（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。

计算机控制系统的抗干扰是计算机软、硬件设计中必须考虑的重要问题，而程序计数器 PC 的抗干扰俗称 “ 程序跑飞 ” 问题，又是设计中需主要解决的问题之一。现有解决 “ 程序跑飞 ” 的常用方法包括设置 “Watchdog” 监视器、设置程序指针陷阱或使用复位指令等。通过对计算机控制系统抗干扰的研究，在 “ 程序跑飞 ” 的故障中，程序计数器 PC 的内容变化有一定规律的。我们以 PC 被干扰后其内容分布在程序存储器空间的区域不同，将干扰分为三种： Me 区干扰； Mo 区干扰； Mf 区干扰。该专利提供一种计算机中央处理器的抗干扰方法，其硬件设计简单、使用操作简便，能够简易能快速发现程序在空白程序存储区 Me 和空闲程序存储区 Mf 的干扰问题。

本发明公开了一种规模化厨房垃圾匀质除杂一体化装置及其处理方法。破袋匀料装置置于垃圾受料斗底部出口下方，第一物料提升机入口侧置于破袋匀料装置底部出口下方，第一物料提升机出口侧位于滚筒筛分机入口上方，滚筒筛分机下方设有筛下物传送带，筛下物传送带连接到第二物料提升机的入口侧，第二物料提升机传送轮上装有磁选转毂，第二物料提升机出口侧位于破碎分选装置入口。本发明可对规模化厨房垃圾进行集中匀质纯化，大幅度提升生物质纯度，可直接用于厌氧产沼能源化利用；塑料分步分选收集，提高塑料的去除率，避免塑料袋对刀组及主轴的缠绕，提高运行稳定性；整体系统及装置结构紧凑，占地面积小，拆装方便，易于维护。

2,4,6-三嗪-1，3，5-三巯基及其钠盐广泛应用于含重金属的废水处理和贵重金属如Ag,Pb,Au的回收。橡胶交连剂，阻热剂等。其技术指标已达到国外同等产品的要求。外观为淡黄色或淡黄色液体，无味，比重1.12g/dm3,PH值12~13。

本发明公开了一种应用到光谱椭偏仪中的氙灯光线光强平滑处 理装置及方法。该光强平滑处理装置包括准直透镜、汇聚透镜和光阑， 准直透镜为消色差透镜，用于将待处理的氙灯光线准直为平行光束； 汇聚透镜为单透镜，用于将平行光束汇聚聚焦，汇聚后的光斑大小随 波长的增加而增大；光阑设置在汇聚透镜后并间隔一定波长焦距位置 处，通过设定该光阑的大小使紫外波段的光斑可透过该光阑而可见到 近红外波段的光斑被阻挡，从而减小可见到近红外波段的光束光强， 实现平滑。本发明还公开了一种氙灯光线光强平滑处理方法。本发明 没有损失任何波段的光线，探测器或者光谱仪可以正常响应全光谱范 围的光线，从而可以光谱椭偏仪从紫外到近红外全光谱范围内的高精 度测量。 

一种用于匍匐茎型克隆植物的异质性光照处理装置，其特征在于：包括第一培养槽、第二培养槽、支架、遮光布、遮光套、电光源和微电脑时控开关，在支架的底部并排放置高度一致的第一培养槽和第二培养槽；在该支架顶部下面装有为匍匐茎型克隆植物相连分株提供异质性光照条件的电光源，该电光源通过微电脑时控开关与电源连接；在该支架中间设有用于隔离第一培养槽 与第二培养槽之间光线的遮光布，并在该支架外围设有遮光套。

本发明公开了一种规模化厨房垃圾匀质除杂一体化装置及其处理方法。破袋匀料装置置于垃圾受料斗底部出口下方，第一物料提升机入口侧置于破袋匀料装置底部出口下方，第一物料提升机出口侧位于滚筒筛分机入口上方，滚筒筛分机下方设有筛下物传送带，筛下物传送带连接到第二物料提升机的入口侧，第二物料提升机传送轮上装有磁选转毂，第二物料提升机出口侧位于破碎分选装置入口。本发明可对规模化厨房垃圾进行集中匀质纯化，大幅度提升生物质纯度，可直接用于厌氧产沼能源化利用；塑料分步分选收集，提高塑料的去除率，避免塑料袋对刀组及主轴的缠绕，提高运行稳定性；整体系统及装置结构紧凑，占地面积小，拆装方便，易于维护。

针对我国油田区域土壤不同浓度、不同原油物性、不同土壤环境 的石油污染，开发物理化学—生物耦合技术以及微生物—植物联合生 态修复的分类集成技术，并建立相应的示范工程。在着重开展技术创新与集成的同时，尝试建立油田区污染土壤的修复理论体系、技术规 范和评价体系，建设油田区典型石油污染土壤生态修复集成技术的示 范工程，同时为在我国大面积开展石油污染土壤修复工作建立一个具 有国际先进水平和引领作用的技术研发平台，为我国油田区污染土壤 生态功能恢复和环境质量改善提供技术支撑。