本发明公开了一种高强钢热成形差异化力学性能分布柔性控制 方法，包括如下步骤：(1)在高强钢坯料成形后需获得具有高强度的位 置表面涂覆涂料；(2)将坯料置于加热炉中加热使涂覆涂料区域完全奥 氏体化而未涂覆涂料区域非奥氏体化或非完全奥氏体化；(3)将坯料从 加热炉中取出快速转移至成形模具上；(4)闭合模具使坯料成形并冷却， 涂覆有涂料的区域冷却后发生相变得到完全的马氏体组织，强度提升 塑性下降，未涂覆涂料的

本发明公开了一种具有辅助充种作用种盘的气吸式高速精量排种器。该排种器包括前壳体、清种机构、种盘、卸种机构、传动机构以及后壳体。本发明种盘型孔周边具有凸台，一方面能够促使种群扰动，另一方面能够起到托种的作用，能够有效减少吸种风压和提高作业速度；清种过程采用清种毛刷和清种机构相结合的清种方式，能够有效清除多余的种子；卸种过程采用卸种轮与种盘后盘面矩形凹槽相配合的顶出卸种方式，保证了投种的均匀性；同时，排种器外壳采用卡簧快拆式结构，便于拆装更换。本发明结构紧凑合理、工作速度高、稳定可靠、对风压需求低。

本发明公开了三角褐指藻的一种开放式培养方法及其专用培养基。本发明所提供的培养基命名为ZBPT，其配方为：硝酸钠，135-165mg；磷酸二氢钾，32-38mg；硅酸钠，215-255mg；碳酸氢钠，400-500mg；碘化钾，400-1000mg；f/2微量元素溶液，1ml；改良f/2维生素溶液，1ml；海水定容至1000ml。应用本发明所提供的培养基培养三角褐指藻的方法，包括如下步骤：1)用海水配置培养基；2)三角褐指藻藻种密度为3×105细胞/毫升，按与培养基体积比为1:5-9的比例将三角褐指藻接种到培养基中，在19-25℃，光照强度3000-6000Lux，光照时间8-12h/天条件下通气培养。本发明的ZBPT培养基有利于三角褐指藻生物量的积累，并能有效防治绿藻污染，可在开放环境中大规模培养三角褐指藻，具有重要的应用价值。

本实用新型提供了一种黄曲霉毒素的流态化连续式等离子体降解装置，所述黄曲霉毒素的流态化连续式等离子体降解装置设有等离子发射器、等离子体发生器、传送带装置、鼓风机及控制面板。本实用新型提供了一种黄曲霉毒素的流态化连续式等离子体降解装置，主要用于粮食表面的黄曲霉毒素的降解，物料在处理过程中处于流态化，保证每颗粮食都能接触到高能粒子和活性自由基，因此可以快速连续化地降解每粒粮食表面的黄曲霉毒素。该装置降解过程低温、无溶剂残留，无环境污染，且能保护粮食中的营养成分不被破坏。

本发明公开了一种分布式电源接入对配网三段式电流保护影响的评估方法，基于规则库实现，规则 库中包含若干条顺序执行的规则步骤，这些一般性的语义规则适用于任意的配网系统和分布式电源接入 情况，且每条规则通过描述性语言指导操作者该如何构造短路场景，并选择哪些保护的 I、II 或者 III 段 进行校验。这样，操作者无须根据所研究的系统来分析确定校核步骤，只要顺序执行规则库中的规则步 骤便能高效准确地判断分布式电源接入方案对保护的影响：当规则库中的所有规

（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。

本实用新型公开了一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统，包括下位机、上位机、无线数据传输模块；所述下位机主要包括无线传感器测量模块、GPS模块、嵌入式模块、人机交互模块、数据存储模块和电源模块；所述上位机包括PC机与智能移动设备。本实用新型通过使用无线传感器模块增加传感器与下位机的物理距离，增加装置的灵活性，实时获取电量数据；易于实现多节点电能质量的实时监测，大大降低了系统的成本，与计算机进行无线互联，同时将移动设备作为上位机接入，增加装置的便捷性，辅以计算机终端软件，不仅可以利用计算机终端的成熟硬件设备，还可以实现软件的高度复用；还可很容易提供高质量的Web服务，实现数据的网络共享化。

本发明公开了一种用于检测织布机布铗刀口缝隙的非接触式检测系统及方法，该系统包括水平基座、压紧装置、支撑装置、光源提供装置、视觉检测装置和数据处理装置，压紧装置用于压紧待检测的布铗，支撑装置对布铗进行支撑，光源提供装置用于提供光源，视觉检测装置用于采集布铗刀口的图像信息，数据处理装置用于对图像信息进行处理，获得布铗刀口缝隙值，并予以显示。所述方法包括如下步骤：将待测布铗放入测量系统，视觉检测装置采集图像信息，计算机对图像信息进行处理，计算获得缝隙值，通过缝隙值与标准的比较，判断产品是否合格，若不合格重新装配后重复检测步骤。本发明具有高效、稳定、高精度的优点，能极大降低劳动强度、提高生产效率。

研发了基于拉曼分析和纳米增强拉曼技术的便携式非接触人与动物血液 鉴别仪。根据血液样本特征拉曼光谱，确定光谱检测波段和激发波长，对分光 核心元件、系统光路、光纤探头等进行针对性设计与优化，降低系统杂散光, 提高特征拉曼光谱分辨力、信噪比和检测灵敏度；针对甄别对象特征，研究 血液样本专用拉曼增强纳米材料，进一步提高检测灵敏度；研制出便携式非接 触血液鉴别仪样机；针对不同种属血液的拉曼光谱，结合研发的仪器，开展分 析测试方法学研究，建立血液拉曼检测新体系和新方法。研制具有自主知识 产权的基于Raman光谱分析的非接触便携式人与动物血液鉴别仪工程化样机， 实现对人及常见动物血液样本的甄别，服务于我国进出口检验检疫部门，达到 2分钟内检测一个样品，识别率高于95%的测试要求。