近日，南方科技大学材料科学与工程系副教授谷猛课题组、物理系副教授徐虎课题组联合俄勒冈大学教授冯振兴团队在单原子催化领域取得重要进展，相关研究成果在国际顶级学术期刊《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society）上在线发表，并被选为封面论文。论文题目为“高铱单原子负载氧化镍用于高效电催化析氧（Ultrahigh-loading of Ir single atoms on NiO matrix to dramatically enhance oxygen evolution reaction）”。 谷猛介绍，负载量难以提高是目前单原子催化剂发展的主要瓶颈之一，而这项研究不仅将单原子负载质量分数提高至18%，获得了目前同类材料报道中的最高负载量，还能使催化剂维持较高的活性和稳定性。另外，谷猛课题组博士后王琦通过这种方法，进一步获得了高负载量的Mn、Fe、Co、Ru、Ir、Pt等单原子掺杂NiO，验证了该制备方法的普适性，为单原子催化剂的研究提供了更实用且可靠的研究思路。

植物绝缘油具有高燃点、可再生、可降解、无毒害的特点，是一种环保 型液体电介质。欧美在上世纪90年代研制出植物绝缘油商业化产品，至2006 年，美国Cooper电力的FR3植物绝缘产品已在上万台配电变压器中应用，处于 市场垄断地位，但价格昂贵，国内难以普遍应用。 由于我国电力行业缺乏新型植物绝缘油的研究经验，面临着大量的难点 问题亟待解决，主要涉及三个方面：(1)需要解决植物绝缘油击穿电压低、介 质损耗与运动粘度高、抗氧化能力差的问题，研制出一种高稳定性的植物绝缘 油；(2)需要揭示水分和杂质等因素对植物油纸绝缘击穿特性的影响规律，建 立植物油纸绝缘在多因素下的寿命模型；(3)植物绝缘油与矿物绝缘油具有本 质的差异，已有标准的油中溶解气体分析方法无法适用于植物绝缘油变压器的 故障诊断，需要在大量的试验研究和理论分析基础上建立新的植物绝缘油中特 征气体评估方法。本成果针对上述问题： 1.  主要技术的创新点体现在以下4个方面： (1)  在植物绝缘油批量制备工艺和方法上取得突破，发明了我国首套植物 绝缘油批量生产成套设备。在实验室研究成果的基础上，发明了植物绝缘油批 量多次碱炼和深度吸附工艺及方法，研制出我国首套年产300吨植物绝缘油 的中试生产线和年产1500吨植物绝缘油成套设备，并投入产业化批量生产， 油品各项指标达到预期要求。 (2)  发明了高稳定性植物绝缘油性能调控技术和制备工艺方法，发明了高 稳定性山茶籽、菜籽绝缘油，在提高植物绝缘油氧化安定性、降低油品介质损 耗与凝点方面取得突破，技术指标显著优于国外产品先进水平。 (3)  高稳定性植物绝缘油制备工艺方法及复合抗氧化剂：发现了植物 绝缘油中脂肪酸、酚类抗氧化剂、金属减活剂等含量对油品氧化稳定性的影 响规律，发明了植物绝缘油制备工艺方法以及基于多种酚类抗氧化剂和金属 减活剂的抗氧化剂复配技术，发明了高稳定性山茶籽和菜籽植物绝缘油， 新油主要理化与介电性能指标与国外同类产品先进水平，其中击穿电压 (85kV/2. 5mm)、介质损耗(1. 48%/90°C)、起始氧化温度(210°C)等三个主 要指标显著优于国外同类产品水平。 (4)  高稳定性植物绝缘油单分散纳米添加剂：发现了纳米粒径与表面活性 剂对纳米液体电介质陷阱深度的影响规律，在此基础上调控纳米四氧化三铁粒 径与表面活性剂厚度，发明了具有分散性且性能稳定的四氧化三铁改性纳米植 物绝缘油，解决了纳米粒子在液体电介质中难以分散稳定的问题。   关键技术体现在以下4个方面： (1)  发明了植物绝缘油量产的多次碱炼和深度吸附技术，解决了量产油品 脱酸和介质损耗难以降低的问题，研制出我国首套具有全部自主知识产权的年产 1500吨植物绝缘油量产成套设备。 (2)  发明了抗老化的混合绝缘油，设计了植物绝缘油变压器内部结构。 本成果建立了植物油浸纸电、热老化的寿命模型，提出一种抗老化混合 绝缘油的制备方法，调整变压器内部绝缘结构增加变压器散热性能和使用寿命， 取得的创新性成果有： (a)  提出了植物绝缘油浸纸热老化寿命模型，揭示了植物油浸纸比矿物油 浸纸具有更高的电、热老化特性；建立了植物油浸纸电、热老化的寿命模型与 水解动力学模型，揭示了绝缘纸剩余寿命随水解老化程度变化的规律；发明了 —种矿物油-天然酯混合绝缘油，发现自然酯分子与纤维素发生酯化反应生成的 酯基、水分向植物油中迁移是延缓绝缘纸纤维素老化根本因素。 (b)  发现植物绝缘油-纸绝缘中热稳定纸聚合度明显高于普通纸，采用 热稳定纸、增大油道及调整铁親绝缘等技术优化植物绝缘油变压器绝缘结构， 有效提高了变压器的综合性能。 (3)  植物油变压器油中溶解气体分析技术及油品现场运行维护技术，解决 了传统油中溶解气体分析方法误判率高和缺乏植物绝缘油现场处理手段的问题， 提高了植物油变压器的运行可靠性。 (a)  植物油变压器油中溶解气体分析技术：发现植物油变压器电热故障特 征气体含量与矿物绝缘油变压器的具有显著差异，导致已有的变压器油中溶解气 体分析方法不适用于植物油变压器故障诊断，发明了适用于植物绝缘油故障诊断 的改进杜威三角形分析技术，建立了以H、CH和CH及H、CH和CH为特征量 的电、热故障诊断模型，并定义了新的故障边界条件，改进杜威三角形技术诊断 正确率从59%提高到87%。 (b)  植物油变压器运维技术：通过大量油品劣化特性的试验研究，发明了 以酸值、粘度、水分和介质损耗为关键指标的植物绝缘油劣化程度评估技术， 发明了以复合过滤微分净化滤芯为关键技术的吸滤一体化植物绝缘油离线及 在线处理技术和成套设备，填补了植物油变压器现场运维技术的空白。 (c)  基于以上关键技术发明，开发出10kV、35kV两个电压等级绿色高效 植物油配电变压器系列新产品，发明了 2套植物绝缘油批量生产线和1套植物 油纸绝缘及部件电热老化试验平台，为植物油变压器绝缘系统设计和安全运行 提供了基础数据。 市场及经济效益分析： 随着社会经济深入发展，人们对用电可靠性要求不断提高，电网公司提 出推进绿色电网建设，变压器绝缘油是电气绝缘油最重要的产品，占电气绝缘 油市场总需求的98%以上，植物绝缘油配电变压器已被列入国务院《中国制 造2025》重点领域技术路线图和国家三部委联合印发的《配电变压器能效提升 计划》中，具有广阔的产业化前景。 团队介绍： 团队为“高电压输配电装备安全理论与技术”国家自然科学基金创新群 体，拥有国家杰青及长江学者特聘教授4人、新世纪优秀人才1人(以上数 据不重复统计)。团队围绕学科前沿科学和国家重大需求，持续开展高电压输配电装备运行安全应用基础理论及关键技术研究，自然形成了高电压设备状 态监测与故障诊断、复杂大气环境中电气外绝缘、输配电系统过电压防护、 电工绝缘新材料与新技术等四个方向，作为负责单位承担了国家973项目1项、 973课题7项、863课题2项、国家自然科学基金重点项目3项等，获得国家 科技进步一等奖1项、二等奖3项，国家技术发明二等奖1项。

HY-90系列无人机载高光谱成像系统，采用自主研发的高光谱相机，结合高清可见光相机、定制化高稳云台、高精度GPS系统、远程控制系统，实现对地物多源信息的同步定性、定量、定时、定位的采集。  功能特性 采用高性能大靶面cmos图像传感器，光谱分辨率优于2.8nm； 内含定制云台自稳定系统，无人机推扫成像，作业效率高 ； 硬件同步触发高清可见光相机，分辨率达1500w像素，支持高精度正射影像拼接 ； 硬件同步触发POS系统，GPS定位数据与高光谱数据按行精准对应，辅助图像拼接 ； 小型地面站广播基站GPS信息，实现机载端RTK ；可实现远程智控，提升用户操作及使用便利性； 支持实时图传，监控单波段图像及光谱曲线； 机载控制及数据采集软件，数据格式完美支持ENVI等第三方软件； 可适配大疆M600 pro、华测P580及科卫泰、海康等多种无人机平台。  应用领域 水质环保：水质监测（总氮、总磷、氨氮、叶绿素、浊度、高锰酸钾指数等） 土壤监测：土壤含水量监测、土壤肥力监测、重金属污染监测； 地质应用：矿物填图、矿物成分探测、成矿预测； 农林碳汇：农业测绘，病虫害防治，树种识别， 国防军工：伪装识别，无人侦察等； 

EV-400高真空金属有机蒸发镀膜机 真空腔室：前开门真空腔体，方便取放基片、更换钨舟、添加蒸发材料以及真空室的日常维护保养； 真空系统：国产分子泵作为主抽泵，真空极限优于5.0✕10-5Pa（经烘烤除气后）；另可选进口磁悬浮分子泵或是低温泵作为主抽泵，真空极限优于3.0✕10-6Pa（经烘烤除气后）； 真空抽速：大气～8✕10-4Pa≤30min； 蒸发源：4～6组欧美技术金属或是有机束源炉蒸发源可选，多源共蒸获得复合膜/分蒸获得多层膜，功能强大，性能稳定； 蒸发电源：真空专业蒸发电源，恒流/恒功率控制。电流、功率可预先设置，可实现一键启动和停止的自动控制功能； 基片台：最大120mm基片/15～25mmITO/FTO玻璃25片，可定制一体化高精度刻蚀掩膜板；基片台公转，转速0～20r/min连续可调； 基片台功能：衬底可选择加热（室温～300℃可调可控）或水冷，基片台可选升降，源基距最大350mm； 溅射电源：直流脉冲溅射电源、全自动匹配的射频溅射电源可任选； 膜厚监控仪：可选配国产或进口单水冷探头膜厚仪； 可镀材料：可沉积金属（Au、Ag、Al、Ca、Cu、Mg、Fe、Cr、Ti、Ni等）、非金属、化合物（MoO3、LiF等）及有机材料，可拓展沉积单层膜、多层膜及混合膜； 控制方式：PLC+触摸屏控制系统，具备漏气自检与提示、通讯故障，实现一键抽停真空。

本发明公开了一种D2D通信中频谱效率最大化的功率分配方法，通过分布式优化蜂窝用户的发射功率、D2D用户对的发射功率，在保证宏用户最低服务质量要求和D2D用户与蜂窝用户的功率限制的情况下最大化D2D用户的频谱效率。在给定蜂窝频带资源的情况下，最大化D2D通信的频谱效率等价于最大化D2D通信的和速率。本方法给出了在任何D2D用户都可以使用所有信道，并且任意信道可以同时被所有D2D用户占用的情况下，最优的蜂窝用户发射功率和D2D链路发射功率。主要用凸近似的方法将非凸问题近似为可求解的凸优化问题，并利用给出的闭式解快速收敛到凸问题的优化解。本发明具有收敛速度快，计算量小，易于实现，结果精度高等优点。

（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。

本发明公开了一种基于电压信号复合前馈的构网型VSG输出功率解耦方法，涉及电力电子控制技术领域，对构网型VSG功率同步控制的变流器输出电压信号复合前馈实现构网型变流器并网系统及实现变流器输出功率解耦的方法。包括构网型VSG功率控制模块、电网参数检测单元、线路阻抗观测器、虚拟阻抗压降前馈环路以及电压信号二次前馈环路。本发明的复合前馈控制策略结合虚拟阻抗和电压幅值与功角补偿，显著减弱了有功与无功功率的耦合作用，实现了高效解耦，适用于复杂电网环境。