产品详细介绍经纬度模型

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产品详细介绍     采用脉冲分配器通过绿色发光二极管显示气流按逆时针方向流入低压中心，再用绿色发光二极管显示气旋中心的空气被迫上升，同时用黄色发光二极管由上至下显示降水过程；通过演示图的配合，来显示气旋的开成与运动方向。

本发明公开了一种有源钳位反激变换器的自适应同步整流控制系统及控制方法；控制系统包括采样及信号处理电路、以微控制器为核心的控制电路和栅驱动器；控制方法能够实现有源钳位反激变换器副边同步整流管的开启状态、关断过早、关断过晚、恰好关断状态的直接检测，并能够根据检测结果控制同步整流管准确开启以及下一个周期内同步整流管的导通时间。经过数个周期的自适应控制后，同步整流管进入恰好关断状态，避免了有源钳位反激变换器输出波形的振荡、降低了损耗、提升了效率；根据不同状态检测时间段，分时复用微控制器内部的比较器，节省了硬件资源，降低了电路成本和调试难度。

本实用新型涉及一种集控制功能与I/O功能于一体的智能控制器，包括主板电路和罩体，所述主板电路包括MCU单元、电源单元、UI单元、UO单元、DI单元、DO单元、通讯单元，所述UI单元包括模数转换单元、开关量输入处理单元、电平量输入处理单元，所述UO单元包括数模转换单元、外接继电器驱动单元，所述通讯单元包括以太网通讯处理单元、485通讯处理单元、无线通讯处理单元，所述UI单元、UO单元、DI单元、DO单元和通讯单元皆与MCU单元相连，所述电源单元对MCU单元、UI单元、UO单元、DI单元、DO单元和通讯单元进行供电。本实用新型具有最精简的计算机控制结构，采用 CPU 主控单元独立完成控制与运算，其结构紧凑，集成度高，产品具有多种通讯方式，可操作性强。

本发明公开了一种水下作业平台压载水舱进排水控制系统，用于控制压载水舱的自动进排水，压载水舱由多个对称分布的子水舱构成，每个子水舱底部安装有一个该通海阀、其舱内布置有至少一个高压气阀、其顶部安装有若干透气阀、压载水舱艏艉的侧壁上还对称安装有深度计，还包括安装在控制舱中驱动阀箱，驱动阀箱与高压气阀、通海阀以及透气阀分别通过信号线连接，在控制舱中还安装有进排水PLC控制器，其对驱动阀箱发出指令，使驱动阀箱控制高压气阀、通海阀以及透气阀以实现压载水舱进排水。本发明还公开了基于状态反馈的多变量模糊解耦控制方法实现对压载水舱进排水的自动控制。本发明系统自动化程度高，控制准确，操作方便，可靠性高。

（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。

该项目主要研究了高性能水泥及其组分的水化过程及控制机理，为从科学理论阐释 整个高性能水泥项目的两个基本科学问题：高 C3S 水泥熟料的晶格畸变与辅助胶凝材料 的活化机理奠定理论基础与支撑。并在许多方面取得突破与创新。 

现代工业的发展使得用户对板带钢的板形质量提出越来越苛刻的要求，板形控制技术已经成为标志现代化板带热轧机、冷轧机和中厚板轧机的技术装备和自动化水平的代表性技术。北京科技大学陈先霖教授领导的项目组从“六五”至今一直在板带轧制工艺研究、板形控制技术的消化和自主创新领域进行了不懈的努力，取得了多项重要成果并投入实际应用。包括：  能够提供变接触VCL/VCR支持辊技术，自动消除辊间有害接触区，显著改善了轧机的板形控制性能，增加了弯辊调控效果，降低了轧辊消耗，延长了换辊周期。 能够提供高效变凸度HVC/LVC工作辊技术，克服CVC工作辊技术在轧制窄带钢时表现板形调节能力不足的缺陷，实现板形调节与带钢宽度和窜辊量均成线性关系，显著增加轧机的板形调节能力，解放弯辊力，为L1的板形实时控制预留空间。 能够提供非对称ASR/ATR工作辊技术，解决热连轧机组中下游机架不能兼顾板形控制和工作辊磨损控制的难题，在获取好的板形质量的同时实现自由规程轧制。同时，该技术可实现对边部板形要求较高的专用钢的稳定生产。 能够提供均压型PPT中间辊技术，消除了HC轧机辊间接触压力尖峰，解决了轧辊严重剥落损伤问题，提高了板形质量和成材率。 能够提供成套板形控制模型，包括过程控制级（L2）的板形设定控制模型和基础自动化级（L1）的弯辊力前馈控制模型、凸度反馈控制模型、平坦度反馈控制模型、板形板厚解耦控制模型和轧后冷却补偿模型等，实现连续生产过程中高精度的板形自动控制。      以上研究成果在武钢1700冷连轧、宝钢2030冷连轧、武钢1700热连轧、鞍钢1700热连轧、鞍钢2150热连轧、济钢1700热连轧、莱钢1500热连轧、日钢1580热连轧、武钢2800中板等生产线取得了长期稳定应用。 本项目适用于所有的新建和欲改造的板带轧机包括热轧机、冷轧机和中厚板轧机。同时，通过技术集成和转移，可为轧钢技术装备国产化作出较大贡献。 ◆经济效益及市场分析 经济效益主要体现在改善产品的板形质量、提高轧机的生产率和成材率、降低生产成本等方面，同时，由于价格优势，可为企业降低投资成本，节省外汇。市场竞争的压力对新建的和已有的板带轧机的板形控制能力均提出了很高的要求，板形控制技术将成为这些轧机的必备技术。