沧州力特仪器设备有限公司位于在河北省沧州市，是建筑检测仪器的主要生产销售地区，行业生态良好，企业发展空间广阔。我公司成立于2009年，现有员工40余人，产品不断推陈出新，自主创新，同时吸收国内国外的先进技术，现生产经营的有各种试验夹具,混凝土仪器,砂浆仪器,涂料仪器,结构胶仪器,防水卷材仪器,水泥仪器,土工仪器,石膏仪器,沥青仪器,集料仪器,砖瓦仪器,保温材料仪器,岩石检测仪器,路面路基仪器,土工合成材料仪器,压力机仪器,钢筋检测仪器,交通安全仪器,管材检测仪器,电线电缆仪器,橡胶检测仪器等，产品广泛应用于大专院校、公路、铁路、隧道、桥梁、石油化工、水利建设等领域。在生产销售自主产品的同时，我厂与国内外各名优厂家一直保持着良好的合作关系，互通有无，代理销售各品牌产品，我们能让广大客户以更低的价格使用到更优质的产品。

产品详细介绍QSX-17型抗穿孔性仪(力特) 利用重锤从高处落下冲击PVC防水卷材，以测定其抗穿孔性 技术参数： 1、金属导管刻度长为：500mm,分度值10mm 2、重锤重为：500g±1g 3、冲杆端钢球为：?12.7mm 4、垫块：150mm*150mm*50mm 密度为25kg/立方米的泡沫聚苯乙烯 5、垫板：150mm*150mm*5mm铝板 6、净重：11kg 7、仪器外型尺寸：280mm*155mm*832mm   

产品详细介绍WZY-120型防水卷材弯折仪(力特) 用于高分子卷材和防水涂料的低温弯折性试验   技术参数： 试件尺寸：100＊50mm 弯折角度：180

1989年，由多名从事无线电导航、电视监测技术的资深工程师组成了天津市德力无线电技术公司，开始了艰辛的创业，经过10年的不懈努力和经营，1999年正式成立了天津市德力电子仪器有限公司（DEVISER），随着公司的业务发展以及产品涉及领域的拓展，2019年公司更名为天津德力仪器设备有限公司，历经多年的创新和发展，今天已成为国际化的仪器设备公司。 德力（DEVISER）公司目前拥有约 23000 平米的研发和生产基地，在频谱和网络分析、无线电技术、光通讯测量技术、移动通讯测量技术领域拥有高水平的研发团队、众多的专利和现代化的生产线。 德力（DEVISER）品牌，世界电子仪器市场的新兴优秀品牌。企业理念：“做一流的得力助手，为客户提供适宜的高性价比电子仪器和服务。”

昆山洁力美超声仪器有限公司位坐落于江苏省昆山市淀山湖高新技术产业园，这里紧靠上海市，风景秀丽，交通便利。是专业从事”洁美”自主品牌”KS”系列超声波清洗器的开发、设计、制造、营销和售后为—体的民营企业。公司之成立以来以“质量为本，诚信为根”的经营理念，不断创新和改善产品。同时所有产品的生产严格执行IS09001质量体系的标准，精心选材，工艺精细，全程一体化设计。先进的软件和扎实的硬件为生产高品质的超声波清洗器提供更加坚实的基础，每台仪器严格检验，注重“洁美”品牌信誉。 本公司主要产品有旋钮超声波清洗器、液晶超声波清洗器、恒温超声波清洗器、变频超声波清洗器、高频超声波清洗器、高功率超声波清洗器，单槽式旋钮超声波清洗器、单槽式液晶超声波清洗器、液晶细胞粉碎机，还有液晶高通道组织研磨机等。产品主要用于大专院校、科研单位、生化、物理、化学医学等实验室中作提取、浮化、脱气、混匀、细胞粉粹之用，并广泛应用于机械行业、医疗行业、仪器仪表行业、机电电子行业、光学行业、半导体行业、钟表首饰、石油化工行业、纺织印染行业、表面处理行业中的清洗、去硅、除锈、除碳。超声功率从50W-2000W，清洗容量以2L-800L，超声频率有28KHz、45KHz、60KHz、80KHz、100KHz等多种频率，并可根据用户要求设计生产非标专用清洗设备，我们将努力创新与发展不断探究超声清洗领域的。 致此衷心感谢社会各界朋友对昆山洁力美超声仪器的支持，愿我们有更多的合作机会，共创美好未来！

佛山市恺力家具有限公司是礼堂椅、学生课桌椅、礼堂椅、学生课桌椅等产品专业生产加工的公司，拥有完整、科学的质量管理体系。佛山市恺力家具有限公司的诚信、实力和产品质量获得业界的认可。欢迎各界朋友莅临参观、指导和业务洽谈。

产品详细介绍金钥匙科教设备有限公司基础结构件都经过匠心独具的几何设计，看似千差万别，但都存在长度倍数关系、高度倍数关系、立体结构关系。无论结构型材件、铰接头还是齿轮，上千种零件之间的纵横斜穿都隐藏着无穷繁多的巧妙连接方法，可以实现任何造型的搭建。除此之外，基础型材件可以根据用户需求来截取不同规格长度。①比较不同结构的拱桥模型承受压力的大小。②对桥的受力情况进行分析。电话：0513-8160127181601272EMAIL：ntjyskj@yahoo.com.cn网址：www.ntjys.com.cnQQ:979322621

（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。