产品详细介绍

（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。

根据多层膜光学干涉的原理，当光线照射到薄膜，在进入各膜层时由于各膜层的光 学性质不一样使得有些光相干相长，有些光相干相消，随着观察者视角的变化薄膜呈现 不同的颜色。早在 1973 年加拿大国家研究院的 J.A.Dob-railski 等人就预见了变色薄 膜在防伪领域中的应用前景，并于 1987 年首次应用于 50 圆的货币上。稍后美国人也研 制出有金色变到绿色的全介质变色薄膜。再以后又有人与瑞士 SICPA 公司合作将变色薄 膜作为颜料掺入到油墨中，研制成光变色油墨。现在许多国家的护照、签证和货币上都 用上了光变色油墨。 光变色薄膜的光变色功能来自于多层膜的复合特性，光变色效果与组成该薄膜的各 膜层的材料性质、厚度以及膜层之间的组合有关。薄膜多采用金属膜与金属氧化物介质 组合，用物理方法（如热蒸发、电子束或离子镀、磁控溅射等）镀制薄膜。金属氧化物 介质膜用物理方法镀制质量控制比较困难，效率低，成本也比较高。同济大学课题组用 气凝胶或有机材料替代金属氧化物，材料性能稳定，可进行大面积快速涂膜，效率大大 提高，成本也很低。

研制了 5kW 至 500kW 不同功率等级的单相、三相光伏并网逆变器，掌握了主电路、控制系统、系统集成等关键技术。

光致变色聚合物具有光学各异性的晶体所特有的双折射性，在某个温度范围内兼有液体和晶体二者特性，也称为流动的晶格。具有变色聚合物的多数物质呈现螺旋状分子结构的有机化合物构成，多数为液晶聚合物，通常螺距（P）在可见光范围内，当螺距为可见光区某一波长时，就显示对应的色彩，如红、绿、蓝色，三基色是显示各种颜色的基础，三基色按照不同的比例合成产生千万种颜色的变化。自发现100多年了，在几度至几十度，能达到宽温100℃以上的变色材料很少，特别是变色聚合物研究起步晚，变色区间窄而不稳定，东北大学制备的变色聚合物宽达250℃以上，最高达300℃以上，居国际领先，宽温变色物质为应用提供技术基础。变色聚合物具有下列独特性能： 1.修复功能，表明材料可以在高低温之间反复使用。 2.光致变色性能。选择反射与选择透过：在外界光源照射下，垂直于观察绿色聚合物膜时，看到绿色，即反射绿光，而透过光为红光，即选择透过；Bragg反射：斜观察绿板为蓝色或蓝紫色，取决于观察角度。这种独特性能是其它物质不具有的。以上性能性能用于防伪具有原创性。 本项目经过十几年的理论与技术创新研究，发明并研制出具有选择反射的光功能高分子材料，实验研究表明，它具有独特的光学、电学和热学性能，除可用作不可复制的防伪材料（它是集一级、二级和三级防伪于一身的防伪材料）外，还可以在光学（如光学开关、屏蔽材料）、轻工（如服装、装饰、涂层、纺织）、信息（新型大容量信息存储材料）等领域获得奇特的应用。 从表中可见彩色聚合物无论在研究与生产都具有原创性与先进性   获7项专利，核心技术获得国家技术发明二等奖。

研制了5kW至500kW不同功率等级的单相、三相光伏并网逆变器，掌握了主电路、控制系统、系统集成等关键技术。 技术特点:    具有效率高、输出电流谐波含量低、输入电压范围宽等特点，具有孤岛检测和低电压穿越功能。  主要技术指标： 1500kW光伏并网逆变器参数说明： 输入参数：推荐最大太阳电池阵列功率550kWp 直流电压范围（MPPT）450~820V 允许最大直流电压880V 最大阵列电流2 x 611A MPP跟踪快速、精确MPP跟踪 输出参数：额定交流输出功率500kW 运行电网电压270VAC±10%额定交流电流1069A供电系统TT、TN-C、TN-S运行中的电网频率50Hz±0.5Hz电网电流的谐波畸变<2% 功率因数（额定功率下）1过载能力120%/1min短路保护150%/（<0.1s） 效率：最大效率      98.8%欧洲效率98.6% 应用范围： 家用、建筑用中小型太阳能发电系统；大规模光伏电站。

成果描述：云母钛、铁等系列珠光颜料是一类非金属装饰颜料，具有优良的珍珠光泽，喷涂于物体表面上能赋予物体珍珠般的光彩，使其斑斓夺目，表面丰满，华丽动人。与老式的珠光颜料（如碱式碳酸铅等）相比，云母钛、铁系列珠光颜料具有无毒、优良的耐热性、耐光性、耐候性、耐紫外、耐硫化性、耐溶剂性等特性。视不同的品种，颜料具有多种多样的珠光光泽，其光泽范围从柔和的丝绢光泽到闪烁的金属亮光光泽。珠光色泽:云母钛系列——银色、金色、红色、紫色、蓝色、绿色6个品种。 云母铁系列——金黄色、金红色、铁红色、红棕色4个品种。 着色系列——艳蓝色、蓝紫色、玫瑰色、果绿色等多个品种。 外观：白色或彩色干燥粉末。 粒度: 120目、160目、200目、325目、400目、500目、800目。 比重: 3.0—3.3 g/cm3 堆密度: 0.2—0.3 g/cm3 有效折光率: 2.3 重金属含量（以Pb计）: <20PPm。市场前景分析：1、用于化妆品制备珠光指甲油，珠光唇膏、珠光眼影、珠光香粉； 2、用于油化行业制备珠光油漆，以喷涂高档轿车、摩托、自行车、家用电器； 3、用于建筑行业制备珠光乳液内外墙涂料； 4、用于塑料行业制备珠光塑料制品； 5、用于皮革制备珠光皮革； 6、代替金粉、银粉用于油墨印刷，广泛用于包装、装潢； 7、用于纺织行业丝绸绒的装饰印染等等。 以湿磨云母粉为基材，在云母表面包覆一层金属氧化物，再经洗涤、干燥、煅烧、表面处理而成。该技术具有原料价廉易得、设备简单、操作方便、产品质量好、品种齐全、成本低、利润高的优点，是前景极好的精细化工系列产品。与同类成果相比的优势分析：国内领先

空间多波束延迟网络主要应用于光控相控阵天线内部的波束形成网络，通过分组多抽头延迟，使相控阵天线在空间形成多个空间波束。 该延迟网络通过微波光子技术，在光域对微波信号进行高精度多路分组延迟及多路合成，通过光延迟技术克服了电延迟技术（同轴电缆延迟线、声表面波延迟线、微波PIN二极管延迟线等）在延迟移相上存在的固有技术缺陷，可满足高频宽带信号的延迟移相及空间波束形成需求。同时，该技术还可应用于其他需要实现射频信号精确延迟及分配的系统当中。