（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。

随着氢能源汽车以及太阳能光解水的发展，氢能源必将变得更加普及。氢气是一种易燃易爆炸气体， 氢气报警器就成为氢能源安全的一种必然要配置的设备，而光学氢气报警成为必然的选择。以前光学氢气 报警器机理是通过通氢气后因材料吸氢而引起的介电常数变化来探测，存在通氢前后光学变化小，刚性衬 底上的吸氢材料多次吸氢后的应力变化而出现裂缝而失效。我们首次发现了在柔性衬底上吸氢材料由于吸 氢而从镜面变成漫反射面的现象，提出了氢气传感和报警新机理，氢气传感器灵敏度和光学响应度变化大， 寿命长。所以我们提出研制基于这种新机理的氢气报警器，并应用到所有需要氢气报警的场所和产品上。

本发明公开了一种基于 Nios-II 处理器的编码器接口测试装置， 包括 FPGA 芯片和与其相连的增量式 TTL 接口模块、增量式正余弦接 口模块、绝对式接口模块、显示屏和 PS/2 接口设备，其中，增量式 TTL 接口模块用于与增量式 TTL 接口类型的编码器连接，增量式正余 弦接口模块用于与增量式正余弦接口类型的编码器连接，绝对式接口 模块用于与绝对式编码器连接，以将其输出的串行数字信号进行差分 信号和单端信号之间相互转换， FPGA 芯片包括有内嵌在片内的 NiosII 处理器，其对输入的信号进行处理，实现对编码器接口的测试。本发 明的装置可以解决现有编码器测试平台中编码器接口不能相互兼容问 题和携带不方便问题，具有成本低、功能强、体积小、结构紧凑、集 成度高的特点。 

本发明公开了一种动态存储器刷新方法与刷新控制器，属于半导体存储器技术领域。本发明基于增益单元存储器，利用增益存储单元有二组相互独立的字线和位线，在时钟的上半周期完成外部访问的读/写操作，而在时钟下半周期完成刷新读/刷新写操作。本发明根据增益单元的刷新同期、存储 Bank 的行数以及时钟周期产生刷新请求信号以及刷新状态信号；根据刷新状态产生相应的刷新读、刷新写操作的控制信号控制刷新读和刷新写操作与外部读/外部写操作并行

本发明公开了一种声压测量传感器及多纵模光纤激光器声压测 量系统。声压测量传感器包括金属圆桶、薄膜和光纤；金属圆桶的侧 壁中部有开孔，内壁设有吸音棉；薄膜位于金属圆桶的上端开口处， 形成密封结构；光纤两端固定，呈紧绷状态，中部粘贴在薄膜的表面。 多纵模光纤激光器声压测量系统包括 980nm 泵浦光源、多纵模激光谐 振腔、光纤隔离器、光电转换模块和频谱分析仪；多纵模激光谐振腔 包括声压测量传感器、波分复用器、掺铒光纤、可

产品详细介绍 1.资源内容涵盖《童话故事》、《科幻灵异》、《经典名著》、《科普百科》、《传记历史》、《诗歌散文》、《幽默成长》、《寓言传说》、《中小学教辅》、《侦探冒险》、《国学精选》等主题的书籍。 2.资源内容具备读前导读、读中助读、读后分享交流三个环节。 3.资源需支持多种电子书格式，涵盖音频、互动、练习环节 4.智能分级阅读作业模块：具有统一认证登录（登录后自动显示其真实姓名及师生的所在班级）；具有作业布置功能，可布置朗读作业、阅读作业、发布功能；具有检查作业的功能，可查看每个学生的作业情况；系统提供客观题的自动批改功能；提供按年级、年龄分类的方式 5.智能分级互动模块：书籍简介评论中点赞互动；班级动态中与同班同学交流互动；书友动态中与看过同样书籍的书友交流互动；自由朗诵中对朗动录音点赞评论 6.智能分级阅读测评/阅读训练模块：按年级和短文类型分类评测多篇短文；提供3~4道挑战题，帮助测试文章阅读效果 7.学生端APP系统：完成阅读能力评测、自由朗读、听书、完成朗读作业阅读作业评测、书圈阅读互动、书城、阅读签到等功能。 8.教师端APP系统：教师端程序要求基于安卓系统开发，提供移动端教学；支持触控屏操作；具备统一身份认证登录（登录时可以选择学科、班级）,登录后直接显示其真实姓名；可以发送（可单独对某位或某几位学生发送，亦可向全体学生发送）电子书的资料至学生端；能实时收集、查看学生上传的在线文字提问，并能及时给予反馈；能发起客观题、主观题的测试，并能实时查看测试结果；支持作业布置功能，可布置朗读作业、阅读作业、发布功能 9.家长端APP系统：实时查看孩子阅读报告；实时查看孩子作业报告；实时掌握孩子社圈交流情况反馈；学生端家长管控功能；书城功能，与孩子共同阅读。 10.学校管理端：PC端一键查阅全校、班级多维度阅读数据，精准大数据分析系统，助力学校高效掌握全校学生阅读情况。 语言支持：Android 6.0语言  处理器类型：Cortex-A53 八核 1.5Ghz  存储：1GB+16GB 显示屏：6.0英寸 E-ink Carta HD屏 阅读灯：支持（单色温） 分辨率：1072*1448 （300PPI） 触控类型：电容触摸（钢化玻璃盖板）  喇叭/麦：2个BOX盒子喇叭/1个硅麦 产品尺寸：200.3*138*7.96mm 颜色：蓝色/粉色 电子书格式：TXT,PDF,EPUB,FB2,MOBI,RTF,CHM,HTML Adobe DRM etc.等 书城：K12分级书城 分类书单：支持 词典：汉语词典、歇后语词典、英汉汉英词典、名言警句词典、同反义词大词典 复读机功能：支持

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