（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。

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。

本发明提供了一种利用可跟踪身份的共享数据云审计系统进行可跟踪身份的共享数据云审计方法，其包括：第一步，系统初始化；第二步，数据文件上传和审计；第三步，身份跟踪；第四步，成员增加和删除，所述可跟踪身份的共享数据云审计系统，其包括：云端模块、系统管理中心模块、群管理员模块、群成员模块和审计中心模块。在该方法中，群成员可以以群体的名义将数据上传到云端，从而保护了数据拥有者的身份隐私性。当云端数据出现争议时，群管理员可以打开数据拥有者的身份，避免了恶意群成员上传错误数据的问题。同时也可以方便的增加和删除群成员。  可应用于电子信息等领域，可产生客观的效益。

【项目来源】江苏省科技厅自然科学基金项目“中医方剂编码及文献数据库研究”，编号：BK97116。 【成果鉴定】经江苏省科技厅组织专家鉴定，达到国内领先水平。 【项目简介】中医方剂是中医药学术中的重要组成部分，是中医理论与临床相联系的桥梁，运用中医理论为指导，将多味药物有规律地配伍成方，以适应具体的病情，无论过去和今天都是中医医治疾病的主要形式。 中医药学的经验性在学科发展以及实际应用中都占有有十分重要的地位，其理论体系多是实践经验的积累和升华，正是由于这种特性，决定了中医在相当长的时期内必须十分注重对临床经验的总结和对历代文献中的精华进行整理与加工，并以之指导临床医疗实践活动，甚至是推动理论的发展。中医文献信息研究包括两个方面——即古代文献和现代文献。研究古代文献，进一步挖掘对今天仍然有价值的内容，为当代人类的医疗保健工作服务，是研究古代中医药文献的根本目的。研究现代文献，密切注视当前中医研究动态、成果水平、发展趋势，为管理者制定政策，为研究者把握方向，为社会应用最新成果提供方便，是研究现代中医药文献的根本目的。 本项目成果正是在广泛收集古今中医方剂文献信息的基础上，充分利用现代计算机技术的优势，彻底改变了中医文献信息采集、录入、储存和传播的方式，符合信息化、网络化的科学发展大趋势。 随着中医药在世界范围内的影响日益扩大，中医药的应用领域也因之而迅速扩展，向全世界传播中医药的精华，及时交流最新的研究成果和学术动态等多方面的信息，使中医中药在更宽广的范围发挥作用，我们正面临着十分坚巨的任务。挑战与机遇并存，正视挑战，把握机遇，以中医药信息研究和传播为先导，加快中医药全面走向世界的步伐，不仅具有重要的社会意义，也潜在着极大的经济价值。 该成果为利用计算机技术进行的中医方剂文献研究项目。其在全面、系统收集整理古今中医方剂文献的基础上，建立了迄今最大的中医方剂文献数据库。该数据库收录古今中医方剂101903首，可通过方名、书名、药名、药味、功用、主治等内容进行的快速单项检索，并可进行多项目综合检索和模糊检索。同时，该项成果根据每一方剂功效与主治，对全部方剂编制了混合型代码，为中医方剂研究信息化奠定了基础。 该项研究构思新颖，设计合理，资料翔实；具有中医方剂信息量最大，资料最新，检索快捷方便，程序运行稳定，动态功能良好等优势，在国内处于领先水平。该成果对中医药学术发展、文献研究具有很好的推动作用，对中医药教学、科研、临床、新药开发、国际交流以及行政决策都具有重要的应用价值。

已有样品/n数据服务+成果转化——算法体系助力挖掘核心成果，彻底清除数据分析门槛并进行诊断、医疗、药物市场转化。科研合作——算法体系+高水平科研能力，定制深度挖掘“子课题”，“算法+科研”双向高水准，本质区别于其他单纯数据业务同行。学科交叉平台——凝聚“算法+医学”双杰出人才，实现需求和算法双向沟通，保持“双向先进性”。

本系统由工艺过程生成及其数据库管理系统两部分组成。工艺过程生成模块功能强，具有智能化回转和非回转体零件生成工艺过程模块及超强的工艺编辑修改功能。工艺过程数据库按成组原理组织，查询方便，系统提供了多种查询方法及汉字字典，只需点击的查询项目，就可以同时显示工艺过程。 该CAPP系统适用于单件、小批生产的中小机械制造厂、机械维修车间。

成果简介：高速大容量固态数据记录仪是以6UcPCI高密度NANDFlash存储板为数据记录载体，基于串行RapidIO高速互联技术构建的模块化、可扩展的实时数据存储系统。该系统可提供稳定可靠的高速数据记录与回放功能，记录速度可达1200MB/s，记录容量可扩展，最高可达6TB。系统具有独立的可方便拆卸的存储体，对外接口可替换。 应用范围：可以广泛应用于机载、舰载、车载等恶劣工作环境下海量数据的高速可靠存储。 技术特点：

已有样品/n该成果可以直接或间接的对电力设备在运行中的多个关键物理信号进行收集、转化、显示、存储和分析，为电力设备的在线运行状态监测以及性能分析提供基础。该成果显示和存储的信号具有很高的精度，能满足更多精度要求较高的数据采集要求，且能够同时采集上百路信号；通过软件部分的编写可以同时处理和分析多种物理信号，并根据工程需求实现多元化的显示方式与交互模式。该成果的主要技术指标包括：满足设备监控与分析要求数据精

成果简介：由于Oracle 数据库本身安全性的不足，攻击者可能通过非正常 途径来访问数据库，甚至实施缓冲区溢出或 SQL 注入来攻击数据库，从而 造成敏感信息的泄漏，危害数据安全以及系统的安全。为保障数据库以及系 统的安全，在应用系统和 Oracle数据库之间增加一个透明数据库安全加固 系统，所有操作必须通过该系统才能到达数据库，达到加固数据库安全的目的。系统提供强大的在线审计功能，完善数据库安全的防护能力。

成果简介：由于数据库本身安全性的不足，攻击者可能通过非正常途径来访问数据库，甚至实施缓冲区溢出或 SQL 注入来攻击数据库，从而造成敏感信息的泄漏，危害数据安全以及系统的安全。数据库安全审计与防火墙监控 数据库访问，阻断危险操作。 项目来源：自行开发 技术领域： 软件，数据库 应用范围：信息系统、数据库应用系统、数据库安全。 现状特点： （1）程序采用 B/S 模式，通