在双碳政策的背景下，近年来光伏装机量不断攀升，但太阳能资源自身波动性及随机性特点使其发电过程中的骤升或骤降现象对电力系统的合理调控和有效调度带来困难，容易造成弃光现象的发生。准确预测光伏发电功率可以使电力调度部门及时调整调度计划，提高电网运行的经济性和稳定性，促进新能源消纳。预测的结果精度与其时间尺度具有强相关性，因而对于光伏场站而言，分钟级的出力预报信息具有较高的参考价值。 光伏发电功率预测是基于光伏电力不稳定性特征和电力系统实时平衡要求矛盾而产生的一种需求。超短期内光伏输出功率爬坡主要由云团对太阳辐射无规律的遮挡造成，该遮挡过程难以量化，对超短期内光伏输出爬坡预测造成了很大的困难。 为量化云团对太阳辐射的遮挡过程，本课题利用天空成像仪获取云团参数（云高，云速，云团形状），云高方面：基于双目视觉原理，采用两台全天空成像仪捕捉天空图片，根据双目摄像机视差及其几何关系反向推算得出云团高度；云速方面，结合单摄像机拍摄的连续天空图像计算得到云团的运动速度矢量；云团形状方面：利用图像畸变矫正技术，结合云高信息，可获取云团形状信息。根据上述云团物理信息，默认云团运动状态短期内保持恒定，对未来15分钟内云团运动轨迹进行刻画，再通过天文算法计算得到的太阳方位，推算得出当前云团状况下未来15分钟地面阴影的变化情况，以此判断光伏板的遮挡情况。后根据云团厚度情况判断其对太阳光的遮挡率大小，以其为依据对理论计算出的太阳辐照数据进行削减修正，由此完成未来15分钟内的分钟级超短期光伏功率变化预测。 本方法相比于基于卫星云图的数值天气预报，观测设备仅需两台全天空成像仪，安装更为灵活且兼具更优的性价比；设备还具备更高的时空分辨率，因而可以实现云团的精细观测，从而可完成更高精度的预测任务，预测结果具备更高的准确性。 创新点 1、开发出一种基于双目视觉原理及图像处理技术的云团多尺度信息获取方法。 2、开发出一种基于云团透射率和地面阴影轨迹预测的光伏场站出力分钟级预测方法。 市场前景 随着全球加快应对气候变化，光伏市场需求持续增加，数据显示，我国光伏行业在2021年继续高歌猛进，光伏新增装机创历史新高，达到54.88GW。未来十几年，中国太阳能装机容量的复合增长率将高达25%以上。根据光伏发电行业国家政策规划，未来将着力推进光伏基地化开发、分布式化开发以及综合水风光的综合基地开发。 无论是以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电光伏基地开发，还是整县屋顶分布式光伏试点的组织开展，或是综合多种发电手段的新能源大规模发展，都需要准确的光伏发电功率预测为电网调度提供参考与保护。预测精度直接影响着电力系统的安全稳定运行，更会影响所有市场参与者的经济收益。据统计，2019年，我国发电功率预测市场的规模为6.34亿元，预计2019年至2024年市场年均复合增速为16.2%，预计2024年光伏发电功率预测市场规模将增加至6.51亿元。从中可以看出，光伏出力预测具备广阔的市场前景。 本成果可实现雾霾、多云等极端天气下的分钟级光伏出力预报，满足对电网调度及运营管理的需求同时兼具精度与成本优势。未来，随着新能源信息化应用环节的增加以及应用对象的转变，类似光伏功率预测等信息化服务将成为主要需求，光伏出力预测技术的应用规模将持续扩大，渗透率也将继续加深。 应用案例 本成果已应用于中国长江三峡集团有限公司联合华北电力大学和北京四方继保自动化股份有限公司研发的面向大规模并网友好型风光储场站群智慧运维系统。该系统依托于三峡集团乌兰察布新一代电网友好绿色电站示范项目（项目总装机：风电170万千瓦、光伏发电30万千瓦、配套建设55万千瓦储能系统），在电站现场部署了两台天空成像仪，并配备了集实时3d天空云团、电站精细模型、气象站数据、电站实时发电功率、超短期功率预测等于一体的数字孪生3d可视化系统，极大提高了电站智慧运维的便捷性。

车灯配光综合检测系统引入自动检测技术（AVI）实现了车灯光轴交点的自动检测及车灯零部件的自动检测，是一套用于生产线上车灯检测的柔性检测设备。 检测系统由工控机、显示器、摄像系统、图像采集卡、A/D卡、I/O卡等组成，采用先进虚拟仪器技术及数字图像处理技术，使系统能够通过屏幕设置或软件高速等完成各种品号车灯质量的自动检测。

1、测量给定样品介质的磁致旋光角和费尔德常数，验证光振动面的偏转与样品介质的长度及磁感应强度成正比的规律； 2、测定磁致旋光与自然旋光的区别，即磁致旋光的方向与磁场的方向有关，而与光的传播方向无关； 3、正常状态下实现光信号的调制输出。

本发明公开了一种基于注入种子光的光学微腔光频梳产生装置 及产生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纤环、 光滤波器、合束器和光学微腔；第一放大器的输入端连接泵浦激光， 分束器的输入端连接至第一放大器的输出端；光纤环的一端连接至分 束器的第二输出端，光滤波器的输入端连接至光纤环的另一端，合束 器的第一输入端连接至分束器的第一输出端，合束器的第二输入端连 接至光滤波器的输出端，光学微腔的输入端连接至所述合束器

本发明公开了一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，包括用一种非线性模型来描述含铰结构中铰链的非线性特性，建立铰链结构的动力学模型，得到含铰结构的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程；将含铰结构的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程转化为非线性的代数方程组；利用数值分析中的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法对得到的代数方程组进行求解，得到含铰结构的频响数据；根据求解的频响数据与试验获得的频响数据构建目标函数，通过Ｍａｔｌａｂ中的ＧＡ遗传算法进行全局化搜索，最终识别出最优的非线性参数值。本发明的含铰结构非线性参数的识别方法，可以识别含铰结构的非线性特性，克服了传统方法需要提供经验初值及只能保证局部最优的局限性。

其技术核心是通过黄籽主效基因的导入,鉴定出哪些甘蓝型 油菜黑籽材料中有作用较大的黄籽微效基因，然后通过聚合育种,将这些有利的微效多基因聚集到一个材料 中，这样的黄籽材料集中了白菜型（芥菜型）油菜中的黄籽主效基因和多个甘蓝型油菜中的不同位点的黄籽 微效多基因，使材料中种皮色素合成基本受阻，环境影响作用变小，从而创造出遗传稳定的甘蓝型油菜黄籽 材料。

本发明公开了一种基于遗传算法的异构 CAD 模型数据交换的系统及方法，本发明的异构 CAD 模型数 据交换的系统包括二个部分:源端 CAD 系统和目标端 CAD 系统。同时，将异构 CAD 模型数据交换分为两 层:3D 特征参数层和 2D 草图参数层。在 3D 特征参数层，采用了直接特征映射和间接特征映射的方法实现 特征数据的交换。在 2D 草图参数层，采用直接元素映射、间接元素映射及样条映射。将 2D 草图参数层中 样条映射问题转换为样条拟合问题。创新性的将遗传算法引入到异构 CAD 数据交换领域。在遗传算法个体 的适应度计算中，引入了 Hausdroffdistance。本发明可以用于复杂模型的异构 CAD 数据交换，交换之后的 目标模型，不仅与原始模型具有极高的相似度，而且保留了原始模型的参数化特征信息。

近日，我校生命科学学院分子表观遗传学教育部重点实验室宫磊教授课题组在多倍体植（作）物核质协同进化领域取得突破性进展，研究成果“AtemporalgradientofcytonuclearcoordinationofchaperoninsandchaperonesduringRuBisCobiogenesisinallopolyploidplants”（“异源多倍体植物RuBisCo生物合成过程中的伴侣蛋白在时间梯度层面的核质协同进化”）发表在国际著名综合性学术期刊《PNAS,美国科学院院报》上。

研究团队多年来一直从事光机设计与图像检测技术研究以及相关仪器的开发，已成功系统：1）开发公安技侦系统专用针孔无畸变系统10°视场、针孔直径0.8m、入瞳位于镜头前2.5m、畸变小于1%高清针孔摄像系统；2）导引头红外自动标定系统，实现±5°范围内目标源标定误差小于3”；3）超低温卫星外挂成像系统，该系统可在-90°环境下正常工作，直接裸露在卫星外面，无需提供温度调控装置；4）生物菌落识别与自动筛选装置。