本项目利用一种新型结构独特的兼具准直和选频功能的混合菲涅尔透镜衍射光栅光学元件来实现一种小型集成化、窄线宽的半导体激光器。结合混合菲涅尔透镜衍射光栅光学元件外腔技术，使激光线宽小于50 kHz水平，实现微型化的厘米长度的窄线宽相干激光光源的批量制备。

（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。

配完成，效率低、周期长且模具工作型面表面质量无法保证。本成果在深入分析了影响大型汽车覆盖件模具凸凹模工作型面贴合率影响因素的基础上，研究提高贴合率的数字化分析与设计方法，建立了基于汽车覆盖件拉延减薄和模具在成形力下的弹性变形量耦合的精细模面设计方法。利用基于型面变形补偿的汽车覆盖件模具型面设计系统及方法后，调试周期缩短了30%，大大的提高了模具工作型面调试效率，缩短了模具的制造周期，创造了良好的经济效益，提升了企业核心技术能力的同时提高了企业的竞争力。本项目的研究成果已经成功在多家大型汽车覆盖件模具企业进行了大量的工业化应用，已为国内外知名汽车公司的大型覆盖件模具项目提供了高质量的模具。项目对改变我国汽车高档模具主要依赖进口的现状、促进天津市装备制造业的发展具有重要意义。

本发明涉及一种考虑电网频率偏差的多模重复控制器，控制器包括重复控制增益模块、频率偏差调 节模块、加法器、反馈衰减模块、延时环节和比例控制的增益模块。所述方法由比例控制通路和多个相 互并联重复控制通路构成复合控制，能够在电网频率偏差工况无静差跟踪谐波指令。本发明的优点是能 够扩大控制器在标称频率点附近的频带宽度，提高品质因数，在电网频率偏差工况提高重复控制器跟踪 控制谐波的性能，提升重复控制器对电网频率偏差的鲁棒性

项目研究内容 ：铝合金由于重量轻、强度高、色泽鲜艳、易于加工等 特点，因而近年来在航空、汽车、交通、建筑等部门得到了愈来愈广泛的 应用。根据统计，我国的铝型材生产能力已达 200 万吨 /年，位于世界第三， 仅居美国、日本之后。目前，我国国内铝型材生产线 2,000 余条，年需挤 压模约 30 万套，但目前我国国内的挤压模设计仍主要凭借人工经验，所 设计制造的挤压模（特别是型材截面较复杂的挤压模）挤出的

OAM（轨道角动量）模分复用技术是一种新兴的通信复用方式，它通过在光信号中引入轨道角动量这一新的维度，实现了光信号的多模式传输，从而显著提高了光纤通信系统的传输容量。然而，OAM模分复用系统在实际应用中面临着模式间串扰和非线性效应导致的信号失真问题，这些问题限制了系统的性能和传输距离。 针对这一挑战，提出了一种高效的非线性均衡器，该均衡器采用先进的算法和电路设计，能够有效地抑制OAM模分复用系统中的非线性失真和模式间串扰，从而提高系统的传输性能和稳定性。该均衡器不仅具有高度的灵活性和适应性，能够根据不同的传输需求和系统配置进行优化调整，而且其设计紧凑、功耗低，非常适合应用于现代光纤通信系统。 本成果创新点主要体现在以下几个方面：首先，通过引入先进的非线性均衡算法，实现了对OAM模分复用系统中非线性失真的有效抑制；其次，利用优化的电路设计和信号处理技术，提高了均衡器的性能和稳定性；最后，该技术能够广泛应用于多种光纤通信系统，具有广阔的市场前景和应用价值。 图1. 均衡器计算过程

XM-FQA腹部移动性浊音叩诊与腹腔穿刺训练模型   一、功能特点： ■ XM-FQA腹部移动性浊音叩诊与腹腔穿刺训练模型采用高分子材料制成，体表标志明显，肤质仿真度高。 ■ 模拟人取平卧位，质地柔软，触感真实，外观形象逼真。 ■ 解剖标志准确：胸骨柄上缘、髂前上棘等可明显触知，便于穿刺定位。 ■ 功能实验台可操作仿真病人模拟左、右侧卧位，进行腹部移动性浊音叩诊训练。 ■ 功能实验台可操作仿真病人取斜坡卧位或左侧卧位，进行腹腔穿刺，进针有落空感，穿刺成功可抽出模拟腹腔积液。 ■ 同一部位可反复穿刺。 ■ 穿刺部位模块可更换。   二、标准配置： ■ 腹腔穿刺模拟人：1具 ■ 功能实验台：1张 ■ 穿刺针：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-149B足骨、胫腓骨、股骨附髋骨带韧带模型   XM-149B足骨、胫腓骨、股骨附髋骨带韧带模型由人体全部下肢骨和髋骨及关节韧带串制而成，显示正常人体下肢骨的组成和形态结构以及所附的三大功能性关节及韧带。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-525喉、气管、支气管及肺段支气管解剖模型   XM-525喉、气管、支气管及肺段支气管解剖模型由喉正中矢状切面、喉连气管组成，并显示气管、左右主支气管、肺段支气管等结构。 尺寸：35×17.5×7cm 材质：PVC材料

本发明公开了一种用于增强激光亮度的光学组件及高频脉冲激光光源；光学组件包括用于将多路激光光线合成一束的棱镜组、用于 将合束后的激光转换为片激光的柱面透镜组以及用于将片激光进行多 次反射使得激光亮度增强的反射镜腔。高频脉冲激光光源包括第一激 光器组、第二激光器组、第一组条纹镜、第二组条纹镜、偏振合束原 件、半波片、准直透镜组、导光臂、聚焦透镜、柱面透镜组和反射镜 腔；当所有的激光器同时激发发光，则能使发出的激光亮度急剧增强， 当激光器依次轮流发出激光，则能使发出的激光工作在一个很高的频 率。本发明结构简单，控制简单，多个激光器的合成脉冲使得其具有 激光脉冲输出频率高，亮度大的优点，可应用于高速相机的照明光源。