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

本发明公开了一种提高二氧化钛光激发气敏性能的方法及装置， 该方法是在光气敏传感器工作过程中，通过对材料薄膜进行加热调控 （50℃-70℃），使气敏材料表面物理吸附水减少，从而对环境湿度不 敏感；其次，表面保留的化学吸附水在紫外光照下产生的自由羟基， 以及由低温加热下产生少量热激发诱导的光、热联合激发的协同效应， 可大幅度提高其响应恢复速度。装置包括材料基片、光激发源、光激 发控制模块、温度控制模块、信号调理模块、计算

（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。

一、产品简介        光纤通信作为一门新兴技术，它具有容量大、中继距离长、保密性好、不受电磁干扰和节省铜材等优点。近年来发展速度快，已被广泛应用到军事通信、民用通信等各种领域，是世界新技术革命的重要标志和未来信息社会中各种信息的主要传送工具。在光纤的使用过程中，光纤线路的耦合对于其中光功率的传输至关重要。其中存在着两种主要的系统问题：1、如何从多种类型的发光光源将光功率耦合进一根特定的光纤；2、如何将光功率从一个光纤发射出来后经过特定的装置耦合进另外一根光纤。光无源器件是光纤通信设备的重要组成部分。它是一种光学元器件，也是其它光纤应用领域不可缺少的元器件。该实验仪重点介绍了常用的光无源器件的相关参数及测试方法。为此公司研制出本实验系统，让学生了解和认识光纤耦合的相关参数和特性、光无源器件的相关参数及测试方法等，通过实验平台的搭建，可以让学生更深刻的了解，也能锻炼学生校准光路等方面的动手能力，是学校金工实习（工程实习）与工程检测的不二之选。 二、实验内容 650nm激光器与光纤耦合实验 1550nm光纤激光器与光纤耦合实验 相同模式光纤之间耦合实验 不同模式光纤之间耦合实验 光源与显微物镜及准直器耦合特性对比实验 光纤转换器测试实验 光纤变换器测试实验 光纤耦合器测试实验 光纤隔离器特性测试实验 波分复用器和解复用器测试实验 可调光纤衰减器测试实验 光纤机械光开关特性测试实验 光纤偏振控制器特性测试实验 光纤偏振分束器（PBS）性能能参数测试实验 不同种类光纤、光缆及光器件认知和操作实验 熔接机原理及使用实训操作实验 剥纤、清洁、切纤及光纤接续实训操作实验 手动模式下，光纤熔接实训实验 自定义模式下，光纤熔接实训实验 光纤端面处理基本操作实验 光纤耦合技术基本操作实验 光纤耦合技术基本操作实验 光功率耗损法对光纤熔接质量测试 三、实验配置参数 1、光源：波长1310±20nm，1550±20nm；输出功率：1-2.5mw，连续可调；输出端口：FC/PC；稳定性＜0.5db（5h）；光源类型：LD光源； 2、光功率计：波长范围800-1700nm；输入接口：FC 校准波长：1550nm,1310nm； 3、偏振控制器：插入损耗＜0.05dB；消光比＞40dB；回波损耗＞65dB； 4、光纤机械光开关：插入损耗：1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ，P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波损耗＞50dB ；开关速度：≦8ms ； 5、高隔离度光纤隔离器：最大插入损耗：0.35dB ；回波损耗：≧50dB ；隔离度：≧30dB ； 6、光纤耦合器：分光比：50% : 50% ；最大插入损耗1310/1550: 3.3dB ; 7、光纤波分复用器：隔离度：1310nm ：31.8% ；1550nm ：34%；插入损耗：1310nm ：0.30%；1550nm ：0.34% ； 8、光纤可调衰减器：0-30db可调； 9、软件：配套仪器使用，数据采集处理； 10、光纤熔接机：适用光纤：SM (单模), MM (多模), DS (色散位移)光纤, NZDS (非零色散位移，即G.655光纤)，BIF/UBIF（G.657）； 光纤切割长度：8-16mm, 被覆光纤直径250µm，16mm，被覆光纤直径250µm-1000µm；平均接续损耗：0.02dB(SM)、0.01dB(MM)、0.04dB(DS)、0.04dB(NZDS)；显示：高性能5.6英寸彩色LCD显示屏，提供清晰的数字图像显示；电极寿命：2500次；锂电池容量：典型熔接250次，充电时间3小时，可在充电时使用；电源：交流适配器输入电压100-240V  50／60Hz，输出电压：DC13.5V /5A，直流输入电压11.1v ( 内置锂电池8800mAh )； 四、实验目的  1、了解光纤连接器及其原理、种类，实验操作进行连接器参数测量； 2、掌握光纤头平端面的处理技术。 3、掌握光纤之间的耦合、调试技术，了解光纤横向和纵向偏差对光纤耦合损耗的影响。 4、掌握光纤熔接的基本技术。 5、熟悉光纤型号及结构，掌握其装配方法、使用环境及保护措施等；

帕金森病“长线用药”存在着副作用多、几年后疗效减退的难题。南京中医药大学医学院•整合医学学院胡刚教授团队的最新研究成果《维生素B6通过PKM2/Nrf2通路促进谷胱甘肽合成发挥神经保护作用》，为帕金森病临床治疗的突破及研发理想治疗药物提供了新靶标。前不久，该项研究成果在国际一流刊物《自然通讯》上在线发表。谷胱甘肽作为细胞内一种重要的抗氧化物质，能够保护神经元免受氧化应激损伤。帕金森患者脑内普遍存在谷胱甘肽水平降低问题，导致神经元抗氧化损伤能力减弱，加剧病理进程。因此，亟需阐明脑内谷胱甘肽水平下降的分子病理机制，并通过外源性药物恢复脑内谷胱甘肽水平，为临床治疗的突破及研发理想治疗药物提供新靶标。南京中医药大学胡刚教授团队的研究新成果，首次报道了星形胶质细胞多巴胺D2受体激活后促进谷胱甘肽合成的具体分子机制，并发现小分子化合物吡哆醇可促进星形胶质细胞谷胱甘肽的合成，发挥神经保护作用。“星形胶质细胞D2型多巴胺受体激动后，通过下游非经典G蛋白β-arrestin2信号通路，直接结合并二聚化M2型丙酮酸激酶。”研究团队专家介绍，后者作为转录共激活因子增强Nrf2的转录活性，导致Nrf2与Gclc、Gclm基因启动子结合能力增强，最终促进谷胱甘肽合成。研究团队还通过对源于天然产物的小分子库筛选，找到了一种能促进谷胱甘肽合成的小分子化合物吡哆醇，该化合物能二聚化PKM2从而促进其对Nrf2的转录激活作用，进而提高脑内谷胱甘肽水平，保护神经。帕金森是全球第二大神经退行性疾病。据统计，我国60岁以上老年人帕金森病患病率为1%，65岁以上人口患病率为2%，70岁以上患病率约为3%-5%。“现在临床治疗帕金森病的一线药物，多是作用于脑内多巴胺受体的。”研究团队成员之一、南京中医药大学医学院•整合医学学院青年教师伟尧博士介绍，激活多巴胺受体可以较好地缓解帕金森症状，但存在两个比较突出的问题，一是会有恶心、嗜睡、低血压、消化道不适等副作用，二是长期服用会产生受体脱敏现象，导致服药3-5年后疗效减退，严重影响患者生活质量。如何解决这些问题，成为业界专家学者们探究的课题。

本发明公开了一种UPFC接入系统的方法，将并联换流器通过并联耦合变压器Tsh与节点k相连，节点k通过变电站变压器T进行升压，接入到串联侧线路母线上，第一串联换流器通过第一串联耦合变压器Tse1连接在第一回线路i1j1上，第二串联换流器通过第二串联耦合变压器Tse2连接在第二回线路i2j2上，第一串联换流器和第二串联换流器均连接直流电容C1两端，且第一串联换流器和第二串联换流器均耦合连接并联换流器。本发明还公开了UPFC五节点功率注入模型及潮流计算方法。本发明可以对串联侧两回输电线路分开实现潮流控制，实现N?1故障下单回线路的断面潮流控制，并且该模型并联侧接入低压侧，提高了接入节点电压水平，能够体现并联侧节点及其后续线路的影响。

我国现在运行的压水堆核电厂发电效率约为 33％，核燃料放出热量的 2/3被作为废热排入海中，造成热污染；较先进的火力电厂的发电效率也仅 40％左右。而水作为人类最宝贵的不可替代的自然资源，水短缺问题正日益影响着全球的生态环境和社会、经济发展。海水淡化技术是解决水资源紧缺问题的一条有效 途径，世界各国也越来越重视这种新技术。低温多效蒸发海水淡化（LT-MED）技术预处理简单，工作温度低，传热效率高，系统操作弹性大，并可有效地利用锅炉等余热或其它低位热能，电厂实现水电联产，成为海水淡化的主流技术之一。 针对日产万吨级 LT-MED 设备国产化，开展了相关基础研究，对 LT-MED 蒸发器的水平管结构、材料及布置形式，在低温低压、管内外均发生相变条件下进行了传热和流动的试验研究，获得了水平管降膜蒸发的基础数据，并确定了管外海水喷淋参数和管内蒸汽参数对传热特性及管内流动阻力特性的影响，得到了传热准则关联式和阻力计算关联式；建立了低温多效海水淡化装置单效蒸发器的热力计算模型，运用实验关联式，考虑了海水喷淋密度、温度、盐度，以及管内蒸汽流量、压力对传热系数的影响，也考虑了水和海水的物性随温度或盐度的变化。研发的计算程序可获得蒸发器内部流动与传热各参数的分布，结果与黄骅电厂工程实际符合良好。还研发了 TVC-MED 热力计算，该程序可用于蒸发器和 MED 系统的结构设计和运行参数优化，具有重要的实用价值和学术价值。为我国自行设计、开发高效水平管降膜蒸发器奠定了理论和实验基础。 

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

本发明公开了一种非均匀吸收率固态热机光?电转换或热?电转换装置和方法，该装置包括透镜、旋转遮光板、固态热机、桥式整流电路以及可充电电容；固态热机为由导电膜、热释电膜和导电振动膜依次粘连复合而成的工质，导电膜局部表面覆盖一层着色涂料；光波经透镜后产生的聚焦光束经旋转遮光板的调制形成光脉冲，光脉冲照射在导电层表面周期性加热固态热机，在光波照射下的固态热机的导电层上形成高能量密度空间和低能密度空间，高、低能量密度空间相接触的位置形成突变的热梯度，产生应力突变强化了光能或热能向机械能转化的效应，促进固态热机发生热释电效应，输出交流电经桥式整流电路后向可充电电容供电。热电转换效果好，经济成本低。