（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。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

本项目属于电子信息功能材料技术领域。 特色及先进性：为了实现同一种单晶薄膜即可应用于磁光器件，又可应用于微波器件中，本项目提出了铋镥铁石榴石（BiLuIG）薄膜的设计体系，为了使其同时具有良好的磁光和微波特性，本项目很好的根据晶格匹配原则设计了材料配方，并选用无铅液相外延技术，大大提高了薄膜的性能。本项目提出了在钆镓石榴石（GGG）衬底上直接外延大口径磁光BiLuIG单晶体的思路，解决我国无大晶格常数掺杂钆镓石榴石（SGGG）晶圆片技术、无铅液相外延大尺寸BiLuIG晶体圆片的不足，突破纯GGG基片上外延超厚（1-20μm）磁光晶体这一难点科学问题。研究内容包括：（1）BiLuIG薄膜材料的配方设计研究：基于四能级跃迁模型，并结合离子替代规律和多离子掺杂技术，寻找最佳配方；（2）液相外延单晶薄膜材料的工艺技术研究：包括薄膜均匀性、缺陷控制、无铅配方、生长速率和薄膜镜面条件控制等；（3）材料在器件中的验证研究，设计制备平面波导型磁光开关对材料磁光性能的验证。 技术指标：（1）建成了我国第一条大尺寸磁光单晶薄膜液相外延的生产线，最大尺寸达到3英寸，单面薄膜厚度达到1μm－20μm。（2）单晶薄膜具体微波和磁光参数：4πMs=1500-1750Gs，△H=0.6-2.0Oe，Θf≥1.6-2.1度/μm＠633nm。（3） 掌握了进行单晶薄膜材料在磁光和微波器件中的设计、制备和测试工作。 促进科技进步作用意义：本项目突破了我国在3英寸石榴石系列单晶体材料以及相关器件研究上的瓶颈技术，获得了高法拉第效应和低铁磁共振线宽的大尺寸高质量石榴石单晶薄膜材料。满足了国内在磁光、微波及毫米波集成器件方面对石榴石系晶体材料的需求，摆脱了完全依赖进口、受制于人的不利局面。该项目研制的材料已提供给中电集团41所、美国Delaware大学、天津大学、中国工程物理研究院、深圳市通能达电子科技有限公司（中电九所下属）、陕西金山电器有限公司（4390厂）等单位使用，并为中电集团9所、33所等单位提供批量样品，用于制备磁光和微波器件，受到好评。

针对大规模的复杂网络系统，在理论上研究网络节点之间协同规则，研究网络结构与系统性能之间的关系，构建实现网络性能指标最优化的分布式算法。其应用主要包括大规模移动通信网络中信道资源的最优分配问题、通信基站的最优覆盖问题等。

双电源多热源炉生产SiC新技术历经二十多年的研发，经过了实验室小试、数值计算和计算机模拟研究、中试研究和工业性试验研究，技术先进、成熟、稳定，2002年被鉴定为国际领先水平，2003年获青海省科技进步三等奖。已在青海、宁夏、新疆等地进行技术推广，建立生产线3条，创产值3亿多元，取得了巨大的社会效益和经济效益

环氧树脂具有良好的耐腐蚀性、固化收缩率低、机械性能和电性能优异等特点,因而广泛用于涂料、胶黏剂、复合材料(^及电子封装材料等领域。然而传统双酷A型环氧材料存在质脆、耐热性不足和使用温度低等问题,限制了它的应用。针对上述问题,本项目的研究工作主要从分子设计出发制备了一系列结构可控的多官能环氧树脂,FF其中包括超支化环氧聚合物W及四官能度环氧树脂,并将它们添加到双酷A型环氧树脂(DGEBA)中改性。经超支化环氧聚合物改性后,FF材料的拉伸强度、冲击强度及玻璃化转变湿度(Tg)等性能得到同FF时改善;经四官能度环氧树脂改性后,材料能够在Tg大于250°C的同FF时还兼具优异的强度和初性。基于这些改性效果,深入研究了结构与FF性能的关系,并讨论了改性机理。本项目的主要内容如下: 提出了一种超支化可控聚合的新方法,即利用竞争反应得到分子量可控及支化度不变的超支化聚合物。制备了一种可控Tg的超支化聚合物体系。利用竞争聚合反应制备了端基为环氧基的聚厳型超支化聚合物EHBPE。利用竞争反应原理制备出四种不同结构的超支化环氧聚合物。制备了一种髙性能的环氧均聚材料。制备了一系列新结构四官能度环氧树脂。

本项目提出了在钆镓石榴石（GGG）衬底上直接外延大口径磁光BiLuIG单晶体的思路，解决我国无大晶格常数掺杂钆镓石榴石（SGGG）晶圆片技术、无铅液相外延大尺寸BiLuIG晶体圆片的不足，突破纯GGG基片上外延超厚（1-20μm）磁光晶体这一难点科学问题。

项目成果/简介:农产品电商系统可分别在 Web 端、Android 端和 IOS 端三个平台上部署。电商系统后台具有充分的数据共享、便捷的功能互操作以及良好的可扩展和可维护性等特点，后台采用 SOA 的架构，电商平台后台可保证与系统各部分的通信模块之间具有良好的通信接口并可保证系统各平台通信的一致性与稳定性。平台采取分层构建的方式，应用层作为顶层提供统一信息门户，为客户提供服务的窗口，同时也是平台管理的入口。 支撑层提供搜索服务，对商品销售、评论等其他若干保存的数据资源进行挖掘分析，以获得平台发展、支持、服务的可靠的决策依据，为客户、平台管理者提供统一消息、邮件服务、文档管理等协同工作 21支撑的功能。资源层提供为客户服务、管理者分析的最基础的数据资源，与基础层一起作为平台的基本构架环境，包括数据库服务器、应用服务器/Web 服务器、交换机、存储设备、计算机网络、呼叫中心接入、有无线通讯服务等。 电商平台后台的实现主要分为信息采集、数据融合、模型研发和平台构建四个步骤。

项目成果/简介: 主要用于解决重度残疾人的一些日常护理问题。通过在轮椅上加装一只高精度机械臂，使用机械臂来完成一些重度残疾患者不能完成的动作，从一定程度上减轻了残疾人的负担，提高了生活质量。用户仅仅需要通过特定的表情以及头部动作就可以控制机械臂抓取物体以及轮椅的运动。多模交互式轮椅机械臂系统主要应用于残疾人的护理。多模交互式轮椅机械臂系统知识产权类型:发明专利技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

农产品电商系统可分别在 Web 端、Android 端和 IOS 端三个平台上部署。电商系统后台具有充分的数据共享、便捷的功能互操作以及良好的可扩展和可维护性等特点，后台采用 SOA 的架构，电商平台后台可保证与系统各部分的通信模块之间具有良好的通信接口并可保证系统各平台通信的一致性与稳定性。平台采取分层构建的方式，应用层作为顶层提供统一信息门户，为客户提供服务的窗口，同时也是平台管理的入口。 支撑层提供搜索服务，对商品销售、评论等其他若干保存的数据资源进行挖掘分析，以获得平台发展、支持、服务的可靠的决策依据，为客户、平台管理者提供统一消息、邮件服务、文档管理等协同工作 21支撑的功能。资源层提供为客户服务、管理者分析的最基础的数据资源，与基础层一起作为平台的基本构架环境，包括数据库服务器、应用服务器/Web 服务器、交换机、存储设备、计算机网络、呼叫中心接入、有无线通讯服务等。 电商平台后台的实现主要分为信息采集、数据融合、模型研发和平台构建四个步骤。