（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。

本发明公开了一种分布式键值数据库系统，包括客户端和数据 服务器集群，客户端包括哈希模块、定位模块和转发模块，数据服务 器集群包括多个数据区间，每个数据区间包括一个主节点和多个从节 点，主节点包括第一读模块、写模块、第一恢复模块、第一日志模块、 第一决议模块和第一存储引擎模块，哈希模块用于接收从客户发来的 写请求，并根据写请求的键将该写请求定位到数据区间，每个写请求 都具有一个系统自动分配的编号,定位模块用于将写请求定

作为一种新型分布式驱动方式，轮毂电机驱动技术颠覆了汽车传动产业，使得轮毂电机驱动成为纯电动汽车领域的一个重要研究方向。与传统集中式驱动汽车相比，轮毂电机分布式驱动电动汽车具有传动效率高、车内空间布置灵活、轴荷分布合理、驱动/制动系统独立可控、底盘结构简化、行驶稳定性强、车辆噪声低、再生制动回收率高等特点。轮毂电机驱动电动汽车能够体现出节能、安全、环保的汽车设计理念，代表着未来电动汽车发展的重要方向。  

本发明公开了一种基于分布式多光源的可见光多载波通信系统发射机设计方法，包括如下步骤：(1)调制装置；(2)波束成形；(3)IFFT处理；(4)削波处理；(5)直流偏置；(6)数模转换；(7)LED阵列。本发明的有益效果为：(1)多光源可以同时为通信和照明系统提供无所不在的覆盖，在阻碍和遮蔽影响下更加鲁棒，可以提高数据速率和服务质量，增加调光灵敏度；(

近日，中国移动天津分公司携手华为，在天津市新天钢钢铁集团公司冷轧车间完成全球首个面向钢铁行业的5G8T分布式MassiveMIMO解决方案商用部署。

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1、机器学习领域技术性人才 2、存储系统领域技术性人才 3、系统软件领域技术性人才 4、分布式存储系统架构领域技术性人才 5、分布式存储系统重删领域技术性人才 6、分布式存储系统资源调度领域技术性人才 7、分布式存储系统非易失介质领域技术性人才 8、分布式存储系统网络领域技术性人才 9、固态盘领域技术人才

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1.痛点问题 工业控制系统广泛应用于能源电力、智能制造、轨道交通、石油石化及市政等行业，是国计民生及国家安全关键信息基础设施的核心系统，一旦遭受网络攻击会带来巨大的损失。近年来，国内外标志性事件的惨痛教训历历在目。 传统的硬件外挂防护模式，很难根本性解决工业网络场景碎片化、技术手段响应被动性等系列安全困境，亟需研究软件定义内生安全新范式，开发高强度大规模安全对抗综保系统，提高工控网络安防水平。 2.解决方案 本项目以安全知识计算引擎为核心支撑，通过“软件定义安全、安全嵌入赋能”方式使工控系统获得智能“免疫力”。 安全知识计算引擎多形式、多维度、多层次地将各类工业网络安全知识转化为可求解的模型算法，构建内生安全内核，实现“业务+安全”一体化模式。主要技术要点如下： 1)全息式安全数据采集，全面性感知、全方位获取、全网络汇聚、全维度整合网络安全数据； 2)全栈式安全知识分析，从采集、传输、治理、计算、应用等环节进行全生命周期式安全解读； 3)全新式安全引擎计算，凭借强大的安全知识计算功能，快速精准地发现网络高级威胁与异常行为； 4)全景式安全态势呈现，多视角整体提升安全发现识别、理解分析、响应处置等解构调度能力。 3.合作需求 拟成立公司推动该项目成果的产业化进程，对接需求如下: 1）合作团队要求：深刻理解工控系统内生安全模式，有较强的市场化产品落地能力； 2）资源要求：关键基础设施行业资源； 3）办公场地需求：研发实验环境和办公场地。

产品详细介绍  新一轮课程改革就物理、化学、生物学科而言，都紧紧地联系着实验。数字探究实验室能为学生提供了必要的探究工具，是课程改革非常重要的组成部分，也是传统实验模式的有效延伸和补充，是切实推进素质教育的关键。       在相对开放的，提供更多学生动手实验机会的探究实验室中，实现由教师主导的，在教师控制范围内同时具备高互动性的教学，是理化生探究实验教学的核心思路。       盛兴利合网络化互动式数字实验室系统正是总结了各方的需求，结合系列产品的应用，形成独有的整合型解决方案。众多的成功案例证实，网络化互动式数字实验室系统是数字化探究实验室建设的最佳方案。 利用网络多媒体教学辅助系统，在网络化的数字实验室中进行网络授课，便于让学生更加清晰操作的细节，有利于集中学生的注意力，让教学更加有效。 a. 系统广播       可将教师端机器的屏幕图像画面同步广播给全体已登录的学生，进行教学演示。 b. 全班黑屏       对已登录的学生机屏幕黑屏，并锁定学生机的键盘与鼠标。 分组实验探究 1. 学生实验操作       学生利用教师为其搭建好的实验模型进行实验验证操作，在实验操作过程中观察实验现象，记录实验数据。通过自行编辑公式，对实验数据进行计算，同时分析实验数据曲线，得出初步的实验结果，验证老师传授的实验原理。 2. 学生实验探究       学生在进行验证实验后，可利用剩余的实验时间进行组内讨论，并在教师的指导下，发挥学生的创造性，设计特殊的实验模型，改变不同的实验条件，进行进一步的实验理论探究，巩固对实验原理的理解程度。 3. 实验过程中教师的控制       借助网络多媒体教学辅助系统，实现实验课程过程中，教师对学生的监控、数据提取等多种实验室网络管理功能。 a. 远程监控  在学生进行实验过程中，通过网络平台，可在教师端机器上对学生端机器的屏幕内容进行连续的观察，必要时可点击右键从监控转换到辅导操作。 b. 转播教学  在学生进行实验过程中，通过网络平台，可在教师端机器上对学生端机器的屏幕内容进行连续的观察，必要时可点击右键从监控转换到辅导操作。 b. 转播教学  在学生进行实验过程中，通过网络平台，可在教师端机器上对学生端机器的屏幕内容进行连续的观察，必要时可点击右键从监控转换到辅导操作。 b. 转播教学  在学生进行实验过程中，通过网络平台，可在教师端机器上对学生端机器的屏幕内容进行连续的观察，必要时可点击右键从监控转换到辅导操作。 b. 转播教学 更详细信息请登陆：www.shengliedu.com