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1、 产品介绍：智能引导式的自助情绪疏导系统，针对愤怒、忧伤、沮丧、焦虑等常见的消极情绪，按照情绪唤醒——合理宣泄——认知调整等步骤，通过多种方法引导用户疏导不良情绪，建立合理信念，获得积极的生活态度。2、 系统构成：本系统由触控一体机、多媒体专业调音设备、头戴式耳机（带麦）、推车型一体机支架及耳机挂钩组成。3、 主要功能及参数：1) 具有情绪主题疏导、趣味宣泄、认知朗诵、心情涂鸦、情绪体验、档案管理模块。2) 近200个心理引导库，模拟心理咨询互动，给予实时反馈和专业引导。3) 智能采集声音的实时分贝值，计算能量值，评估宣泄指数等。4) 情绪主题疏导：提供常见的五大情绪问题（愤怒、忧伤、沮丧、焦虑和烦躁）的应对疏导方案，通过情绪唤醒——合理宣泄——认知调整等步骤，智能引导用户疏导不良情绪，并自动生成报告。5) 趣味宣泄：采用游戏形式，引导用户呐喊宣泄，包含了“大声尖叫”、“爆发吧！小宇宙”和“跳跃的大脚”三种声控呐喊宣泄游戏；系统自动记录每次游戏中的最大呐喊分贝、最长呐喊时间、宣泄指数等。6) 认知朗诵：通过朗读引发用户思考，建立合理认知。五大情绪主题下有丰富的朗读素材，同时支持素材自添加，并可自动生成滚动跟读模式，具有录音、修音、发布、点播、互动等功能。7) 心情涂鸦：借助涂鸦方式，帮助用户从负面情绪中解放出来，分为自由涂鸦和模板涂鸦两种方式，支持用户自添加涂鸦模板，具有发布、查看、互动等功能。8) 情绪体验：通过表情模仿与拍摄，体验相应的情绪；包括“敌意”、“烦躁”、“愤怒”、“害怕”，“焦虑”，“沮丧”，“喜悦”，“忧伤”等8种情绪，用户可添加更多表情；拍摄的表情照片可设置为头像。9) 档案管理：具有个人资料修改、历史足迹记录等功能。

功能电子课牌：显示课表、实验室介绍等，能进行身份认证功能，能显示实验室内监控画面，能进行查询开放预约功能。大屏展示：根据实际需求，可展示实验室当前状态、课表信息、通知信息等。触摸一体机：能进行信息查询、开放预约功能。运维展示：通过图形或表格形式展示实验室运行状态，设备状态，各项数据统计等。特点1、具备交互性，不仅仅只是信息的显示，能进行查询、预约等。2、多元化显示，能显示图片、视频、文字等信息。3、具备定时起停等功能。4、具备无人休眠来人自动唤醒功能。5、具备实验室实时运行状态显示功能。6、具备单独或统一控制或发布功能。

1、参照典型人体标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

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。