成果简介：在航空航天领域，光电仪器受温度影响会产生像移，成像质量会 变差，影响探测。本技术将光学设计、结构设计、有限元分析、光学表面自由曲面面型拟合结合起来，可以分析在恒温和瞬态温度变化的情况下，成像 质量的变化，进而给温控提供准确的技术方案和技术途径。 项目来源：横向项目 技术领域：信息技术 应用范围：航空航天光电探测领域 现状特点：国内领先 技术创新： 本技术将光学设计、结构设计、有限元分析、光

一、方案背景与建设目标 随着教育信息化的深入发展，传统音乐教学模式正面临数字化转型的契机。北京至淼教学设备有限公司致力于通过先进的数字化技术，构建集教学、管理、互动、测评于一体的智慧电钢琴教室。本方案旨在打造一间高效、智能、互动的现代化音乐教室，彻底解决传统大班课“听不清、练不到、互动难”的痛点，实现钢琴教学的标准化与个性化统一。 二、系统总体架构 本系统采用先进的网络化架构，以教师主控端为核心，通过高速局域网连接所有学生终端。系统集成了音频流、MIDI数据流及控制指令流，确保在教学过程中实现低延迟、高保真的双向传输。 核心硬件配置 教师主控台：作为教室的“大脑”，配备高性能触控屏及专业音频接口，负责全班的设备管理、音视频广播及数据收集。 智慧学生电钢琴：每台琴均配备独立的网络控制器，支持MIDI信号采集与传输，具备独立的音频输入输出接口。 网络控制终端：集成在学生电钢琴上，表面贴有专属二维码，作为师生互动的物理入口。 软件平台 智慧音乐教学管理平台：涵盖备课、授课、练习、测评、班级管理五大模块。 三、核心功能详解 本方案重点针对您提出的互动性、实时反馈及数据化教学需求，设计了以下核心功能模块： 多维互动教学系统为了打破传统课堂师生互动的物理隔阂，我们在学生电钢琴的网络控制器表面特别定制了专属二维码。 扫码互动留言：学生无需离开座位，只需使用手机或平板扫描控制器上的二维码，即可进入互动界面。学生可在此发送文字留言或提问，教师端屏幕将实时弹出提示。这一功能有效解决了学生因害羞不敢举手或怕打断演奏的问题，让沟通更顺畅。 一键举手反馈：控制器面板上物理配置了醒目的“举手功能按钮”。当学生在练习中遇到指法错误或乐理疑惑时，按下按钮，教师端对应座位的图标即刻亮起红灯报警。教师可第一时间定位问题学生，进行针对性辅导。 实时乐理测评与统计针对乐理知识教学枯燥、难以即时掌握学生理解情况的痛点，系统内置了智能测评模块。 单选答题功能：学生终端控制器上配置了至少三个物理单选按钮（如A、B、C）。在乐理讲解环节，教师端可下发选择题（例如：“这个音符的时值是多少？”）。 数据统计分析：学生通过按键作答，教师端系统会瞬间收集所有终端的上传结果，并以柱状图或饼图的形式直观展示全班的正确率。教师可根据统计数据，即时判断是否需要重新讲解某个知识点，真正做到“以学定教”。 自主录制与回放复盘为了培养学生的自我纠错能力和舞台表现力，系统支持全流程的录音功能。 一键录制：学生端软件界面设有显著的“录制按钮”。学生按下后，系统自动开始记录弹奏过程中的音频及MIDI信息（包括力度、时值）。 回放与上传：练习结束后，学生可立即点击回放，对比原曲寻找差距。同时，录制的作品可一键上传至教师端。教师可在课后对学生的作业进行批注和评分，形成完整的电子成长档案。 全双工双向传输技术本系统采用了行业领先的低延迟传输协议，确保教学过程的流畅性。 音视频与MIDI同步：系统支持教师与学生之间的语音对讲和MIDI数据同时双向传输。无论是教师示范演奏，还是学生回课，声音与画面均保持毫秒级同步，无卡顿、无延迟。 高保真音质：传输过程采用无损压缩技术，确保钢琴音色的动态范围和细腻度得到完美还原，满足专业音乐教学对听感的高要求。 集中化智能管控教师通过主控台可实现对全教室设备的“上帝视角”管理。 统一开关机：一键控制所有学生电钢琴的电源，节能环保，延长设备寿命。 静音与监听：教师可单独或分组控制学生琴的音量（如全班静音，仅监听某一位学生的练习），互不干扰。 屏幕广播：教师可将自己的教学课件、乐谱或演奏画面实时投射到所有学生端的显示屏上，实现标准化示范。 四、教学应用场景 场景一：乐理与视奏课教师利用多媒体课件讲解五线谱知识，随后通过系统下发选择题。学生使用控制器上的单选按钮作答，系统即时生成正确率报表。针对错误率高的题目，教师进行二次讲解。 场景二：技能实训课教师进行曲目示范，学生佩戴耳机专注聆听。随后学生开始练习，遇到难点时按下“举手按钮”。教师端收到信号后，通过双向语音系统直接与该学生对话指导，或走到学生身边进行手把手教学，而其他学生不受干扰继续练习。 场景三：回课与考核学生利用“自主录制功能”完成课后作业，上传至云端。教师端自动汇总作业列表，点击即可播放学生的演奏录音，并进行在线打分和语音评语。系统自动生成班级成绩分析报告，帮助教师掌握整体教学进度。

专利特征在于包括下列步骤：（1）研究了微型离心水泵的工作原理：   通过叶轮的高速旋转产生离心力，使叶轮流道里的水甩向四周，叶轮入口形成真空，使水流动。（2）研究了电磁阀得工作原理：   通电时，电磁阀线圈产生电磁吸力把阀芯提起，使使关闭元件离开阀座，密封副件打开；断电时，电磁力消失，靠弹簧力把关闭元件压在阀座上阀门关闭。

本成果针对循环冷却水系统设置数台同型号的大泵和数台同型号的大泵加 1 台小泵两种情形，提出一种以电厂发电功率与循环冷却水系统耗电功率的差最大为目标，通过科学计算和分析，求解循环冷却水系统最优开机组合的精确定量确定方法。不需增加任何设备和调节装置，即可实现循环冷却水系统水泵开机组合优化运行，每年可增加净收益500~2000 万度电。

本发明公开了一种气溶胶的消光法检测系统，属于工业无损检测设备技术领域，包括准直透镜组、胶体吸收池、凸透镜、传感器、直流稳压电源和激光器连接准直透镜组，两个相同的直角棱镜分别置于胶体吸收池两侧，准直透镜组与胶体吸收池连接，胶体吸收池外侧装有光阑、凸透镜、数据采集端安装有传感器、数据采集系统、计算机；有益效果是解决了二次测量中输出光束平移问题，提高了工业中气溶胶检测的灵敏度，使检测结果更加准确。 

本发明公开了一种带有多孔泡沫金属换热结构的太阳能光伏光热集热器，该集热器采用上下双冷却通道结构，并结合多孔泡沫金属层(6)进行换热强化，降低了太阳能光伏元件的温度，提高光伏元件发电效率，同时将太阳能光伏元件所产生的大量热量及时传递给冷却气体，冷却气体从集热器出气口(11)排出后可以用于预热、干燥或者室内供暖等用途。本发明所使用的泡沫金属具有高热导率及高比表面积，可以有效地改善传统太阳能光伏光热集热器的冷却效率，并且采用下进上出的流式，使得换热过程接近逆流换热，换热效率达到最高。

一种宽光谱、强吸收的表面光伏型光探测器的制备方法，其作法是：以钛箔为阳极，铂为阴极，对钛箔进行氧化，得非晶态TiO2纳米管阵列；经处理后，得TiO2纳米管阵列；将钛箔置于高温反应釜内，再将Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反应釜，热处理得Bi2S3-TiO2纳米管阵列；在Bi2S3-TiO2纳米管阵列表面覆盖FTO，引出电极，在未生成Bi2S3-TiO2纳米管阵列的钛箔上引出电极，将FTO与钛箔及其Bi2S3-TiO2纳米管阵列的接触边缘封装即得本发明的光探测器。该方法能耗低，工艺、设备简单；制得物适用光谱范围大，适合做光谱分析；还可以做光敏开关等光电器件，具有广阔的应用前景。

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

（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。