本发明公开了一种面向“双高”电力系统的最低惯量需求分析方法，由高比例可再生能源发电和高比例电力电子设备介入所导致的“双高”特性降低了传统电力系统的惯量水平以及调频能力，为实现惯量需求分析与受端电网频率稳定指标要求精准匹配，本发明公开了一种计入系统中可再生能源发电部分虚拟惯量控制和下垂控制的频率响应模型，并设计了反向调节“双高”电力系统中可再生能源发电部分的虚拟惯量控制参数，提出了系统中可再生能源发电部分未来建设规划方法。本发明内容能够有效确定“双高”电力系统在满足惯量安全条件下的最低惯量需求，为调控受端电网的惯量水平提供决策支持，从而提高新型电力系统运行的安全性、可靠性。

本技术以岩体工程地质力学和岩体水力学理论为指导，采用五图—双系数法对底板突水危险性进行综合评价，通过理论分析、室内试验、现场测试和模拟计算，系统地开展注浆前后工作面底板水文地质与工程地质特征研究，揭示注浆前、后工作面底板采动变形破坏特征的差异性，为注浆改造底板突水预测和评价提供技术支撑，为承压水体上煤炭资源安全高效开采提供地质保障。 （1）采用五图—双系数法对井田 6 煤底板突水危险性进行了预评价，反映了深部水平煤层底板的水害威胁程度，为矿井防治水工程设计与实施提供了依据； （2）采用岩石物理力学实验、岩石质量指标统计、岩石试件波速测试和原位波速测试等多种方法，研究了注浆前后底板岩体结构的差异性，给出了注浆前后底板岩体的强度值； （3）建立了注浆前原始底板、厚度增加底板、强度增加底板、强度厚度均增加底板、含套管底板等 5 种不同的底板模型，模拟注浆前后各种状态的底板结构类型的采动效应，获得了各种模型的底板采动效应特征，揭示了工作面底板岩体结构改造的效果以及采动效应的岩体结构控制作用； （4）采用孔间电阻率 CT 法对注浆后底板采动效应进行了监测，获得了注浆后底板岩层的破坏特征，揭示了底板岩层破坏具有分带性。

产品详细介绍SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统（多功能种子分析仪）1、货物名称：SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统2、主要用途：SC-G型自动种子考种分析及千粒重仪系统是根据图像识别原理来实现自动分析的。目标照明模式可在背光和普通日光之间切换。可用于各类农作物实粒种子（谷粒、玉米、小麦、油菜籽等）的精确考种、各类粮库的虫口计数分析，以及出苗数、整齐度、均匀度分析，可兼做表面光滑的昆虫计数或虫卵计数（如：米象、蚜虫、蚕卵、鱼籽等），以及被当作种子净度工作台用于种子净度检验。内置支持网上在线升级的模块。3、主要技术指标：★ 500万像素分辨率的彩色数码拍摄仪，及超薄的背光光源板，具有相机画面畸变、背光板均匀性的自动矫正特性，有效减小尺寸测量误差。拍照分析的种粒直径1～20mm。稻种的实粒与秕谷需经风选，再分别计数分析。能大批量自动分析成像后的种粒图片。★ 全自动数粒速度：1200～20000粒/分钟，数粒误差≤±0.1~0.4%，极少监视修正即达100%正确。全自动千粒重分析的精度误差：≤±0.5%。适用于各类农作物实粒种子的自动精确考种、各类粮库的虫口自动计数，以及出苗数、整齐度、均匀度分析，显示和输出计数结果。★ 具有对被分析目标颜色、形状进行自学习和再学习，并实现自动分类的特性，以及品种比对特性。能自动测出各类粘连种粒的每粒粒形参数（长、宽、长宽比、面积、等效直径、周长等），并排序输出。分析过程为全程电脑控制，高效、准确、简便易用，真正一键式操作，鼠标一点，结果即现。具有被测样本条码、电子天平RS232重量数据的自动输入接口。辅助删补：用鼠标选择增加/删除，或直接用鼠标在屏上手工计数，以确保100%正确目标区的个性化计数：对工作区视野中任选范围或矩形范围内的计数。分析数据导出：分析图像结果可保存，自动形成总报表，统计分析结果能输出至Excel表，以及，以及按宽度、长度、面积等输出的排列图和测量图。4 供货基本配置：SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统 数量 备注SC-G型自动考种分析及千粒重软件系统及电子版简明手册 1张 光盘，3年免费升级软件锁 1个 1年保换、2年保修SC-G型自动考种分析及千粒重系统软件质量三包卡 1张 光盘电子文档中USB2.0接口的拍摄仪（彩色500万像素） 1台 非人为损坏，质保1年超薄的背光光源板（A4工作台板） 1个 非人为损坏，质保1年带RS232通讯接口的量程220g电子天平（精度1mg） 1台 生产厂家质保1年RS232接口通讯传输线 1条 非人为损坏，质保1年种粒成像盘、种粒收纳小盘 各1个 注：本技术标书中打★款项必须响应，否则为重大偏离5. 推荐电脑配置（需另配，由投标的经销商在当地找供应商）品牌一体机电脑（酷睿双核CPU / 4G内存/1G显存/ 500G硬盘 / 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，Windows 10完整专业版或完整旗舰版）

产品详细介绍产品简介：　　 MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统适用于测量活体小鼠及其他小动物体内全组分的台式核磁共振成像分析仪，可快速、无损准确的测量动物脂肪、水分、瘦肉含量，并提供成像功能，进行脂肪分布研究。　　MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统（动物脂肪/代谢测量仪），是基于核磁共振（NMR)原理的分析技术。不同组织中H质子含量以及H质子的弛豫时间均有一定的差异，可通过核磁共振信号强度与弛豫时间差异，用特定的信号处理与算法将脂肪、水分、瘦肉含量快速的区分开来。该方法可在小动物清醒状态下完成测试，测试过程对动物没有伤害，可对同一动物模型进行长期持续研究，排除个体差异影响。该仪器可用于从事糖尿病、肥胖症、代谢研究和营养学的科研机构、相应的大学和制药公司。技术指标：1、磁体类型：永磁体；2、磁场强度：0.5±0.08T，仪器主频率：21.3MHz；3、探头线圈直径：40mm；应用领域：1、肥胖研究2、糖尿病3、营养学研究4、药理学5、骨质疏松症6、心脏病学等研究仪器优势与功能：1、脂肪含量测定2、瘦肉含量测定3、自由水含量测定4、脂肪分布成像5、几分钟内检测全身的肌肉、脂肪和水分含量6、适合不同体位的测试，放样对测试无影响7、永磁体，无维护费用，使用成本低8、适用于裸鼠、小鼠和大鼠9、测试过程无损伤，对动物无风险10、动物可在清醒状态下测试，无需麻醉，测试过程简单应用案例一：快速测定老鼠脂肪，瘦肉含量应用案例二：脂肪分布-核磁共振成像测试应用软件注：仪器外观如有变动，以产品技术资料为准。

随着云计算、大数据、分布式AI等数据密集型应用的部署，大规模计算集群（数据中心、分布式AI集群、高性能计算集群）的体系结构、通信模式、流量状态、应用需求发生了极大的改变，上述改变对计算网络的吞吐、时延、带宽提出了极大的挑战，传统电互连网络技术存在拓扑结构复杂、线缆开销巨大、设备数量过多、可集成端口密度有限、网络能耗难以优化等问题，与电互连技术相比，光互连具有高带宽、低能耗、低开销、低时延等特点，具有较大潜力满足数据密集型应用对传输带宽、网络能耗、传输时延、通信逻辑适配等方面的需求，但受到缓存、交换粒度的影响，纯光互连网络难以承载突发性强、数据量小、实时性高的通信任务，因此，充分结合光、电互连技术的优点，研究面向数据密集型应用的扁平化、低时延、可重构光电混合网络，对于突破新型计算网络所面临的功耗、吞吐、时延、扩展性等方面的挑战至关重要。 围绕下一代数据密集型应用对互连网络高带宽、低时延、低能耗、高扩展性的需求，展开高容量、低开销、可重构、扁平化光电混合互连架构的研究。结合光、电交换技术的特点，设计高扩展、低复杂度、大容量、低能耗的光电混合互连拓扑结构；研究低开销、快速响应的光电路/光分组交换控制系统，设计面向快速光交换计算的调度算法；研究低阻塞、多粒度、高连通性的光交换机制及交换芯片；构建高性能光电混合互连网络系统原型，部署典型应用测试基准，验证光电混合网络的潜在优势，为下一代计算网络架构的技术革新提供理论和实践指导。

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（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。