（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。

聚合氯化铝主要用于自来水和工业污水的净化。此外，聚合氯化铝还可用于造纸、制药、化妆品。在制药行业，聚合氯化铝可用来作防冻剂和化妆品。在造纸行业，用聚合氯化铝代替硫酸铝进行中性施胶。 在制药和造纸行业中对聚合氯化铝的颜色和质量要求都比较高，特别是对铁离子的含量要求更严。因此，制备高纯度无铁聚合氯化铝具有实际意义。 该方法利用有机络合物与聚合氯化铝溶液中的铁离子络合，然后用活性炭吸附除去铁离子，是一种行之有效的除铁方法。其特点是用量少，反应时间短，操作方便，原料易得，价格低廉。在常温和高温条件下都能有效地除去聚合氯化铝溶液中的铁离子，适应温度范围广，无须降温升温操作，有利节省能量。除铁后，聚合氯化铝中的铁离子含量低于15ppm。

本项目在Sn-9Zn的基础上进行性能改进，重点解决了以往Sn-Zn基焊料润湿性差，抗氧化性差及外观不良等问题，并针对波峰焊和手工焊等工艺，进行了产品生产工艺实验，自主研制了如下系列产品：/line（1）Sn-Zn基无铅焊料合金丝（焊丝）；/line（2）波峰焊用Sn-Zn基焊料抗氧化添加剂。/line成果的主要技术指标：/line（3）润湿性：润湿力及润湿时间等指标超过国外Sn-8Zn-3Bi；/line（4）抗氧化性：260℃空气中保温3h无明显氧化物，和Sn-Cu-Ni等市售主要波峰焊无铅焊料相比，外观光亮无明显差别。

本专利华南理工大学和东莞市石龙富华电子有限公司共同享有，开发的BOOST-BUCK-BOOST无桥变换器主要应用在医疗器械电源，具有安全、可靠、高性能等突出优点，符合所有UL、IEC国际医疗器械认证标准和安规，达到国际先进水平。以本发明专利技术为核心，相关的技术方案共授权发明专利21件、实用新型专利63件，具有完全的自主知识产权，实现了我国医疗电源技术的飞跃发展。生产的医疗电源产品已在呼吸机、血液透析仪、医疗电脑监视器和移动临床工作站等广泛使用，产品热销美国、欧洲和日本等国。此外，该发明具有广泛的适应性，也已推广应用到半导体发光和照明驱动电源、电动汽车充电电源、城市轨道交通供电系统等中。获得了中国专利优秀奖。

成果描述：无铬多金属配合鞣剂是采用低毒/无毒的锆、铝、钛等金属盐经配伍、复合、喷雾干燥、高能球磨精制而成，是一种具有环境友好、反应能力强、结构与性能稳定、分子尺寸可调控的高性能、环保型新型鞣剂，主要用于皮革、毛皮鞣制，用以替代目前在制革工业中占据统治地位的、对人体和环境有害的铬鞣剂。无铬多金属配合鞣剂的全面推广应用，将会彻底消除重金属铬对环境的污染，彻底改变制革工业的落后面貌，引发制革工业的新的技术革命。 本项目产品可以广泛地应用于制革、毛皮工业的预鞣、主鞣和复鞣等重要工序。目前，制革工业因普遍采用铬鞣剂鞣革，造成了严重的重金属污染，对环境和人体产生危害。由于治理铬污染的难度很大，成本很高，使制革工业难以摆脱铬污染的困扰。本项目产品可以全面替代铬鞣剂，从而彻底消除铬污染。本产品现有市场需求总量30-35万吨，潜在市场需求50-55万吨。市场前景非常广阔。市场前景分析：1.应用领域：制革、毛皮工业的预鞣、主鞣和复鞣等重要工序。 2.市场需求分析：从目前铬鞣剂的使用量来看，世界铬鞣剂的总用量为260万吨/年，我国铬鞣剂用量约占世界总用量的23%，我国的用量为60万吨/年。本产品市场占有率按若2%计，则年需要量为1.2万吨。以每吨1.1万元计，则年销售总额约1.32亿元。此外，从目前我国的发展现状来看，鞣剂市场每年将以10%的速度增长，当市场容量达到100万吨/年，方达到饱和。由于本产品是唯一能够全面替代铬鞣剂的理想鞣剂，因此其市场前景十分诱人。与同类成果相比的优势分析：外观：白色粉末状固体； 粒径：50-100nm； 氧化物含量（以金属氧化物计）：≥20%； 水不溶物（%）：≤0.5； pH值：2.0-3.0。 国际领先。

项目采用豆粕、棉粕等植物蛋白为主要原料，开发出蛋白质活化、降粘、增强及快速固化等技术，创新植物蛋白胶黏剂施胶设备，解决了蛋白胶黏剂工业化应用的一系列难题,获国家发明专利12项。 黏剂产品具有涂布性能好、预压性好、固化温度低（110-120℃）固化速度快、耐水胶合强度高、成本低等优点，可用于单板类人造板生产。人造板产品力学性能表现优异，12小时水煮不开胶，无甲醛，胶黏剂产品成本与环保型三聚氰胺改性脲醛树脂相当，具有较好的性能与成本优势。

本技术成果针对传统污泥堆肥需要添加大量辅料的难题，筛选、培养和生产了专门用于污泥发酵与除 臭兼备的复合菌种，用复合菌种代替辅料，无需添加辅料，节省了辅料成本和辅料占地，缩短了发酵周期（15-20天）30%以上，提高堆肥效率约50%，抑制了恶臭的产生，实现了堆肥过程自动监测和控制。在污泥堆肥领域中，本研究开发的无辅料、高效发酵、无恶臭和自动测控的污泥堆肥技术，取得了重大突破。 本技术成果建立了处理量为30 吨/日的生活污泥堆肥示范工程，整个堆肥生产过程运行成熟稳定，已经稳 定运行一年多时间。

已有样品/n心血管病患病人数2.9 亿，死亡率高居疾病死亡构成首位,自主神经失衡，尤其交感神经过度激活在多种心血管疾病的发生发展中起着重要作用,迷走神经和交感神经共同组成自主神经系统，两者之间相互拮抗，形成动态平衡。该项目提出通过刺激迷走神经抑制交感神经过度激活，促进自主神经再平衡，抑制心血管疾病的发生发展。成果的先进性或独特性：1.可穿戴、无创、非药物、非手术2.更为安全、方便、有效3.

本发明公开了一种无磷汽车清洗液及其制备方法。所述清洗液 按重量比包括 6.5%至 48.0%的表面活性剂、4.2%至 26.0%的洗涤助剂、 1.0%至 15.0%的渗透剂和 0.05%至 1.0%的流平成膜剂，余量为去离子 水。所述方法包括以下步骤：（1）将脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸钠与增溶 剂混合，再加入去离子水；（2）再与配方中其他表面活性剂、无磷金 属螯合剂、渗透剂和流平成膜剂混合；（3）将上述混合物与抗再沉积 剂

随着我国电力电机行业的迅猛发展，对资源和能源的高效利用提出了更高的挑战。无取向硅钢是广泛的用于电机和发电机铁心的软磁材料。铁心材料的优异能够直接影响电机和发电机的效率和能耗。影响无取向电工钢磁性能的主要因素有杂质元素的含量、夹杂物的种类尺寸含量、织构类型、晶粒尺寸、表面状态等因素。由于受限于目前所掌握的炼钢方法的不足，尚不能完全将钢中的 C、O、S、N 等元素去除。这些夹杂物和析出物在脱氧过程、钢液凝固过程以及轧制热处理过程形成和转变。这些残留在钢中的元素最终大部分以碳化物、氧化物、硫化物、氮化物以及他们之间的复合夹杂物形式存在。一方面，这些夹杂物和析出物会在无取向硅钢磁化过程中阻碍磁畴壁的移动，影响磁性能；另一方面，在再结晶退火过程中，这些夹杂物和析出物还会促进不利取向织构形核和阻碍晶粒长大，从而恶化无取向硅钢磁的组织，恶化磁性能。因此如何控制这些夹杂物的种类、分布、尺寸等因素对于减小这些夹杂物和析出物对无取向电工钢的磁性能的影响就显得尤为重要。（1）不同化学成分体系无取向硅钢的关键夹杂物和析出物预测。无取向硅钢作为一种功能材料，其最关键的性能指标是磁性能，包括铁损和磁感应强度。化学成分体系是影响其磁性能的最关键因素。由于不同牌号，不同生产工艺生产出的无取向硅钢，其中的夹杂物和析出物的种类、形态、尺寸和数量相差很大。而不同种类的夹杂物和析出物的控制方法又不相同。本项目中通过大量分析不同性能和不同成分体系的无取向硅钢样品、采用透射电镜、场发射扫描电镜、ASPEX 自动扫描电镜对无取向硅钢成品中的微米、亚微米和纳米级夹杂物和析出物进行定量分析。并通过商业热力学计算软件 FactSage 对不同成分体系下夹杂物和析出物种类进行预测分析。从而能够预测不同成分体系的无取向硅钢中应该控制的关键夹杂物和析出物种类。（2）无取向硅钢中钙处理控制硫化物技术。钙处理是钢铁工业中最常用的改性夹杂物的手段之一。但是通常来说，向钢中加钙是为了将固态的 Al 2 O 3 改性为液态的钙铝酸盐，以避免水口结瘤现象的发生。但是同时钙和硫具有很强的结合能力，可以与硫元素反应生成 CaS，这样可以避免在无取向硅钢中生成细小的(Mn,Cu)S，影响磁性能。由于钙加入钢中首先会和钢中的 Al 2 O 3 反应，过量的钙才会和硫反应。钢中的氧含量的多少影响着向改性硫化物所需要的钙含量。我们通过热力学分析和实验发现，在降温过程，钙铝酸盐还会和钢中的溶解铝和溶解硫反应，生成 Al 2 O 3 +CaS。通过理论分析，确定了能够完全将硫控制的最少加钙量。图 2 所示为不同的 Ca/S 对铁损的影响，通过合适的加钙量，可以有效减少细小(Mn,Cu)S 的数量，从而改善磁性能。但是值得指出的是也要尽可能在钢液下去除生成的钙铝酸盐，因为大尺寸的夹杂物会在再结晶过程诱导{111}织构生成，从而对磁性能不利。（3）无取向硅钢中铈处理控制硫化物技术。稀土元素和氧、硫也具有的很强的结合能力。因此也可以用来改性钢中的非金属夹杂物。但是，稀土也面临着与钙改性夹杂物同样的问题，既可以和钢中的硫反应，还可以和氧元素反应。而目前对于稀土改性夹杂物的研究都停留在定性的解释上。本研究通过实验室实验，详细的研究了不同铈含量和氧含量对铈改性夹杂物和控制无取向硅钢中细小硫化物的影响。最终建立了稀土改性夹杂物成分预测模型，此模型的预测结果与实验结果一致。根据此模型结果，可以得出图 3所示不同 T.Ce/T.S.对固硫率的影响。当 T.Ce/T.S.>2.9 时，可以有效控制细小的硫化物。