出电压1.5-2.8V，带动红色LED发光，LED直径10mm，演示水力发电效果。

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该成果 2011 年获得江苏省农业技术推广奖一等奖。成果明确了现阶段小麦高产超高产的技术思路， 创新集成以“精种、 调肥、 抗逆”为核心、 以“播期播量与播种方式协调、控氮补磷增钾、 综合化调化保”为关键的小麦高产稳产优质抗逆栽培技术体系， 创新提出了“因茬、 因墒、 因种、 因苗、 因境”栽培管理技术关键， 集成组装配套出 5 套适合不同茬口不同播种方式的高产超高产栽培模式。

项目简介： 便携、可折叠式柔性太阳电池发电系统由 12 块柔性太阳电池组 成，其中 6 块电池串联为一组，然后两组并联固定在挂胶防水的维尼 龙纺织布上，使得该发电系统可以折叠成平常的书本一样，容易携带、 储存和转移。由于该发电系统采用柔性衬底太阳电池组成，所以在连 续发电的过程中可以被摔、被踩，特别适合部队和野外作业单位的长 途跋涉、登山以及职业摄影师使用，还可以进行野外通讯、应急电源 以及蓄电池维护。 功能： 1.使用时放在帐篷顶或地上，也可挂在高处或树上，接上负载即 可使用。 2. 由于该发电系统的每个子电池封装内含有旁路二极管，所以 该太阳电池发电系统在部分电池被遮挡、甚至被子弹穿透的情况下也 能提供电力（即使某个子电池损坏或不发电，也可继续通过二极管提 供电能）。 3. 每块子电池电压≧2V 功率 2.5W，工作电压 12V，整体输出功 率 30W。 4. 用该发电系统给蓄电池充电时，需配用光电子所专门研制的 充电控制器，该控制器可控制蓄电池欠电自动充电，充满自停。同时 该控制器还可控制蓄电池过放电。 5. 蓄电池过充电压：14V 蓄电池过放电压：10.5V

小功率风力机及风光互补发电系统广泛适用于广大农村地区，特别是风力资源比较丰富的内蒙古、青海、甘肃等边远地区和中西部地区。采用风力和太阳能两种能源供电，供电可靠性和可持续性较高，系统造价低廉，适用性强，可移动性强。 北京交通大学新能源研究所开发的小功率风力机发电控制器及风光互补系统发电控制器，是独立风力发电系统中科技含量最高的核心部件，担负着系统供用电管理职能。采用先进技术，良好的控制器设计可以优化外部系统组件的设计和安装，提高系统效率，降低系统成本。可应用于风光互补供电路灯、信号灯，农牧民用电及小型风光互补发电站。目前开发的产品已经在农村路灯项目中推广使用。  对于典型的600瓦风光互补控制器参数如下，其供电能力足够一户农牧民的日常用电需求，如照明用电，基础家电用电等，主要技术参数如下： 直流输入额定电压(V) 24 交流额定输出电压（V） 220 最大光伏输入功率( Wp ) 400 风机最大输入机功率( Wp ) 600 过放保护电压 21 过放恢复电压 23 负荷过压保护 30 负荷过压恢复 29 操作环境温度 -10℃~55℃ 空载电流 <20 卸荷保护 有