本发明公开了一种应用于智能配电网的 EPON 通信系统的动态 带宽分配方法，包括步骤(1)基于不同需求将智能配电网各业务分为 EF 业务、AF 业务和 BE 业务；步骤(2)通过层次分析法计算 AF 业务和 BE 业务的权值，并计算一个轮询周期内 EF 业务和加权业务的缓存量和缓 存速率；步骤(3)根据电网故障情况，对各 ONU 业务缓存速率和业务 缓存量进行修正，计算一个轮询周期内各 EF 业务和加权业务的带宽需 求量；步骤(4)根据 EPON 带宽值对 EF 业务进行分配，然后对加权业 务进行分

（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。

本书以技术创新扩散理论,农民行为改变理论,绩效管理理论,系统理论等作为理论基础,通过运用案例分析法和贝叶斯网络分析等方法对国家农业技术推广机构,农业产业龙头企业,农民合作经济组织等多元化农业技术推广主体及农业技术需求主体的分析,提出了多元化农业技术推广体系建设和优化的措施.

新疆生产建设兵团兴新职业技术学院是2014年经新疆维吾尔自治区人民政府批准成立，国家教育部备案的一所全日制公办普通高等职业院校。 学院现有全日制高职学生3003人，专任教师124人，其中，高职专任教师副高以上职称32人，“双师型”教师73人，具有硕士研究生学历、学位教师27人，校内兼课教师81人，聘请校外兼职兼课教师10人。 学院目前已建成3个国家级“大师工作室”，2个兵团级“大师工作室”。2名教师分别获“中国技工院校优秀教师”和“中国首届职业院校教学名师”称号，1名教师享受国务院高技能人才特殊津贴。 校区占地172亩，教学行政及辅助用房面积46566.38平方米，生均面积16.89平方米。学院建有校内实训场(室)67个、校外实训基地24个，其中中央财政支持的实训基地7个。实训设备价值4761多万元，实验实训设备齐全率达到95%，实验、实习、实训场地24602.88平方米，生均面积8.19平方米，学生宿舍面积20249.54平方米，生均面积6.74平方米。学院图书馆纸质藏书13.5224万册，电子图书15万册，建设多媒体教室113间，建成计算机多媒体机房21间。 学院设机械汽车系、信息工程系、建筑工程系、烹饪旅游系、机电工程系、人文社科部、培训与继续教育部以及兵团国家第八职业鉴定所。开设了汽车运用与维修技术、工程造价、数字媒体应用技术、烹调工艺与营养、机械设计与制造等20个高职专业。 学院与200多家大中型企业建立了实习与就业“双基地”，确保毕业生100%顶岗实习和推荐就业。建校30多年，累计为兵团及自治区输送各类专业技能人才6万多人。学院毕业生就业率96%，专业对口率89%，就业稳定率85%。 近年来，学院代表兵团参加自治区和全国各类竞赛，共获得548个奖项(含集体奖)，其中：国家级奖项285个。2018年，学院成功申办世界技能大赛空调制冷项目(专业)国家集训基地。 学院先后与华南理工、华北电力、武汉大学等8所院校开展教学合作，面向学院高职学生和社会人员提供“专升本”继续教育服务。充分利用国家就业培训专项资金的支持，为师市园区企业和个体从业人员提供免费职业技能培训，年均完成培训任务9000人次。 学院被评为全国职工教育职业培训先进集体，也是兵团大中专毕业生培训基地、兵团交通培训中心、兵团安全培训中心、兵团供销合作社培训中心、兵团工会、团委培训基地、兵团级骨干教师培训基地，“兵团女职工培训示范学校”，学院与北京交通大学、华南理工大学等建立了校外继续教育中心。2012年，经兵团武装部批准，学院组建成立了兵直人武部民兵安全警戒分队，2018年，学院已被兵团武装部确定为大学士官生培养基地。