本发明公开了一种带有多孔泡沫金属换热结构的太阳能光伏光热集热器，该集热器采用上下双冷却通道结构，并结合多孔泡沫金属层(6)进行换热强化，降低了太阳能光伏元件的温度，提高光伏元件发电效率，同时将太阳能光伏元件所产生的大量热量及时传递给冷却气体，冷却气体从集热器出气口(11)排出后可以用于预热、干燥或者室内供暖等用途。本发明所使用的泡沫金属具有高热导率及高比表面积，可以有效地改善传统太阳能光伏光热集热器的冷却效率，并且采用下进上出的流式，使得换热过程接近逆流换热，换热效率达到最高。

一种宽光谱、强吸收的表面光伏型光探测器的制备方法，其作法是：以钛箔为阳极，铂为阴极，对钛箔进行氧化，得非晶态TiO2纳米管阵列；经处理后，得TiO2纳米管阵列；将钛箔置于高温反应釜内，再将Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反应釜，热处理得Bi2S3-TiO2纳米管阵列；在Bi2S3-TiO2纳米管阵列表面覆盖FTO，引出电极，在未生成Bi2S3-TiO2纳米管阵列的钛箔上引出电极，将FTO与钛箔及其Bi2S3-TiO2纳米管阵列的接触边缘封装即得本发明的光探测器。该方法能耗低，工艺、设备简单；制得物适用光谱范围大，适合做光谱分析；还可以做光敏开关等光电器件，具有广阔的应用前景。

本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

（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。

近日，华东师大精密光谱科学与技术国家重点实验室袁翔课题组在三维拓扑绝缘体HfTe5中观测到一维外尔费米子。

量子隐形传态是建立远距离量子网络的关键技术之一。相比二维系统，高维量子网络具有更高的信道容量、更高的安全性等优点，受到人们的广泛关注。如何实现高效的高维量子隐形传态，从而实现高效的高维量子网络是当前量子信息领域的研究热点之一。 为了实现高维量子通信，李传锋、柳必恒等人从2016年开始采用光子的路径自由度编码，解决了路径比特的相干性问题[PRL 117, 220402 (2016)]，制备出了高保真度的三维纠缠态[PRL 117, 170403(2016)]；解决路径维度扩展问题，实现了32维量子纠缠态[PRL 125, 080503 (2020)]；解决路径自由度的传输问题，实现了高维量子纠缠态在11公里光纤中的有效传输[Optica 7, 738 (2020)]等。研究组从2017年起开始了高维量子隐形传态的实验研究。然而理论研究表明，在线性光学体系中，必须采用辅助粒子才能实现高维量子隐形传态。 为了实现高维量子隐形传态，研究组首先巧妙的提出了纠缠辅助的方式，利用log2d-1个辅助纠缠光子对就可以高效的实现d维的量子隐形传态，从而解决了资源消耗问题。然后实验上利用主动反馈技术实现路径间的相位锁定，干涉可见度在45小时内保持在0.98的水平，从而利用六光子系统实现了三维的量子隐形传态。研究组对三维量子隐形传态过程做了过程层析，保真度达到0.596，以7个标准差超过了经典极限值1/3，证实了三维量子隐形传态过程的量子特性。高效的高维量子隐形传态的实现为构建高效的高维量子网络打下坚实的基础。

项目成果/简介:量子隐形传态是建立远距离量子网络的关键技术之一。相比二维系统，高维量子网络具有更高的信道容量、更高的安全性等优点，受到人们的广泛关注。如何实现高效的高维量子隐形传态，从而实现高效的高维量子网络是当前量子信息领域的研究热点之一。 为了实现高维量子通信，李传锋、柳必恒等人从2016年开始采用光子的路径自由度编码，解决了路径比特的相干性问题[PRL 117, 220402 (2016)]，制备出了高保真度的三维纠缠态[PRL 117, 170403(2016)]；解决路径维度扩展问题，实现了32维量子纠缠态[PRL 125, 080503 (2020)]；解决路径自由度的传输问题，实现了高维量子纠缠态在11公里光纤中的有效传输[Optica 7, 738 (2020)]等。研究组从2017年起开始了高维量子隐形传态的实验研究。然而理论研究表明，在线性光学体系中，必须采用辅助粒子才能实现高维量子隐形传态。 为了实现高维量子隐形传态，研究组首先巧妙的提出了纠缠辅助的方式，利用log2d-1个辅助纠缠光子对就可以高效的实现d维的量子隐形传态，从而解决了资源消耗问题。然后实验上利用主动反馈技术实现路径间的相位锁定，干涉可见度在45小时内保持在0.98的水平，从而利用六光子系统实现了三维的量子隐形传态。研究组对三维量子隐形传态过程做了过程层析，保真度达到0.596，以7个标准差超过了经典极限值1/3，证实了三维量子隐形传态过程的量子特性。高效的高维量子隐形传态的实现为构建高效的高维量子网络打下坚实的基础。

项目简介： 本项目设计了三维真彩色喷绘机器人，实现了全真地形模块加工 和喷墨全过程的整套核心技术，为大幅面三维真彩色喷绘系统产品化 提供了有力支撑。

生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向，是涉及国家社会公共安全的战略高技术，同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始，我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性，生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。

三维激光数字测量技术是一种集激光测距传感器、控制模块、三维数字建模等高新技术的新型空间测绘技术。其硬件主要包括：激光发射接收器（脉冲法），步进电机（垂直方向、水平方向），角度编码器，控制器，倾斜补偿器，手持式PDA，电源等组成；控制模块：仪器自检、调平、校准，参数设置，数据传输，数据处理，文件储存（数据格式转换），数据输出，误差分析等；数据处理：点云数据采集，点云特征描述与提取，点云数据拼接，图像切割，数据除噪，点云曲面重建、可视化等。 项目设计的产品是一种三维激光数字测量仪，是与岩体三维激光数字测量系统配套使用的全新的空间三维信息获取手段，可用于矿业工程、地铁工程、铁(公)路隧道工程、水利工程、地下储油库、人防工程、土木工程测量，能够为客户提供“硬件+数据+软件+解决方案”的全产业链服务。 三维激光数字测量技术是一种快速直接获取被测目标表面模型的技术，最终目的就是要建立被测目标的数字化的精确三维模型以服务于工程建设各个领域。由三维激光数字测量技术进行数据采集之后，获取的是目标表面高密度的点云数据，进而对被测目标表面的完整、清晰的表达。将采集到的点云数据进行优化，其实质就是如何将“点”变为“体”的过程。点云重建复原了被测目标的真实形状且对其表面模型进行数字化表达，对后继算法的实施、算法效率的优化、最终模型的生成以及信息的正确提取。 技术指标：测量距离：100m、150m、500m、1700m；采样频率：200Hz；测量误差：20mm；视角：360°×270°；测距方法：脉冲法；重量：6kg 大规模推广三维激光数字测量仪的应用领域及应用规模，建成国内领先的三维激光数字测量软硬件创新与研发基地，推动我国三维激光数字测量技术创新和产业发展。产品定位：打造具有自主知识产权，技术含量达到国际先进水平的产品。 产品市场定价在25~30万元。与国外同类产品比较，具有很高的价格优势。 该产品能够快速量测被测三维空间，建立三维空间模型，并计算三维空间体积、稳定性分析、数值计算等，为工程的稳定性和安全性分析提供技术保障。填补国内技术空白。