太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底，中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。

成果描述：本发明涉及分布式极化敏感阵列的参数估计技术，特别涉及信号波达角度和极化参数的联合估计方法。 一个完备的电磁矢量传感器由空间放置的3个电偶极子和3个磁偶极子构成，它们在空间共点放置相互正交，从而形成极化敏感阵列，可以接收入射电磁波全部的电场分量和磁场分量，因而相较于传统的标量阵列，极化敏感阵列可以接收更多的入射信号的信息。又，极化敏感阵列能够感应入射信号的极化信息，从而获得入射电磁信号的极化参数。然而，传统的标量阵列却由于不能感应入射信号的极化信息，而无法获得入射电磁信号的极化参数。并且，极化敏感阵列还可以同时感应入射电磁波的极化信息和空域信息。因此，极化敏感阵列不管是用于极化参数估计还是自适应波束的形成，其都具有比传统标量阵列更优越的系统性能。 在极化敏感阵列的应用中，利用电场、磁场和坡印廷矢量之间的矢量关系，当空间放置有单个完备的电磁矢量传感器，利用该电磁矢量传感器就能够同时获得最多5个不相关信号的波达角度（DOA）和极化参数的估计，因此，在空间物理孔径受限的场合具有重要的意义。 然而，针对极化敏感阵列的信号处理，大多假设各个阵元由2至6个共点放置的相互正交的电偶极子或磁偶极子构成，因此，各极子在空间共点放置不可避免的会有严重的互耦效应，互耦效应会降低天线系统的性能。 阵元间的互耦现象是不可避免的，为了有效减少阵元各共点通道之间互耦的相互影响，现有技术提出了分布式极化敏感阵列，分布式极化敏感阵列是将极化敏感阵列各阵元共点分量在空间分散放置，其能够使阵元间的互耦效应大大降低，同时也可以感应入射电磁波的电场信息和极化信息。现有的针对分布式极化敏感阵列的参数估计方法大多针对完备的电磁矢量传感器，即在空间分散放置3个电偶极子和3个磁偶极子，然后再利用改进的矢量叉乘的方法来完成参数估计。然而，在实际中，由于空间电场和磁场是时变的，时变的电场产生磁场，时变的磁场产生电场，二者之间存在一定的冗余关系，因此考虑仅仅采用电偶极子或磁偶极子构成极化敏感阵列将可以获得更多的入射信号电磁信息。

本发明涉及分布式极化敏感阵列的参数估计技术，特别涉及信号波达角度和极化参数的联合估计方法。 一个完备的电磁矢量传感器由空间放置的3个电偶极子和3个磁偶极子构成，它们在空间共点放置相互正交，从而形成极化敏感阵列，可以接收入射电磁波全部的电场分量和磁场分量，因而相较于传统的标量阵列，极化敏感阵列可以接收更多的入射信号的信息。又，极化敏感阵列能够感应入射信号的极化信息，从而获得入射电磁信号的极化参数。然而，传统的标量阵列却由于不能感应入射信号的极化信息，而无法获得入射电磁信号的极化参数。并且，极化敏感阵列还可以同时感应入射电磁波的极化信息和空域信息。因此，极化敏感阵列不管是用于极化参数估计还是自适应波束的形成，其都具有比传统标量阵列更优越的系统性能。

太阳能光伏发电绿色无污染，而且我国太阳能资源丰富，水平面 总辐射约 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展，光伏发电成本已 经大幅度降低，光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段，进入了大规模推广的阶 段。近年来，光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底， 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦，其中光伏电站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计，2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%，达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处： 分布式光伏系统便于实施，是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式，但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约，特别是过高的 后期维护费用，使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术，对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测，并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析，从而获得电站运行的性能 评价指标，以及可能影响电站性能的因素，并给出进行电站性能优化 的建议，提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术， 可进行无人化的值守和远程监控，大大降低运维费用。 相比国内产品，具有通信速率高、系统可靠稳定等优势，达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低，有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块，方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块，将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器，传输过程中进行了数据加密，保证数据的可靠性和安全性，所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理，用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快，可靠性高等特点，具体 的技术指标如下： 最大采集频率：120 次/分钟 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 环境温度：-20~80℃ 最大电站规模：1GWp 应用前景及社会价值： 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用，大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量，降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控，使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平，从而为节能降耗做 贡献。

本发明实施例提供了一种分布式电源并网控制方法及系统，在并网过程中考虑了系统的不平衡状态，通过以有功功率不平衡量作为目标函数，并且利用拉格朗日乘数法计算分布式电源三相中每一相的参考输出电流，利用每一相的参考输出电流对每一项的实际输出电流进行调节，进而实现对分布式电源的并网控制，并且降低了配电网的电压不平衡度。

本发明公开了一种燃煤运输带分布式降尘控制系统，包括:上 位机，用于实时监控现场设备运转情况;采用可编程控制器处理由串 行总线传送回的现场数据并向远程 I/O 模块发送相应指令，同时通过 串行总线与上位机进行通讯;使用远程 I/O 模块采集运输带煤流信号 和犁煤器犁刀升降等信号，通过串行总线实时传输至可编程控制器， 并接收可编程控制器发出的相应指令信号，打开和关闭防爆高压电磁 阀，以启停高压细水雾喷雾;防爆高压电磁阀用于启闭高压水进入高 压细水雾喷嘴的流道;高压

1.痛点问题 电动汽车在未来将大规模接入电网。在居民小区与公共慢充站等场景下，优化已接入电动汽车充电功率可实现削峰填谷、提高新能源渗透率和改善电压水平。由于单辆电动汽车充电功率、电池容量过小，需要在电动汽车调度环节中引入集群代理作为中间商管理大型充电站或者同一供电区内的电动汽车集群，并以此为单位参与电网调度。在获得电网下发的集群调度结果后，集群代理通过优化内部电动汽车的充电功率，使所有电动汽车的总充电功率尽可能逼近理想曲线，从而使各电动汽车以对电网有利的方式充电。目前，该问题多采用集中优化方案，需要各辆电动汽车向集群代理传递自身信息，当集群规模较大时，大量数据的存储和处理将占用较多资源，计算时间也较长，也和电动汽车的自治性不符。但采用分散优化方案时算法设计不当，分散优化算法结果有可能只是次优解甚至不可行。 另一方面，未来公共快充站的普及和车辆充电功率等级的提升将给电网运行带来新的挑战和机遇：一方面，公共充电站快充负荷的天然不确定性叠加上车辆大功率快充模式，使得部分充电站的充电负荷具有功率大、间歇性和波动性强等特点；如果不对这些公共充电站的快充负荷做合理调控，可能导致配网部分电压越限、电能质量恶化、甚至设备过载等问题；另一方面，电动汽车具有空间移动特性，在充电导航下，起到优化电网潮流分布、促进新能源发电消纳、维持配网节点电压水平、实现电网安全经济运行等目标。目前，电动汽车导航多局限于简单的车辆路径规划问题，缺乏对交通-电力信息的综合考虑，无法实现电力-交通融合网络的协同优化，且在导航过程中对用户隐私的保护不足。 2.解决方案 面向已接入充电的车辆，本项目提出一种对集群内多辆电动汽车充电行为进行分布式优化的方法，属于电力系统运行和控制技术领域。该方法采用停车场或者小区侧的控制器作为优化计算中的协调器，为各个汽车上的子控制器提供协调信息，子控制器根据这些协调信息优化自身的充电功率曲线，并将信息反馈回协调器；如此进行迭代计算：首先由各汽车的子控制器初始化一个满足自身充电要求的初始曲线，作为迭代的开始步骤；每一步迭代过后，协调器将会得到各个电动汽车改进后的充电功率，等迭代收敛得到的各个电动汽车的充电功率下发给子控制器。本方法所得到的充电方案将实现对理想曲线的最优逼近。该成果既适应汽车的物理分布特性，同时又有较高的计算效率。 面向未接入充电的车辆，本项目提出了一种基于智能交通系统的电动汽车充电路径规划方法，综合考虑了交通状况和电网状态。该方法基于智能交通系统实现，包含四个模块：电力系统控制中心、智能交通中心、充电站和电动汽车终端。电力系统控制中心根据电网数据计算可用充电容量和充电站充电容量，并将结果传输至充电站。充电站确定其充电计划，估计未来电动汽车的可用充电功率，并将这些数据传输至智能交通中心。在从智能交通中心接收可用充电功率数据和交通数据后，电动汽车终端估计不同站点的总充电时间，包括驾驶时间、等待时间和充电时间。驾驶员可以查看这些结果，并选择导航至与最小总充电时间相对应的充电站。 合作需求 本项目拟应用于新能源汽车充电管理与新能源汽车充电导航场景。针对已接入充电的车辆，以集群形式参与电网调度，收到电网下发的集群优化充电调度指令后，集群代理需优化集群内的电动汽车充电功率以追踪电网指令，从而降低车辆用户的充电费用。针对未接入充电的车辆，为电动汽车车主提供一条最佳充电路径，节约车主的时间，提高车主的出行效率。而且充电站的选取充分考虑了电力系统的运行要求，避免电力拥塞的现象，保障电力系统的安全运行。 本项目希望获得产品化所需资金与试点产地、开发团队等孵化资源支持。有意向与国家电网、南方电网等输配电企业，国网电动、特来电、星星充电等充电设施建设与运营企业，百度地图、高德地图等地理导航企业，售电公司与负荷聚合代理商合作。

用电设备的最优管理是智能电网中实现需求侧响应的关键一环。然而该问题通常需要同时管理调度大量的用电设备，同时考虑多个时槽，是一个时间空间耦合的复杂问题，想要在短时间内解决该问题十分困难。因此，如何设计合理的算法，提高计算效率，降低计算时间，是目前的研究热点。

本发明公开了一种局部特征的分布式并行提取方法，包括：利 用图像爬虫软件下载图像到云环境中的各个计算节点，并建立图像数 据库，图像数据库中存储了每张图像的 ID 与计算节点的 ID 之间的映 射关系，并行地获取每个计算节点上存储的每张图像的像素值，并建 立图像的 ID 与其像素大小之间的映射关系，根据云环境中每个计算节 点存储的每张图像像素大小，获得云环境中每个计算节点上总像素值， 根据云环境里每个计算节点总像素值、计

本发明公开了一种分布式 GNSS 实时数据处理方法及系统，包括步骤:在接收机端，首先，对原始 观测数据进行周跳探测，获得周跳时间信息;然后，将周跳时间信息和原始观测数据编码后发送至服务 器端。在服务器端，首先，对编码数据进行解码获得观测数据和周跳时间信息;然后，根据周跳时间信 息进行周跳判断;最后，根据周跳判断结果进行精密差分产品解算，并保存当前历元解算获得的滤波器 状态参数信息，当解算中断，服务器端重启后，采用存储的滤波器状态参数恢复中断历元下的滤波器， 继续解算中断前的解算状态。本发明方法避免了服务器端中断重新时的初始化，可为用户提供连续、一 致的精密差分产品，可保证高精度定位服务。