纵向偏振激光束作为一种特殊光束，它的主要偏振态与光束的传播方向一致， 这与传统的麦克斯韦方程所描述的光的偏振态与它的传播方向垂直相矛盾;该光 束的尺寸可以小于系统 0.5 波长衍射极限分辨率，达到 0.36 波长，如果用于扫 描成像，可以实现 38%的分辨率提高，对于蓝色 405 纳米的激光，分辨率可以小 于90纳米。

1 成果简介该技术用于生产高技术产品——新型双频激光测速仪。该技术及用该技术制作的新型双频激光测速仪为国际首创，有完全的自主知识产权。 用该技术制造的新型双频激光测速仪不仅可以对普通常见的物体速度进行测量，而且突破了国内外已有的单频激光测速仪、双频激光测速、变频激光测速仪超声波测速仪等所有种类激光测速仪不能测量高速运动物体速度的限制，可以对以任何高速度运动的物体进行测量，是国内外首创的、唯一一种可以对运动物体的任意高的速度进行测量的激光测速仪。已经用该技术对高速物体进行了实际测量，得到很好的结果。 该技术的测速原理是基于运动物体对光的多普勒频移效应。用该技术制造的双频激光测速仪的独特技术是采用其发出的双频激光共感物体的速度技术及全固态大频差双频激光器技术。正是这些独特技术突破了已有其它激光测速方法不能测量高速度的限制。该技术包括大频差双频激光器的制作技术、双频探测光束共感技术及其发射系统、取样系统、回波接收放大技术、信息处理技术。根据待测目标的性质，该技术的回波接收放大系统有两套不同的光电检测方式。 用该技术制作双频激光测速仪有很高的性价比和利润率。 该技术生产的是高技术产品，但由于技术与工艺成熟，所以对操作人员的要求并不高，细心的操作工即可胜任。2 应用说明用该技术制造的双频激光测速仪可以对各种高低运动速度的物体进行测量，尤其是可以对使用目前已有各种激光测速、超声波测速等各种测速仪不能测量的高速物体的速度进行高精度测量，其中包括各种飞行物速度的测量，具有高空间分辨率和高测速精度；该双频激光测速仪具有体积小、重量轻、功耗小，可以安装在体积受限内的装置（比如弹体）中的特点，从而更扩大了其应用范围。此类双频激光测速仪在军用和民用的许多领域具有广泛、重要的应用。3 效益分析由于使用此技术制造的双频激光测速仪有完全的自主知识产权、国内外首创的、唯一能对高速物体速度进行测量的激光测速仪，其应用广泛而重要，市场很大。由于上述原因，以及所制作的双频激光测速仪的技术成熟、成本很低，售价高，所以其利润率很高。由于生产此类双频激光测速仪的工艺采用标准的全固态激光器生产技术和光电接收器制作工艺，因此其生产效率高，生产设备投资很低，仅需光学平台、通用激光器和示波器等常规仪器。

视觉定位和激光引导。

南京激光仪器厂销售中心，成立于2017-09-07，注册资本为500万人民币，法定代表人为马建宁，经营状态为存续，工商注册号为320102000376871，注册地址为南京市玄武区后宰门街25号，经营范围包括激光仪器组装、电子光学仪器组装、LED光板组装、教学仪器组装、销售；教学仪器的技术研发、技术服务、技术咨询。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）

Vivitek(丽讯)13,500流明激光工程投影机DU8195Z实现了工程投影机高性能配置和小巧外观的良好兼顾。其采用紧凑机身设计，在机身尺寸仅为500×580×205mm、重量仅28kg的前提下，输出亮度高达13,500流明，充分适用于诸如博物馆、报告厅等应用场合。

Vivitek(丽讯)18,000激光工程投影机DU9800Z是一款小体积的高亮度机型，18,000流明亮度，WUXGA（1920*1200）物理分辨率，不到50KG的重量，小体积、高亮度、长寿命是突出特点，能带来更高品质的图像显示

1、采用焊接结构床身，整体高温时效处理及高精密加工工艺 2、 采用龙门双驱结构 3、 采用航空铝材料横梁及Z轴 4、高精度齿条，齿轮双边结构 5、 距板凹凸面随动型切割头设计 6、 万向滚珠进料装置 7、 多重限位保护（感应限位、硬限位、原点限位） 产品特点 1、采用焊接结构床身，整体高温时效处理及高精密加工工艺 2、 采用龙门双驱结构 3、 采用航空铝材料横梁及Z轴  4、高精度齿条，齿轮双边结构 5、 距板凹凸面随动型切割头设计 6、 万向滚珠进料装置 7、 多重限位保护（感应限位、硬限位、原点限位）

产品详细介绍     YVR 系列激光转速表       激光具有高亮度，光线平行，频率特定的性质，可用作测量定位和搭载有用信号。搭配环境补偿功能，使转速表能抵抗较强的干扰和波动，使测量更精确。        如果需要精准、稳定地测量转速， YVR系列转速表是你的最佳选择。 性能特点 ◆ 多参数自动测量: 一次可自动完成; ◆ 测量参数时自动刷新，可选择存储及回放; ◆ 待机状态下延时 30 秒自动断电; ◆ 低电压报警指示; ◆ 具备光电式、转轴接触式多种测量方式; ◆ 四节七号电池低功耗供电，连续工作10小时以上，理论休眠待机时间三年; 技术参数 ◆ 测量精度: 转速全量程范围内: 0.01% 线速度:2% ◆ 光电方式测量距离： 5cm~500cm，距离10cm~50cm测量最佳; ◆ 角速度测量范围  0.01r/s~1666.6r/s 线速度测量范围  0.1cm/s~16666cm/s 检测项目 ●  轴旋转机件：角速度    ●直线运动机件：线速度 产品选型 YVR-1激光转速表 光电方式最大测量离50cm 不支持接触式测量 不支持延展测量探头 普通抗干扰性能 YVR-2激光转速表 光电方式最大测量距离500cm 支持接触式测量 不支持延展测量探头 普通抗干扰性能 YVR-2激光转速表 光电方式最大测量距离500cm 支持接触式测量 支持延展测量探头 增强的抗干扰性能 YVR-1激光转速表 光电方式最大测量离50cm 不支持接触式测量 不支持延展测量探头 普通抗干扰性能 YVR-2激光转速表 光电方式最大测量距离500cm 支持接触式测量 不支持延展测量探头 普通抗干扰性能 YVR-2激光转速表 光电方式最大测量距离500cm 支持接触式测量 支持延展测量探头 增强的抗干扰性能 YVR-1激光转速表 光电方式最大测量离50cm 不支持接触式测量 不支持延展测量探头 普通抗干扰性能 YVR-2激光转速表 光电方式最大测量距离500cm 支持接触式测量 不支持延展测量探头 普通抗干扰性能 YVR-2激光转速表 光电方式最大测量距离500cm 支持接触式测量 支持延展测量探头 增强的抗干扰性能

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（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。