（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。

针对国民经济基础产业的大型复杂机电系统及其构件中常见多发故障，深入研究了早期故障智能预示理论体系与技术支持。研究成果归纳为数据获取、模型定义、数据分析、状态评估、混合智能决策等五项主要部分，涉及监测传感器的合理配置、信号采集与处理、数据管理、特征提取、信息融合、模式分类、状态评估、智能判别与决策预示的全过程。重点突破了解决早期微弱潜在故障的诊断和混合智能预示技术等急需解决的瓶颈问题，正确有效地揭示早期、潜在故障的发生、发展和转移，提供具有普遍意义的早期故障智能预示的理论与技术。从而为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，满足国民经济发展的迫切需要。

一种多声道系统效果增强方法及系统，包括扬声器阵列呈正多面体结构摆放时，获取正多面体顶点处扬 声器的坐标，构建新的扬声器摆放点，获取新的扬声器摆放点的位置信息，计算所有扬声器的初始分配信号，将新扬声器摆放点处的扬声器信号分配给正多面体顶点处扬声器，通过求和的方法获取正多面体顶点处各个扬声器的最终分配信号，删除新的扬声器摆放点处的扬声器。本发明技术方案可增加空间信息的分解成份，更充分保持原点处、左、右耳处声音的物理性质，有利于多声道系统重建效果的增强。

产品详细介绍  大学心理学实验设计系统 “大学心理学实验设计系统”是在综合国内外心理学实验软件系统和在经过多年的大学心理学实验教学实践和使用的的基础上，研发设计的用于心理学专业教学和实验设计的软件系统。该实验系统对心理学教学中的所有实验进行严谨科学的分类，与实验心理学教材紧密相连，能够满足实验普通心理学基础实验、发展心理学、教育心理学实验、社会心理学，以及实验心理学、认知心理学基础和研究设计型实验的实验教学和实验设计的要求，通过北师大心理学专家教授在教学与研究过程中的不断更新和扩充，吸纳了国内外实验心理学最新研究成果，包含国内外最新心理学实验、心理学主流范式和实验心理学的前沿理念。另外，辅仁淑凡实验系统开创先河，首次将现场实验纳入系统，使学生不仅可以学习到现场实验的设计思路及方法，还可以了解经典心理学现象的起源与发展。本系统作为大学实验心理学课程的必备教学软件，既涵盖实验心理学教学研究课程中涉及的所有实验，又含纳了国内外实验心理学界的最新研究发展成果，处于国内心理学实验教学和实验设计的最高水平。 本实验设计系统功能全面，设置灵活，方便心理学实验教学和操作。实验参数、实验材料、实验时间、频率等均可根据教学需要进行设置，教师可远程控制实验具体内容，监控学生实验内容、实验流程和实验结果，大大方便了实验心理教学工作，并提高了实验教学的相关性、准确性和目的性。实验完成后，系统自动生成实验报表，具备存档、查询、统计、导出等系统管理功能。同时，本系统融入美国领先的意念交互产品Mindset@意念耳机技术，使学生在进行实验的过程中，真正做到人机交互，系统运用生物反馈仪器监控脑波，并自动生成注意力、集中度等多种生理及心理学维度指标，使实验结果更具专业性和研究价值。另外，系统自带多种心理学辅助教学工具：如随机数生成器、报告查看器、文本编辑器等，方便教师与学生进行实验设计及编写报告。　 大学生心理学实验设计系统（普及完全版）主要包括如下五大类实验：实验心理学、认知心理学实验、普通心理学实验、教育心理学实验和发展心理学实验，合计约80个实验。实验系统（专业版）共包含如下九大类实验：实验心理学、认知心理学实验、普通心理学实验、教育心理学实验、发展心理学实验、社会心理学实验、工程和人机心理学实验、高级心理学实验以及国外最新心理学实验研究范式，合计约130个实验。具体实验列表如下：   第一部分：实验心理学   ---传统心理物理法 最小变化法 平均差误法——彩色明度辨别阈限 平均差误法——缪勒-莱耶错觉 等级排列法 对偶比较法 ---信号检测论 信号检测法——有无法 信号检测法——迫选法 信号检测法——评价法 ---反应时实验 简单反应时 选择反应时 辨别反应时   第二部分：认知心理学实验   ---信息加工实验 轮廓比较与命名的信息加工过程 记忆的搜索方式 表象心理旋转 信息加工模式 句子类型对句子理解速度的影响 正负信息与句子的理解速度 ---学习与记忆实验 瞬时记忆 短时记忆 长时记忆 记忆的保持与遗忘规律 记忆广度 学习的系列位置效应 学习迁移——不同材料的学习迁移 学习迁移——相似材料的学习迁移   第三部分：普通心理学实验 ---感觉实验 差别阈限实验 后像实验 对比实验 ---知觉演示实验 知觉的对象性：双岐图形、知觉定势 知觉的整体性 知觉的恒常性 知觉的理解性 ---错觉 大小错觉 形状和方向错觉 动态视觉错觉 不可能图形 ---空间知觉 深度知觉和距离知觉、主观轮廓。 ---时间与运动知觉 时间复制 时间估计 速度知觉 运动后效 ---心理的神经生理机制 ---大小恒常性 --- Stroop效应 ---表象心理旋转 ---视觉与听觉反应 ---双耳分听 ---注意波动 ---注意广度 ---注意分配   第四部分：教育心理学 智力活动的言语机制 活动任务与注意 警觉水平 空间位置记忆广度 数字记忆广度 汉字学习的系列位置效应 学习迁移 颜色的情绪机制 课堂信息加工 延迟满足 习得性无助演示实验   第五部分：发展心理学 河内塔实验 量水实验 句子理解 概念形成 儿童选择性注意 知觉速度 空间定向 镶嵌图形 操作思维 图形推理 汉语理解   第六部分：工程与人机交互心理学 背景文本颜色搭配对阅读理解的影响 前置线索与刺激视觉特征相容性 多目标注意追踪实验 广告心理 复合刺激图形的注意追踪研究 手机显示界面实验 手机快捷键和翻页键操作的工效学研究 彩屏手机信息阅读的工效学研究   第七部分：高级心理学实验 词的具体性对FOK的影响 前瞻性记忆实验 双耳分听任务中语音对汉字认知的影响 视觉通道的注意瞬脱现象 听觉通道的注意瞬脱现象 视觉学习判断 听觉学习判断 认知方式对内隐记忆的影响 不同嗓音材料的记忆差异 选择性注意 面孔识别 语音记忆错觉 有意遗忘 汉字字型字号加工 言语中的情绪线索   第八部分：社会心理学 阿希从众 罗森塔尔效应 权威和服从 热情的魔力 高桥实验 酸葡萄与甜柠檬心理   第九部分：心理学实验范式 内隐联想测验 远距离联想测验 N-back实验范式 stroop范式及其变式

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