产品详细介绍 节能从节电开始 大管大功率节能灯 台湾技术生产ＧＴＬ帝光大功率节能灯省电80%以上  管中管日光灯省电50%以上 大功率工矿节能灯特性： 一.超节能自镇流足瓦数110W，相当于水银灯500W的亮度,省电75%以上 二.超长寿命平均寿命在10000小时以上,保固12个月 (开关测试超过2万次) 三.显色指数高 显色指数高达85%以上,物体原色不失真,使物体看得更清楚 四.新型预热式(瞬间)启动 不会影响工厂生产时间 五.拥有独家专利 常温至零下20度均能启动照明 六.高频率 无频闪,无眩光,保护眼睛健康 七.安装方便 免外接镇流器 上海富粟电子生产帝光大管螺旋节能灯，高功率节能工矿灯，使用环保固汞，缔造健康节能。节能改造，安装方便，工厂企业后续维护可降低成本。帝光品牌提倡高效节能照明，自镇流螺旋工矿灯。 帝光品牌管中管节能灯的三大特点：省电, 长寿命, 亮度更亮 一、超节能 　节能50%以上，亮度超过120%；20W直管灯亮度超过普通45W日光灯； 二、长寿命 　1、保固可达16个月，保质期内“以坏换新”； 　2、寿命为普通灯管的6倍以上； 三、通用性强 　使用帝光管中管节能灯无需更换灯具，直接安装即可使用（无需灯具原有“启动器”）； 四、特殊结构 　1、“T5＋T8”双结构,可直接替换传统T8灯管； 　2、“插拨式”新结构，更环保，更耐用； 五、演色性(Ra)佳 　三基色荧光粉纯度100%，显色指数85Ra以上，色温指数超过8000K，光效高，使眼睛所看到的都如同阳光下的色彩,真实自然，保护视力；　　　　　　　　　　　　 六、绿色环保 　1,无噪音、无闪烁；一开即亮,无需等待；　　　　　　　　　　　　　　　　　 　2, 抗干扰、热辐射小！ 适合大范围照明、路灯、工厂、商场作业等，可更取代普通耗电灯泡

一种基于 LED 混光呈色模型的光谱功率分布提取方法及系统，包括进行 LED 智能光源控制信号空 间全局采样，利用预设的 LED 发光控制方式根据全局采样样本集中各信号值驱动 LED 光源发光，组成 发光样本集；分别测量所得各发光样本对应光谱功率分及照度，生成发光数据集；根据预设的照度阈值 进行筛选，得到最终发光数据集，并从全局采样样本集中选取对应信号样本，组成最终信号空间采样样 本集；构建 BP 神经网络，并在此基础上建立相应的 LED 混光

托布带：克重4600g/㎡，厚度10mm 吸油毡：厚度10~20mm 适用于：人造毛皮行业，毛纺行业，烫光机、烫剪机以及各类进口、国产机械以上产品规格根据客户需求均可定制。

本仿真实训要求学员根据常见60KW以下小型分布式光伏电站项目需求书要求，到现场进行测量、采集项目所需数据，然后回到办公室使用设计软件进行项目设计，并且做出系统分析结果、施工图以及施工材料清单。 1.1. 场景设计 虚拟场景包括办公设计场景，楼顶建筑场景； 场景模型主要包括：办公室建筑模型、办公家具、办公设备、长度测量工具、方向测量工具、楼顶建筑模型等 设计软件模拟包括：阴影阵列分析软件、CAD制图软件、倾角分析软件、系统分析模拟软件 1.2. 互动设计 在办公室里使用电脑了解项目需求书，根据提供的信息收集项目所在位置的地理与环境信息 到现场使用长度与方向测量工具测量设计所需数据 回办公室使用各种专业设计软件对该项目进行系统设计。

分布式小型光伏电站系统施工建设仿真实训让学员以现场施工工程师的身份根据提供的项目说明书、施工图纸和材料到现场进行小型电站的模拟施工，提高学员的实践能力和动手能力。 1.1. 场景设计 虚拟场景主要由厂户楼顶施工场景组成； 场景模型主要包括：厂户建筑模型、支架基础桩、支架前后立柱、横梁、侧梁、接地扁钢、晶硅光伏组件、边压块、中间压块、接线盒、连接线、直流汇流箱、进线、出线、熔断器盒、断路器、避雷器、逆变器、PVC保护线管、五金螺丝螺母、安全帽、施工工具等 1.2. 互动设计 在施工场景看懂图纸，检查施工物料 根据提示到指定位置使用工具把支架、光伏组件、汇流箱、逆变器一一安装起来 进行组件阵列间串联和并联接线 进行防雷焊接 施工完成后进行投切并网操作 场景植入VR太阳模块，精准计算该项目所在位置的太阳位置，太阳高度角和方位角，在虚拟场景中全时仿真太阳产生的阴影。

产品详细介绍 GTL帝光节能灯，型号TOP-110W大管螺旋工矿灯，采用高配专利专业技术生产，可替代水银汞灯500W的亮度，节能达75%以上，节能环保绿色照明，让企业工厂直接降低成本消耗。 大功率节能灯基本参数说明 灯头: E40 使用电压范围: 200V ~ 240V 耗电功率: 110W 节电效果: 75% 平均寿命: 10,000小时以上 履約保固: 12个月 色温: 7,500K 显色指数Ra: 85 功率因数0.96 电流: 0.59A 频闪效应: 无 启动形式: 長寿命新型预热式 帝光大管工矿节能灯，超长寿命大功率螺旋灯，纯三基色,使用先进电路设计，配合精密电子元件，自镇流足瓦数110W,不用在灯具外在加镇流器，方便直接安装及后续维护. 适合大范围照明、筒灯、路灯、工厂作业等，可直接取代普通耗电灯泡, 普通汞灯,250W金卤灯（替代500W水银灯的亮度）

电磁搅拌两相电源拓扑结构及大电流快速跟踪控制方法，解决了其快速换相的难题，将大电流电磁搅拌换相时间从国外2秒缩短到1秒，使连铸钢水搅拌次数增加了10%。提出的整体式克莱姆环形绕组电磁搅拌辑结构、磁场定向控制、多电源同步控制技术，解决了电磁搅拌辘漏磁、搅拌力相互抵消的国际难题。首创我国兆瓦级方圆坯电磁搅拌电源系统，填补了国内空白。2007年研制出我国首套1.7m 宽厚板坯高密度磁场多辗搅拌系统，与国外领先的ROTELEC公司产品相比，电磁搅拌力提高120%，能效比提高140%。研制出世界首套2.8m 、350mm 辊式板坯电磁搅拌系统，在南京钢铁成功投运，使我国进入该领域世界领先行列。

利用 外源化学 手段 实现 生物大分子的功能 调控 ，一直以来都是化学生物学 的重要研究方向之一。陈鹏课题组长期致力于 “ 活细胞上的化学 反应 ” 的开发与应用 ， 提出 并发展 了 “ 生物正交断键反应（ Bioorthogonal  c leavage reaction ） ”  这一 新反应类型 ，突破了在活体内研究蛋白质功能的技术瓶颈，实现了一系列原始创新 （ Nat. Chem.   2014,  6 , 352-61 ;  Nat. Chem. Biol.  2016,  12 , 129-37 ;   Nature  201 9,   569 , 509-13 ） 。

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。