BIRTV线上展，索尼公司划分了三大主题展区展示

在广州大学，奥威亚的AI分析技术还进行了创新应用，课堂上AI录播赋能线上线下混合式教学；课堂外，AI录播充当“智慧之眼”赋能智能管理。

利用稀土元素有未充满的 4f 壳层和 4f 电子被外层电子屏蔽的特性，将稀土铝酸盐基质移植到聚合物基体中，生成具有夜光性的蓄光型纺丝液，所纺出的纤维在受光时捕集激发态电子，停止光照后持续的发光跃迁。该项目得到了国家“863”计划和国家自然科学基金的资助。稀土夜光纤维是以纺丝原料为基体，添加长余辉稀土铝酸盐发光材料，经特种纺丝制成夜光纤维。该夜光纤维吸收可见光 10 分钟，便能将光能蓄贮于纤维之中，在黑暗状态下持续发光 10 小时以上。夜光纤维色彩绚丽，且不需染色，是环保高效的高科技产品。该纤维及其织物可广泛应用于建筑装潢、交通运输、夜间作业、日常生活及娱乐服装等领域。 目前，本研究室研发的夜光纤维已成功实现产业化，并得到企业，社会的广泛好评，取得了良好的经济和社会效益。 关键技术 （1）采用高温固相法控制制备不同色光的高效储能稀土夜光材料； （2）通过表面改性和功能助剂的双重作用实现夜光材料在不同基体材料的均匀分散； （3）通过复合纺丝技术制备不同色光的夜光纤维，同时保证其力学性能； （4）只需吸收紫外光或可见光 10 分钟，便可持续 10 小时以上发光。 知识产权及项目获奖情况 发表学术论文 30 余篇；申请专利 15 项，授权专利 3 项；所获奖项： 2005 获得江苏省科技进步二等奖，2013 年获纺织工业协会科技进步二等奖， 2013 年获中国商业联合会科技进步一等奖。 4 项目成熟度 实现产业化生产。 5 投资期望及应用情况 目前已与部分企业合作，将夜光纤维应用于玩具、服装等领域。 

产品详细介绍MMW-1B数显式立式万能摩擦磨损试验机   主要用途：         该机以滑动、滚动和复合的形式评定润滑剂和各种材料的摩擦磨损性能。根据用户要求可配有销盘、四球、球-三片、锁-三柱、止推圈、球盘、模拟凸轮、齿轮等多种形式的摩擦副，可以做多种形式的摩擦磨损试验。适用于摩擦学和专业领域，在石油化工、大专院校、研究院（所）等部门具有广泛的用途。  主要技术参数：                              1、最大的试验力：1000N 2、试验力示值相对误差：±1% 3、摩擦力矩测试最大值：2.5Nm 4、主轴转速范围： 0.05~2000r/min 5、试样温度控制范围: 室温~260℃ 6、外形尺寸（长×宽×高）mm：860mm×740mm×1600mm 7、可接记录仪记录温度-时间和摩擦力矩-时间曲线

产品详细介绍 经济型门式拉力机www.dgzhongzhi.com产品详细 典型应用: 金属板材、棒材、管材强度测试；橡胶、塑胶拉伸测试；金属、塑胶弯曲测试；各种异形材料拉伸、压缩、弯曲、剪切测试。 应用领域: 胶带、汽车、陶瓷、复合材料、建筑、食品医疗设备、金属、纸张、塑料、橡胶、纺织品、木材、通讯。   经济型门式拉力机规格 www.dgzhongzhi.com/menshilaliji.html 型号 CZ-8001A CZ-8001 容量选择 500N,1KN,2KN,5KN,10KN,20KN,50KN,100KN 单位切换 N,kN,kgf,Lbf,MPa,Lbf/In2,kgf/mm2 荷重分解度 1/500,000 1/25000 荷重精度 0.5% ±1% 力量放大倍率 无段 最大行程 800,1000可选 有效宽度 400,500mm可选 测试速度 2~200mm/min或25~500mm/min 速度精度 ±1% 位移分解度 0.001mm 软体 可闭环控制软体或标准版软件   马达 AC变频调速马达 AC变频调速马达 传动杆 高精度滚珠镙杆 主机尺寸(WxDxH) 1100x700x2000mm 机台重量 450kg 电源 AC220 10A 或指定   详情请登录www.dgzhongzhi.com www.laliji.com.cn了解更多信息！

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。

2021 年 1 月 27 日，由西南交大与中车大同联合研制的我国首台氢燃料电池混合动力机车，在中车大同电力机车有限公司成功下线，标志着我国氢能轨道交通技术取得关键突破。该车采用西南交通大学陈维荣教授团队研发的轨道交通大功率燃料电池发电系统，突破了燃料电池混合动力系统集成、系统优化控制以及能量管理等核心技术，电堆采用国际领先、可低温启动的日本丰田金属电堆，这也是燃料电池金属电堆在轨道交通领域的首次应用。该车设计时速每小时 80 公里，满载氢气可单机连续运行 24.5 小时，平直道最大牵引载重超过 5000 吨，在不用改变任何铁路基础线路条件下，可在各类机务段、车辆段、编组站以及大型工厂、矿山、港口等场所执行运转、调车、救援等多用途任务。 陈维荣教授团队自 2008 年起，在我国率先开展氢燃料电池在轨道交通中的应用研究，开拓了氢能轨道交通研究方向。历时十余年的技术攻关，团队突破了大功率燃料电池优化控制、混合动力系统能量管理、故障诊断与寿命预测等关键技术，于 2013 年成功研制我国首辆燃料电池电动机车，并于 2016 年与中车唐山公司联合研制成功世界首列燃料电池混合动力有轨电车，引领了我国氢能轨道交通技术发展。 

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。