（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。

本发明公开了一种直流接触器节能控制装置，包括：微处理器模块：用于控制电压和电流采集模块、驱动模块、低压保护模块、外部存储模块以及液晶显示模块的工作；电压和电流采集模块：用于将电源电压和线圈电流转换为微处理器模块的A/D口所允许的电压值；驱动模块：包括两个与线圈串联的开关管和一个与线圈并联的续流二极管；低压保护模块：用于防止线圈电压过低造成不可靠合闸；外部存储模块；液晶显示模块：用于显示直流接触器的状态信息；电源模块：用于给整个控制装置供电。本发明有效地减小了保持阶段的线圈电流，降低了线圈温升，节约了能源。

交直流电源系统是水电站、火电厂和各级变电站等电力部门中的重要设备，它给一次、二次的各种开关、继电保护以及照明设备提供不间断的电源，以保证电力系统的安全、可靠运行。

为实现基于无刷直流电动机（包括经各类减速机构减速）构成的多通 道转角伺服系统、连续旋转转速伺服系统、直线位移伺服系统通道之间 的转角、速度、位移能实施精密、协调控制，设计了电机气隙磁场正弦 度好、转速及转矩波动小、角加速度响应快且集精密转角检测传感器于 一体的无刷直流电机本体；伺服控制器以RS422 / 485或CAN总线进行协调 通讯，采用综合性能优异的DSP+CPLD内核，结合精密转角RDC转换、高可 靠性集成PIM等驱动模块，可广泛用于对多通

本发明公开了一种直流降压变换器的复合电流约束控制方法，包括步骤：分别以直流降压变换器的电容电压、电感电流为状态量，建立直流降压变换器标称系统的状态空间平均模型；建立基准电流约束控制器；根据直流降压变换器系统的参数摄动、输入电压波动及负载突变扰动，建立直流降压变换器受扰状态平均模型；构造广义比例积分观测器，并获得时变扰动估计值；引入所述基准电流约束控制

本发明公开了一种中高压超快速开关及直流断路器，中高压超 快速开关包括两组动触头、两个操动机构、两个开关静触头和两组绝 缘拉杆；每一组动触头包括多个设置于绝缘拉杆上的表带触指动触头；当中高压超快速开关闭合时，表带触指动触头与开关静触头沿着 Y 轴 向 X 轴方向对齐，形成一条通流路径；当中高压超快速开关分断时， 两个操动机构沿着 Y 轴并远离 X 轴方向运动，并带动表带触指动触头 分离，隔断通流路径。本发明动触头采用表带触指，合闸时利用表带 触指自己提供接触压力，结构简单，具有更高的可靠

本发明公开了两种非隔离型单磁芯三端口直流变换器，这两种 变换器均包括输入源端口，电池端口，负载端口，第一开关管、第二 开关管、第三开关管，第一二极管、第二二极管、第三二极管，滤波 电容和滤波电感，具有五种工作模式，其中四种工作模式具备三类工 作型式。本发明变换器连接输入电压源、负载与电池，端口之间的能 量转换为单级，能量的统一管理功能齐全，具有较高的效率；同一个 工作模式下能够用不同的工作方式完成，因而端口电压限制少，工作 范围广泛，工作方式灵活。

交直流电源系统是水电站、火电厂和各级变电站等电力部门中的重要设备，它给一次、二次的各种开关、继电保护以及照明设备提供不间断的电源，以保证电力系统的安全、可靠运行本项目所研制的交直流电源及监控系统采用高频开关整流模块，将交流供电电源转换成直流电，对蓄电池组进行充电。当供电中断时，由电池组共给负载电能，系统中的逆变器将直流电逆变为交流电，供给需要交流电的负载。

本发明涉及直流配电网技术领域，具体涉及智能型直流断路器电弧能量抑制系统及其方法，包括高频信号注入模块，产生并注入高频载波信号至电弧通路；电弧特征识别模块采集电弧电压电流信号，利用VMD‑HHT算法识别电弧类型并生成特征信息；磁通扰动观测模块检测电流磁通量，计算磁通扰动值及相位差；深度学习控制模块接收电弧特征信息和相位差，通过深度强化学习算法生成IGBT控制时序信号；多端口换流控制模块接收该信号，控制多级IGBT并联子模块的开关频率，基于PWM控制方法高效抑制电弧能量。双启发式算法控制模块结合遗传算法和粒子群算法，自适应分配各端口驱动电流，实现IGBT模块并联均衡。

产品详细介绍概述力田磁电科技有限公司系列直流电磁铁，可提供可调磁场源，适用于科研单位，高等院校及工厂做物质磁性实验，具有多种用途可配用于磁性材料测量装置、振动样品磁强计、霍尔效应研究、磁光效应研究、磁电阻效应研究、磁致伸缩研究、转矩磁强计、力法磁强计、磁化率测量装置以及对磁性器件的充磁和退磁等等，用途非常广泛。2、电磁铁工作原理电磁铁是由线包、轭铁、铁芯（极柱）、极头等组成的闭合磁路。通电的导电绕组（线圈/包）能产生一定的磁场，铁芯（极柱）在外部线圈磁场的作用下，其内部的排列不规则的铁磁性金属原子重新规则排列，共同指向一个方向，从而被磁化，增加了磁通，所以在铁芯、轭铁和气隙间就产生了数量可观的磁通Φ，当控制电源电流变化时，极头间气隙中形成可控的高强度磁场。3、电磁铁特点：磁场气隙双向可调，单轭的结构，磁场方向水平；直立座放，有很宽阔的操作空间，便于取放样品和与其他设备的组合架构，是磁性研究最为常见的电磁铁之一。适用于霍尔效应研究，磁电阻效应研究、磁滞伸缩研究、转矩磁强计、力法磁强计、振动样品磁强计、磁化率测量装置、磁性材料测量装置等。3.1  WD-200型卧式水冷电磁铁运用电磁感应原理，采用单轭水冷式结构，样式美观、性能可靠。3.2 磁场工作气隙调节轻便灵活，极头与极柱采用分体螺纹连接结构，便于极头更换，电磁效率高，电磁铁极柱为200mm,极面直径最大为φ120mm，另配φ80mm、φ60mm极头 ，工作气隙最大为140mm。3.3 WD-200型卧式水冷电磁铁带工作气隙结构调整采用力田专利技术设计，极头不需要锁紧，气隙不会改变，保证测量的重复性。电磁铁卧式结构电磁铁的视野开阔，外形美观，结构可靠，磁场强度高、磁场强度大小调节方便等特点。3.4、WD-200型卧式水冷电磁铁可用于磁滞现象研究，磁化系数测量，霍尔效应研究，磁光实验，磁场退火，核磁共振，电子顺磁共振，生物学研究，磁性测量, 磁性材料取向，也可在小气隙时用于铁氧体等磁性产品充磁等。3.5、使用前请仔细阅读本说明书，严格按照要求操作使用。4、 技术参数2.1  极面直径：φ120mm，80mm、60mm2.2  工作气隙：0～140mm连续可调2.3  磁场强度：工作气隙20mm时，60mm极头中心磁场最大H≥2.5T2.4  磁场强度：工作气隙20mm时，80mm极头中心磁场最大H≥2.2T2.5  磁场强度：工作气隙20mm时，120mm极头中心磁场最大H≥2.0T2.6  剩磁：气隙10mm时  H≤12mT2.7  工作电流：DC  0～20A2.8  线包绝缘电阻：＞10MΩ2.9  磁场外形尺寸：1600mm×1250mm×1300mm2.10 直流电阻:：   10Ω2.11包装尺寸：1150 mm×1300 mm×600 mm2.12重量：约800kg磁场参数表：（供参考）极头60mm磁场参数：电流工作气隙10mm20mm30mm40mm50mm60mm 磁场（mT）1A57030018013010080 2A1090340390250200160 3A1630680640400300250 4A20801120760530400330 5A23401380930670500410 6A247016301110810600490 7A256018401270920700580 8A 200014201030790650 9A 213015501130880730 10A 223016701230960800 11A 2300178013201030860 12A 2360187014001100920 13A 2410195014801170980 14A 24502030155012201030 15A 24802090161012801080 16A 25202140167013401130 17A  2180172013801170 18A  2210177014301210 19A  2250182014701250 20A  2280186015101300