忆阻器，全称记忆电阻器(Memristor)。惠普公司的研究人员首次做出纳米忆阻器件，掀起忆阻研究热潮。纳米忆阻器件的出现，有望实现非易失性随机存储器。并且，基于忆阻的随机存储器的集成度、功耗、读写速度都要比传统的随机存储器优越。此外，忆阻是硬件实现人工神经网络突触的最好方式。由于忆阻的非线性性质，可以产生混沌电路，从而在保密通信中也有很多应用。目前，有机忆阻器普遍具有稳定性差、工作机理模糊不清、红外响应差的不足。所以，研究人员希望能够开发出具有高稳定性且红外响应好的有机忆阻器。

本发明公开了一种基于共栅ｃａｓｃｏｄｅ低噪声放大器的增益调节结构，包括粗调和细调两种模式，粗调模式通过减少ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２跨导的同时并联额外负载电阻的方式，减少从ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２源极看进去的等效负载阻抗来调节增益，细调模式通过并联额外负载电阻的方式，减少从ｃａｓｃｏｄｅ管ＮＭ２源极看进去的等效负载阻抗来调节增益。本发明采用细调通过使用耦合电容，构造了虚拟地，调节范围更大；另外由于到电源隔直电容的作用，细调支路几乎没有直流电流流过，同时粗调级将原ｃａｓｃｏｄｅ管中的部分电流抽取过来为己所用

本发明公开了一种基于半路径时序预警法的监测点偏差调节电路，该电路由监测点偏差率检测模块和时钟占空比调节模块组成。监测点偏差率检测模块通过ＴＤＣ分别检测关键路径起始点、监测点和末端点与关键路径起始点的延时，并通过ＴＤＣ的输出级数表示出来，ＴＤＣ将输出信号传输给ＡＣＵ，ＡＣＵ再将计算出的监测点偏差率和阈值相比较，当监测点偏差率大于阈值时，时钟占空比调节信号拉高。 时钟占空比调节模块在时钟占空比调节信号拉高时逐级增加时钟占空比，直到时序预警信号拉低，此时停止调节时钟占空比，最终实现降低由于路径监测点偏差而损失的功耗收益。

本发明公开了一种应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法，先解锁原边全桥，闭锁副边全桥和外移相角的闭环控制，原边全桥采用斩波控制，开关管Q3和开关管Q4以50％的占空比互补导通，开关管Q1和开关管Q2采用变占空比控制，并且每个开关周期以一定的步长增加；当副边电压上升到足以驱动开关管，且开关管Q1和开关管Q2的占空比都增至0.99时，解锁副边全桥及外移相角的闭环控制；当输出电压达到额定值时，切入负载，输出电压稳定完成启动过程。本发明有效抑制双有源桥直流变换器在启动过程中的电流过冲，保证电流的正负对称，降低对开关管的耐流要求，降低成本，避免变压器偏磁现象，降低变压器的容量、体积和成本。

（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。

 采用直流技术对海上风能进行汇聚和传输可以同时提高系统可靠性和灵活性，DC/DC变换器用于匹配不同电压等级以及接入直流发电和储能设备，为实现中高压直流电网中高效可靠的直流-直流变换，本项目首先研究中高压模块化多电平DC/DC变换器的可行电路拓扑结构，研究模块化多电平DC/DC变换器的运行和控制机制，解决均压控制问题，实现其电压和功率控制功能。依据理论研究成果，本研究组开发了60kW模块化多电平DC/DC变换器样机，对样机的测试结果验证理论分析以及所提出控制算法的有效性。 通过本项目的实施，解决了模块化多电平DC/DC变换器的调制、均压、控制等关键问题，验证其应用于直流电网的可行性。为未来直流电网的建设提供率了重要的理论参考和工程借鉴依据。 在本项目实施过程中，以国家千人计划，项目和中英自然科学基金项目为依托，本研究组与国家电网电力科学研究院、英国Strathclyde大学、英国Aberdeen大学合作开发了“带有DC/DC直流电压变换的大型新能源多端直流接入系统”的实证平台，研究和验证了直流电网的运行机制。针对模块化多电平DC/DC变换器，本研究组已申请专利一篇，发表多篇论文。

高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算，所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置，可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器，最多可支持三类（CPU/DSP/GPU/）、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线，示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU；8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群，也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器，或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展，最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境： 平台中的CPU主要起控制作用，计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源，通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库，封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发，实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标： ？ 单台计算能力：插8张DSP卡，做快速傅里叶变换（FFT），相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力；插4张GPU卡，做场强计算，相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ？ 尺寸：6U标准高度，（420±0.6）mm×（256±1）mm×（≤500）mm（宽×高×深）；重量：<35公斤；功耗：<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架

成果简介铁矿石品位下降及铁矿石质量劣化的现状下， 合理选择性价比高的铁矿粉对钢铁企业配矿和生产具有重要意义和经济价值。 单种铁矿粉综合性能评价模型根据铁矿粉化学成分及其物理性能、 冶金性能、 烧结基础特性和单烧性能， 结合钢铁厂的实际炼铁参数和铁矿粉市场行情， 分简单型和科学型对铁矿粉的综合性能作出科学合理的计算， 对当前条件下的铁矿粉采购价格作出预测， 为钢铁企业合理高效采购铁矿石、 降低炼铁成本， 提高生产效率， 加强原燃料管理提供量身定做的模型软件。 既可以为采购部采购铁矿石提供价格底线参考， 也可以为烧结厂优化配矿提供基础数据。成熟程度和所需建设条件采用 VC 程序设计语言开发的模型软件， 系统稳定、 成熟， 分单机版和网络版（网络版的参数可以网络共享）。 只需在计算机上安装模型软件， 不需要任何其他条件。技术指标根据铁矿石的种类与用途， 按直接入炉矿（生块矿、 球团矿） 和铁矿粉（精矿粉、 富矿粉） 四类分别进行评价。评价模型分为简单型和科学型， 简单型从化学成分进行计算与评价； 科学型在简单型基础上从化学成分、 物理性能和冶金性能、 矿石基础特性、 单烧性能进行全面的计算与评价。设置基准矿， 即以同期市场和企业生产条件下某种已知价格和性能的矿粉为基准矿， 待评价矿的性能与之对比， 从而预测相应的价格。 预测的价格与铁矿粉实际性能吻合度 90%以上。市场分析和应用前景该模型可用于钢铁企业采购部门、 烧结厂、 炼铁厂等多个部门使用， 联合使用可以选用网络版。 全国近 300 家钢铁企业都是潜在的客户， 铁矿粉贸易商也可以购买， 为合理定价提供技术依据。社会经济效益分析以产能 1000 万吨的钢铁厂为例计算， 需要采购铁矿粉 2000 万吨， 采用该模型， 为其中的 30%矿粉提供采购底价指导， 每吨节约保守以 5 元计算， 一年可以降低采购成本 3000 万元， 因此具有非常可观的经济效益。合作方式合作开发、 受托开发联系方式冶金学院 龙红明 0555-2311571 13956233905 yaflhm@126.com

减振复合板是指在金属板材 (简称基板) 中间或者两侧添加阻尼层复合而成的板材。即两 边为金属板，中间为阻尼层。减振复合板的外观、加工性能等与金属基板类似，以其优良的减 振性能被广泛应用于数控机床、发动机、高速铁路机车、飞机等高技术工业领域。 由于减振复合板的金属基板和阻尼材料都需根据使用要求定制，因此，可以根据需要来开 发各种性能的减振复合板。但目前缺少相应设备来评价减振复合板的阻尼性能，从而影响了产 品的推广应用。本项目针对这一需求，开发了减振复合板阻尼性能测试设备。 设备开发所依据的标准： GB-T 16406：声学材料阻尼性能的弯曲共振测试方法； ASTM E756：Standard Test Method for Measuring Vibration-Damping Properties of Materials。 基本原理： 测试系统的仪器由激励、检测和采集三部分组成，测试系统框图如图1所示。首先利用信 号发生器驱动激振器对试样施加简谐激励力，由检测传感器测试试样的振动信号，经放大后接 入数采系统分析记录并显示。 保持恒定的激励力，连续改变频率，测出试样的速度弯曲共振曲线。对采集信号进行频响 分析，最后从其频响图得到各阶共振频率以及共振峰宽度，计算出损耗因子等参数。当测试过 程在控温箱中完成时，则可确定温度对材料阻尼特性的影响。

环氧树脂具有良好的耐腐蚀性、固化收缩率低、机械性能和电性能优异等特点,因而广泛用于涂料、胶黏剂、复合材料(^及电子封装材料等领域。然而传统双酷A型环氧材料存在质脆、耐热性不足和使用温度低等问题,限制了它的应用。针对上述问题,本项目的研究工作主要从分子设计出发制备了一系列结构可控的多官能环氧树脂,FF其中包括超支化环氧聚合物W及四官能度环氧树脂,并将它们添加到双酷A型环氧树脂(DGEBA)中改性。经超支化环氧聚合物改性后,FF材料的拉伸强度、冲击强度及玻璃化转变湿度(Tg)等性能得到同FF时改善;经四官能度环氧树脂改性后,材料能够在Tg大于250°C的同FF时还兼具优异的强度和初性。基于这些改性效果,深入研究了结构与FF性能的关系,并讨论了改性机理。本项目的主要内容如下: 提出了一种超支化可控聚合的新方法,即利用竞争反应得到分子量可控及支化度不变的超支化聚合物。制备了一种可控Tg的超支化聚合物体系。利用竞争聚合反应制备了端基为环氧基的聚厳型超支化聚合物EHBPE。利用竞争反应原理制备出四种不同结构的超支化环氧聚合物。制备了一种髙性能的环氧均聚材料。制备了一系列新结构四官能度环氧树脂。