（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。

 采用直流技术对海上风能进行汇聚和传输可以同时提高系统可靠性和灵活性，DC/DC变换器用于匹配不同电压等级以及接入直流发电和储能设备，为实现中高压直流电网中高效可靠的直流-直流变换，本项目首先研究中高压模块化多电平DC/DC变换器的可行电路拓扑结构，研究模块化多电平DC/DC变换器的运行和控制机制，解决均压控制问题，实现其电压和功率控制功能。依据理论研究成果，本研究组开发了60kW模块化多电平DC/DC变换器样机，对样机的测试结果验证理论分析以及所提出控制算法的有效性。 通过本项目的实施，解决了模块化多电平DC/DC变换器的调制、均压、控制等关键问题，验证其应用于直流电网的可行性。为未来直流电网的建设提供率了重要的理论参考和工程借鉴依据。 在本项目实施过程中，以国家千人计划，项目和中英自然科学基金项目为依托，本研究组与国家电网电力科学研究院、英国Strathclyde大学、英国Aberdeen大学合作开发了“带有DC/DC直流电压变换的大型新能源多端直流接入系统”的实证平台，研究和验证了直流电网的运行机制。针对模块化多电平DC/DC变换器，本研究组已申请专利一篇，发表多篇论文。

成果介绍本发明公开了一种城市中心区通达度的评价及应用方法，涉及城市规划技术领域。步骤是：首先确定中心区通达度的评价指标，构筑中心区通达度评价模型；接着获取矢量地形图资料，并在现状实测的基础上对其进行校核及调整；然后利用AUTOCAD软件计算获取各指标数据，将指标数据输入评价模型，得到中心区通达度指数；最后以此为依据，以AUTOCAD软件为工作平台，通过不断的优化-评价提升中心区通达效率。本发明以客观的理性数据为基础，简化了通达度评价方式，且数据更易获得，精确度更高，并能通过直接的可视化方式进行调整，提升城市中心区通达度。技术创新点及参数针对现有技术中存在的不足，本发明针对城市中心区较为拥堵的 现实条件，认为城市中心区这一特定地域范围内的交通通达度更应更多的考虑通 过中心区的交通通达性，以提高中心区的交通通达效率，降低中心区的交通通过 时间，并能形成良好的城市中心区的交通通过效率的评价—反馈方法。市场前景本发明提供的城市中心区通达度的评价及应用方法，一方面针对城市交通最为拥堵的中心区，提出交通通达效率的评价及提升方法，更具现实意 义及使用价值；另一方面简化了通达度评价指标体系，构筑了较为简捷直观的模 型，数据更易获得，也更为准确，且数据客观性较强，并能直接用于指导中心区 道路系统优化。

成果介绍本发明涉及一种基于纸质平面数据的城市三维空间矢量建模方法，针对现有普通二三线和中西部城镇、乡村的大量测绘资料仍旧依托纸质图纸，存在难以管理、难以使用、难以分享的困难，该方法以扫描设备为平台，以OCR、ArcGIS软件为基础，首先通过将纸质图纸矢量化识别，其次对整个矢量图纸进行分层处理，最后将矢量图纸输入空间数据库进行空间建模，形成具有三维形态的可视化模型，成为城乡规划管理者可管控，城乡规划师可利用，以及普通市民可认知的城市空间形态数据。本发明采用简便可行、自动化的步骤，具有快捷、准确的优点，将纸质图纸转化为数字化形态模型，促进了新型城镇化背景下城乡规划成果的利用及技术手段的提升。技术创新点及参数提出一种简便可行、快捷准确地 将纸质图纸转化为三维空间矢量的建模方法，该方法可以形成具有三维形态的可视化模 型，成为城乡管理者可管控、城乡规划师可利用、普通市民可认知的城市空间形态数据。

随着城市经济的高速发展，在各地产业结构和城市布局调整中出现了许多工业企业遗留地块的重金属 污染问题。有一些厂区由于土壤污染比较严重，在土地的重新利用上存在着很多争议，有的废弃厂区闲置 至今。严重的土壤污染已经成为制约城市地区土地可持续开发利用的主要因素。城市污染土地的处理一般 要求时间较短，而土壤淋洗技术是利用淋洗液将重金属从土壤中置换出来的技术，正以其广泛的适应性和 快速性而被广泛地在实验室进行研究并且应用于野外实际治理中。

已有样品/n我国慢病患者群体超过2.6 亿，慢病的早期预防、诊断、筛查变得尤为重要。该系统包含体检业务服务系统、家庭健康监测管理服务系统、第三方家庭健康服务支撑平台三类产品：客户群体是健康大数据数据采集、分析、服务的基础。本项目通过三类服务凝聚客户：1）以三甲医院体检中心为基地，通过智能体检服务、基于三甲医院权威的体检诊疗、康复方法指导，建立稳定的体检群体。2）通过移动互联网将服务群体拓展到慢病/老年病群体。基于体检

本发明公开了一种城市信号控制交叉口群关键路径识别方法，包括如下步骤：1）运用对偶图法表达具有转向限制的交叉口群网络，将寻找逻辑连通路径问题转换为在对偶图中寻找出每个顶点正好经过一次的有向Hamilton通路问题；2）采用回溯法完成对通路的寻迹；3）建立由离散性关联指标和阻滞性关联指标组成的路径关联度计算模型；4）对网络内所有逻辑连通路径计算路径关联度值，依据关联度值高低确定关键路径走向。

可以量产/n成果简介：针对中小城市的城市规模小、接警量相对偏低、可投入资金有限的特点，中小型城市应急联动系统平台，通过市政府的授权，把公安局三台合一指挥中心作为全市应急指挥的技术平台，负责处理日常一般公共应急事务，还可根据实际需要把"110/122/119三台合一"扩展为"多台合一"，进而形成一个城市应急联动系统平台。系统利用自动模式匹配技术、网络自动调度技术及GIS/GPS技术等，根据具体警情自动寻找匹配处警单位，方便接处警人员及时准确调度相应的处警机构及处警人员，处警效率和质量得到明显提高。系统

交互式反应器为生物处理系统的核心所在，由生化单元和物化单元两部分组成，主 要完成城市污水中有机污染物的生物降解、氮素的硝化、反硝化脱氮以及生化或物化除 磷等功能。根据进水水质情况，交互式反应器可实现多种工况类型及运行参数的转变。。 该关键技术主要包括：单一反应器中物化和生物优化集成技术、生物处理单元中各种不 同功能菌群高效运行技术，交互式反应器在针对不同条件下物化与生化协调运行技术以 及系统抗冲击负荷调控技术。

本软件可应用于城市轨道交通和高速铁路中跨区间无缝线路的设计，满足养护维修的需要。本软件将一般设计院较难掌握的复杂功能集成于一体，主要包括铁路及城市轨道交通的桥上无缝线路设计和无缝道岔设计的功能。其中，桥上无缝线路设计软件模块可以对简支梁、连续梁、刚构梁以及它们的任意组合梁型上的无缝线路进行计算，计算内容包括钢轨受到的伸缩和挠曲附加力以及相应情况下桥梁支座受力等；无缝道岔设计软件模块可应用于单组道岔，以及由两组或三组道岔组成的道岔群，可进行道岔和道岔群的单轨温差时的各项计算和检算或可铺设轨温范围的计算。本软件还可根据计算结果绘图、进行强度、稳定性和断缝检算，最终自动生成详细的计算报告书。 本软件根据一体化模型的建模思路，采用VB.NET语言对ANSYS有限元软件进行二次化开发，是基于ANSYS的纯中文界面跨区间无缝线路设计软件。其中，铁路及城市轨道交通桥上无缝线路设计软件模块通过建立桥梁-轨道纵横垂向空间耦合模型，充分考虑了桥上无缝线路的实际情况，通过有限元单元模拟钢轨、桥梁、扣件等组成部分，计算结果更加精确、合理。 铁路及城市轨道交通无缝道岔设计软件模块通过建立纵横向空间耦合的道岔模型，充分考虑了道岔的实际情况，通过有限元实体单元模拟钢轨、轨枕，并且通过非线性弹簧单元模拟扣件、间隔铁和限位器等的实际阻力情况，相对于同类型的道岔计算软件，本软件建立的模型更加符合实际情况，计算结果也更加准确、可靠。相对于同类软件，本软件最大的优势在于：除了单组道岔外，还可以计算和检算两组或三组不同号码道岔之间以及不同夹直线长度的任意组合，软件功能更加强大，使用范围更广。 经多次实践检验，本软件的计算和检算结果准确可靠。    应用范围： 本软件主要应用于设计单位或施工单位对城市轨道交通和高速铁路中跨区间无缝线路（包括桥上无缝线路和无缝道岔）的设计，也可以满足养护维修的需要。便于设计单位和现场施工人员的使用，可以加快设计进度。 城市轨道交通跨区间无缝线路设计软件已在铁道第三勘察设计院下属沈阳设计院和中铁五院等设计院开始应用，普遍反映良好，市场化前景广阔。