（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。

该专利针对造纸废水污染负荷高、难降解有毒有机污染物含量大的特点，首次通过反应器内区域分割，实现产酸、产甲烷两相分离，产甲烷两阶段处理的模式，优化了厌氧微生物菌群，有效解决目前造纸废水厌氧处理效率低、易酸化崩溃、运行稳定性差的问题。参评专利目前已在国内37家企业推广应用，近三年累计实现节支效益超过3.4亿元，在造纸废水领域产生了显著的经济效益，专利发明人因该专利取得的良好应用效果而获得2015年广东发明人奖和2014年度中国造纸蔡伦科技奖。并获得了广东专利优秀奖。

为了攻克平安城市建设中视频监控系统存在的若干技术瓶颈，推动我 国安防行业标准化建设，提升视频监控行业整体发展水平，保障城市安全和 国家边海防安全。本成果在国家“863计划”项目、国防“十一五”基础科研 专项、国家重点新产品计划、国家火炬计划等20余个项目的支持下，历经十 余年，开展了平安城市建设中的突发事件智能感知、视频图像目标分类识别、 视频图像质量优化提升、海量视频联网共享等重大关键问题的理论研究和技术攻 关，突破了若干重大理论技术的关键问题和实际应用的瓶颈问题，取得了一系列 国际先进、国内领先的理论和技术成果。 本成果基于创新性的项目成果所研制的具有国际国内竞争力的应用装置、 系统和综合平台，不仅在2008年北京奥运会、2009年建国六十周年国庆阅兵、 2010年上海世博会等重大安保工程，重庆等14个省市自治区的70多个省市县公 安（分）局的平安城市应急联动防控体系建设，“XX”等4个军用机场和重 庆民用机场的内部或周界安全防护，以及上海市等省市的边防工作中做出突出 贡献，创造了巨大的社会效益和重大的军事效益。市场及经济效益分析： 本成果也实现了销售收入、利润、纳税额、创汇额的快速增长，为企业、 地方和国家创造了显著的经济效益。自2007年以来，本成果已陆续转化并应用 到项目完成单位的视频监控产品中，优化了产品结构，增加了视频监控系列产品 的附加值。一系列具有行业领先水平和国际市场竞争力的产品不断推出，为企业 创造了显著的经济效益。截至2012年，运用项目成果研制生产的海康威视智能视 频分析系统、网络硬盘录像机等产品，销售额连续三年保持高速增长，累计实现 销售收入近5.1亿元，利润近1.7亿元，创汇近0.13亿美元。杭州海康威视数字技 术股份有限公司亦因此获得“中国安防十大品牌”和“安防行业十大民族品牌” 评选第一名，成功入选“全球安防50强"并于2012年跻身全球前五名。根据世 界著名电子行业研究机构IMS最新调查结果显示，2012年海康威视在视频监控产 品领域全球市场占有率第一，数字录像机全球市场占有率第一。本成果的实施由重庆大学、杭州海康威视数字技术股份有限公司、中 国航天科工集团第二研究院、中国兵器工业第五八研究所组成的项目团队 共同完成。历经近十年，在国家“863”计划、国防“十一五”基础科研专 项、国家重点新产品计划等20余个项目的支持下，以“产学研”的合作形式， 通过联合攻关，突破了若干重大理论技术的关键问题和实际应用的瓶颈问题，取 得了一系列国际先进、国内领先的理论和技术成果。联合参与制定了国家、行业 和地方标准17项；获授权国家发明专利41项、软件著作权3项；荣获省部级科技 奖励9项；联合开发了以“多场景下目标监控接力追踪"等为代表的综合视频监 控系统，以及以国家重点新产品“矩阵式综合视频监控系统"为代表的多项具有 国际国内市场竞争力的视频监控产品；联合参与了重庆等多个地市的平安城市应 急联动防控体系顶层设计。

本发明涉及废弃物处理技术，旨在提供一种利用太平二号蚯蚓同步处理圆币草与脱水污泥的方法。包括：养殖床准备；引种太平二号蚯蚓，四十天后有密集蚯蚓活动则表明太平二号引种成功；圆币草与脱水污泥的处理：将脱水污泥与粉碎后的圆币草以7∶3体积比充分混匀后覆于养殖床上，当混合物表层被颗粒状蚯蚓粪所覆盖时，表明混合物已处理完全。本方法工艺简单，对混合物处理效果好，效率高，投资运行费用低，管理方便，处理产物应用前景广阔，体现着低碳环保等特点。

本发明公开了一种金属软磁复合材料的非均匀形核绝缘包覆处理方法。它包括如下步骤：1）将金属磁粉过筛进行粒度配比；2）利用非均匀形核法对配好的金属粉末进行绝缘包覆后干燥；3）将干燥后的磁粉与粘结剂混合均匀，加入脱模剂干压成型，将其压制成坯样；4）将坯样于保护气氛中保温0.5~2h，空冷，喷涂，得到目标产物。本发明采用非均匀形核法制备的复合粉末包覆均匀、致密，包覆层厚度可控，具有良好的抗氧化性、高的电阻率、高的饱和磁化强度，具有优良的磁性能和力学性能；采用非均匀形核法在金属磁粉表面均匀包覆一层Al2O3绝缘层，包覆效果优于现有方法，且可操作性强，便于批量生产。

本发明公开了一种二维 FFT 处理器的行转置架构，具有以下特点：FFT 处理器包含片上行转置存储器，用于保存图像行变换结果。当行变换结果超过该片上存储器容量时，每行变换结果的前 2k 个数据写入片上行转置存储器，剩余数据写入片外 SDRAM，k 根据行变换结果和片上行转置存储器容量计算得到。此时，将片上行转置存储器一分为二，记为存储器 A、B，用于保存行变换部分结果以及暂存片外SDRAM 读出数据。在从存储器 A 或

程鑫课题组主攻微纳加工技术，包括超高精度（亚5纳米）表面图形化技术、适用于产业化的大面积低成本纳米加工技术、微纳3D打印技术等。课题组同时开发微纳加工在半导体器件、纳米光学、生物医学工程等多个领域中的应用。近年来，课题组在微流控芯片领域开展了大量创新性研究工作，并取得了一系列成果。 DNA/RNA测序前文库构建和蛋白质的结构大规模质谱检测等基因组学和蛋白质组学研究中的关键技术都涉及到稀