（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。

面向AI等应用发展趋势推出的新一代高性能、高密度插卡式交换机 产品特性： 固化4个扩展插槽，每槽位最大可支持32个100G端口，更好满足数据中心网络演进需求 支持2+2电源与5+1风扇热插拔，支持GR完美重启，实现硬件与链路可靠性双重保护 三层路由功能轻松适配多重业务，数据传输高效有保障 多重管理方式选择 网络维护简单有效 构建下一代数据中心网络 AI/机器学习等应用的高速发展，驱动下一代数据中心网络向100G/400G演进。下一代数据中心网络，要求设备在单位空间内，具备更高的性能、更大的带宽，RG-S6920-4C在4U高度空间内，最大可提供128个100G端口，或64个100G端口+16个400G端口，更好的满足下一代数据中心网络的演进需求。 构建高性能、低延时数据中心网络 RG-S6920-4C交换机配合RG-S6510系列交换机，基于PFC/ECN等网络流控技术，以及MMU调优技术，可构建端到端、无损、低时延转发的RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）基础承载网络，满足AI/机器学习、高性能计算、分布式存储大数据等应用场景的网络部署要求。 电信级可靠性保护 RG-S6920-4C交换机支持2+2电源冗余，5+1风扇冗余，所有电源模块以及风扇模块均可以热插拔而不影响设备的正常运行。此外整机还支持电源和风扇的故障检测及告警，可以根据温度的变化自动调节风扇的转速，更好的适应数据中心的环境。还具备设备级和链路级的多重可靠性保护。采用过流保护、过压保护和过热保护技术。 除了设备级可靠性以外，该系列还支持丰富的链路可靠性技术，比如支持GR快速重启、BFD快速转发检测等机制。当网络上承载多业务、大流量的时候，降低异常对网络业务的影响，提升整网可靠性。 IPv4/IPv6双栈协议多层交换 RG-S6920-4C交换机，硬件支持IPv4/IPv6双协议栈多层线速交换，硬件区分和处理IPv4、IPv6协议报文，支持多种Tunnel隧道技术（如手工配置隧道等等），可根据IPv6网络的需求规划和网络现状，提供灵活的IPv6网络间通信方案。 支持丰富的IPv4路由协议，包括静态路由、RIP、OSPF、IS-IS、BGP4等，满足不同网络环境中用户选择合适的路由协议灵活组建网络。 支持丰富的IPv6路由协议，包括静态路由、RIPng、OSPFv3、BGP4+等，不论是在升级现有网络至IPv6网络，还是新建IPv6网络，都可灵活选择合适的路由协议组建网络。 完善的管理性 支持丰富的管理接口，例如Console、MGMT口、USB口，支持SNMPv1/v2/v3，支持通用网管平台。支持CLI命令行， Telnet，集群管理，使设备管理更方便，并且支持SSH2.0、SSL等加密方式，使得管理更加安全。 支持SPAN/RSPAN镜像和多个镜像观察端口，可以将网络流量输出分析以采取相应管理维护措施，使原本不可见的网络业务应用流量变得一目了然，可以为用户提供多种网络流量分析报表，帮助用户及时优化网络结构，调整资源部署。

智能供配电实验研究共享数字云平台（简称研究平台）由供电系统智能故障模拟系统、高低压智能供电系统、集散控制系统、云控制系统、客户端等子系统组成。实验者授权后，开展线上+线下供配电系统的操作实训、系统实验；研究者授权后开展线上“云计算、大数据处理、人工智能”在供配电系统中的应用研究，赋能供配电行业经济数字化。 一、系统功能 研究平台提供供电一次系统故障源，如过电流、过欠电压、三相不平衡等故障种类。提供供电二次系统运行信息，包括微机继电保护输出信息和开关柜体运行信息。如电压、电流、功率、频率、电能、绝缘电阻、温度、湿度等模拟量；断路器分闸、断路器合闸、手车工作位、手车实验位、接地刀合位、储能位等开关量；短路、过流、过负荷、过压、欠压、漏电、绝缘监视、照明、闭锁等保护信息；开关的分闸、合闸、复归、试验、温湿度等控制信息。事件和故障的数据等事件记录信息。 研究平台具有人机会话、数据显示、记录查询、参数修改、控制操作等功能，设有就地操作、上位机操作、客户端云操作等操作方式，提供数据库、数据传输、数据处理、云组态等功能，使分布式用户分享系统数据资源与控制资源。 二、系统特征 研究平台集供配电系统的能量流与信息流有机融合。以实验装置为中心，辐射分布式、远程众多客户端，共同分享实验平台资源。提供了一个从构思、设计、实施、验证、评价等全方位线上+线下研究场景。服务于本科生的实践教学，研究生、科研人员的项目研究。 （1）、平台集成度高、安全可靠。平台硬件装备包括供电系统智能故障模拟装置与智能测试装置，智能高压进线与出线开关柜，智能低压进线与出线开关柜，组成一个有机体系。系统工作电压为交流380V，高压开关主回路为交流380V，总功率小于10KW，安全保护性高。 （2）、搭建共享智能数字研究空间。研究者在客户端自定义供电系统一次运行工况后，获取相应的二次信息，共同分享数据资源。基于数据挖掘、机器自学习等人工智能方法，设计软件算法，研究供配电的运行趋势研判、故障诊断和预测、运行预警等的控制方案，提升供配电系统自主识别能力，提升供配电系统安全和经济运行水平。 （3）、营造分布式融合教学研究空间。在不同地域的实验室、单位、高校，线上线下同步进行开展教学研究工作。同时，研究平台吸纳异地企业、科研院所、高校的优质硬件资源。基础资源一边建设、一边分享，合作资源共建共享，跨区域融合，实现滚动式发展。 三、实验与研究内容 1、高低压供配电实训操作系统。完成低压供配电与高压供配电等系统操作；高压开关柜机械联动与低压开关柜闭锁联动等系统原理实训；高压继电保护与低压继电保护等系统参数整定实训；高压一次系统与低压一次系统故障模拟等实训操作。 2、研制供电+控制设备一体化无人值守系统，远程监控现场装备的运行状况、系统操作、以及运行管理。适用于油田、沙漠等野外无人值守场所，可用手机、平板电脑、电脑等终端设备远程监控与操作。 3、研制无人值守变电站，用手机可以监视设备运行工况、操作设备运行。 4、研制分布式变电站集群化管理系统。实现社区、企业变电站分布式管理与远程自动化监控有机融合，能够跨区域集群化监控，完成众多变电站的运行监控、故障预判、检修预警、故障排查、远程急停电、远程送电、运行电费监管等业务。 5、研制供配电损耗分析系统。分析线路损耗、变压器损耗，有效诊断窃电、摊派电损、电价估算等。 6、研制供配电虚拟仿真系统。研究高压开关、变压器、电缆运行、继电保护、倒闸操作等虚拟仿真系统。 7、研制供用电协调控制系统。研究风光互补控制、用电协调控制系统、光伏发电+负载协调控制系统、风力发电+负载协调控制系统等协调控制系统。 8、研制设备远程控制系统。如农业灌溉、供排水、抽油机、景观灯等远程控制系统。 四、适用对象 1、实验教学：电气工程及其自动化专业、电子信息专业、计算机专业、计算机软件专业、测控技术与仪器专业、机械设计专业等本科专业。 2、实训与培训：电气控制技术人员、供配电技术人员、供配电运行人员等。 3、软件系统开发：自动控制系统软件、供配电系统软件。 4、算法验证：自动控制系统算法，供配电调度系统、协调控制系统算法等。  

本发明提供一种侧向位移式多功能模型槽实验系统，该模型槽实验系统包括有模型槽部分、实验加载部分、量测部分，模型槽部分与实验加载部分通过螺栓连接，量测部分通过螺钉固定在模型槽部分上。本发明的效果是该实验系统可根据具体的实验要求进行多种试验。调整活动挡板墙的姿态可做各种位移模式的相关实验；限制活动挡墙位置，可实现不同尺寸的模型槽实验；去掉活动挡板可实现无侧限情况下的相关实验；将活动挡板墙替换成破口材质的板材则模拟隧道开挖相关实验；将活动挡板墙固定可做各种桩基地基实验；配上降雨设备即可模拟有关降雨的相关问题；外表量测系统直观的看到实验效果，反力架的反力平衡使得实验系统具有更好的独立性，降低了实验的实施难度。

本项成果是在底支撑架的左端设左安装架、右端设右安装架，左安装架和右安装架的顶端设上安装架，左安装架、右安装架、上安装架上前后方向加工有孔，槽钢的一段设在左安装架上、另一段设在右安装架上，在上安装架上设上加压装置、左安装架上设左加压装置、右安装架上设右加压装置。本发明采用单体实验架组装技术方案，一个单体实验架可进行平面试模加载实验，两个以上的单体实验架可进行立体试模加载实验，单体实验架上设置了加压装置。

多体量子系统在强相互作用下会呈现出丰富多彩的新规律。当粒子间库伦势能远大于系统的其他能量时，我们无法再以微扰方式理解粒子间的互动。在特定条件下，多体系统通过粒子间的相互关联将材料能带结构的微小变化放大，从而产生实验可观测的宏观变化。 半导体异质结中的二维自由载流子是研究多体现象的极佳载体。该体系具有极低的晶格缺陷，使得0.1mm的宏观范围内的电子具有可观测的量子相干性。在强磁场环境中，粒子的动能被压缩到具有大量简并的分立朗道能级中。这时该系统的哈密顿算符中仅仅包含了粒子间的库伦相互作用。多体问题的复杂性瞬间呈现在我们眼前：具有相同哈密顿算符的自由电子系统可以自发地呈现出气态、不同固态、不同液态、甚至激子态。 应力应变是调控材料特性的常用方法。压力可以改变材料的晶格常数，从而改变材料的禁带宽度、改变载流子的有效质量、调节导带底在波矢空间的位置或者电子在不同能谷的分布。当前的角分辨光电子能谱（ARPES）实验能够分辨meV的能带结构，而基于多体理论的第一性原理计算能够达到0.1eV的精度。受限于分辨率，静液压对材料能带的精细作用并不为我们所了解。静液压改变了材料的晶格常数，但是并不改变材料的空间对称性、自旋属性、或者角动量属性，因而对物态调控有独特的价值。 2015年，普渡大学的Csathy教授的实验组首次报道了稀释制冷温区的静液压输运测量（Nature Physics 12, 191）。这一实验发现各向同性的静液压会引起GaAs/AlGaAs中的二维电子系统发生各向同性的分数量子霍尔态到各向异性的电荷密度波的相变。我们参考他的实验技术路线，成功实现了电子温度小于40 mK、压力最高20 kbar的极低温静液压测量环境。相比金刚石对顶砧技术，静液压技术尽管能获得的压力低，但是适用于大体积的样品，也便于开展极低温下的输运测量。 利用这一技术，量子中心研究生黄可研究了静液压下的GaAs/AlGaAs异质结二维空穴系统。实验观测到，在各向同性的静液压诱导下，朗道能级填充系数3/2附近的分数量子霍尔态出现了自旋相变。通过对相变规律的分析，作者发现两个由于自旋轨道耦合分裂的朗道能级在高压作用下发生简并，所以空穴具有不同自旋量子数的子能带在静液压作用下发生了相应的微弱变化。该工作利用多体量子态相变研究静液压作用下材料物性发生的10μeV量级的微小变化，高于其他已有的实验探测手段和计算方法。

利用等强度的偏振正交的双色飞秒光场（800nm + 400nm），深入研究遂穿电子干涉的干涉动力学，提出了利用新型的“时空电子干涉仪”，探测电子在遂穿过程中获得势垒下相位，揭示电子隧穿的动力学信息。该工作利用先进的冷靶反冲离子电子动量成像谱仪（所谓COLTRIMS），清晰地测量了正交双色光场下的光子周期内干涉图案。通过与理论模拟的对比 [强场近似（SFA）,库仑修正的强场近似(CCSFA)和数值求解含时薛定谔方程（TDSE）]，揭示出了光电子势垒下相位的对干涉图案的贡献。研究结果表明势垒下相位蕴藏着的电子隧穿动力学信息，对光电子干涉和光电子全息起着不可或缺的作用。

中国科学技术大学潘建伟及其同事彭承志、徐飞虎等利用“墨子号”量子科学实验卫星，在国际上首次实现量子安全时间传递的原理性实验验证，为未来构建安全的卫星导航系统奠定了基础。该成果于2020年5月11日在线发表在国际学术知名期刊《自然·物理》上。