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

（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。

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产品详细介绍产品名称：直径165管地埋圆管篮球架配玻璃钢篮板 产品型号:JH-0026 产品价格：1500元/只 产品材质：JH-0026型地埋圆管篮球架，臂长1.8米，；采用直径165mm厚壁钢管，配玻璃钢复合篮板或钢化玻璃篮板；具有抗冲击力强、防水、耐氧化等优点。该产品具有外型美观、安装简单，实用等特点。

成果描述：本发明公开了一种用于获取围岩-支护全过程特征曲线的模型试验方法，通过类似于“发条”的支护结构：即由铝合金薄板卷合于中心圆筒体，逐渐调整松紧状态即连续多次改变支护变形，分别测读相应的变形值、围岩压力值，从而在一次模型试验即一次性获取围岩-支护全过程特征曲线，尤其是峰后效应段。相比以往通过制作多组不同尺寸的石膏支护结构，进行多工况的模型试验，本发明省工、省时、省钱，大大降低了此类试验成本，提高了此类试验效率；而且克服了以往试验方法不能模拟峰后效应段的弊端。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种燃烧后CO2捕集系统的多模型预测控制方法，该预测控制方法以基于化学吸附的燃烧后CO2捕集系统为被控对象，贫液阀门开度和汽轮机低压缸抽汽阀门开度为系统控制输入量，CO2捕集率和再沸器温度为系统输出量；首先基于子空间辨识方法，利用系统运行产生的数据，在不同工况点处建立系统的局部状态空间模型；接着使用间隙度量的方法调研被控对象的非线性分布；进而在合适的局部工况点处建立预测控制器，并设计隶属度函数将其加权组合，建立燃烧后CO2捕集系统多模型预测控制系统。本发明的方法具有良好的全局非线性控制能力，能够有效适应系统大范围变工况的需求，快速追踪CO2捕集率设定值，提高CO2捕集系统深度快速灵活运行的水平。

本发明公开了一种基于遗传算法的异构 CAD 模型数据交换的系统及方法，本发明的异构 CAD 模型数 据交换的系统包括二个部分:源端 CAD 系统和目标端 CAD 系统。同时，将异构 CAD 模型数据交换分为两 层:3D 特征参数层和 2D 草图参数层。在 3D 特征参数层，采用了直接特征映射和间接特征映射的方法实现 特征数据的交换。在 2D 草图参数层，采用直接元素映射、间接元素映射及样条映射。将 2D 草图参数层中 样条映射问题转换为样条拟合问题。创新性的将遗传算法引入到异构 CAD 数据交换领域。在遗传算法个体 的适应度计算中，引入了 Hausdroffdistance。本发明可以用于复杂模型的异构 CAD 数据交换，交换之后的 目标模型，不仅与原始模型具有极高的相似度，而且保留了原始模型的参数化特征信息。

本实用新型公开了一种模拟波浪荷载作用下海底隧道动态响应模型试验装置，包括模型箱、隧道及支撑系统和量测系统。模型箱包括模型箱底板、角钢、模型箱右侧板、模型箱左侧转动板、模型箱背面板、钢化玻璃和有机玻璃板。支撑系统包括支撑叉子、支撑管和支撑底座。量测系统包括应变片、涌水量箱以及孔压计；应变片粘贴在隧道外表面，用于测量隧道变形；涌水量箱用于测量隧道涌水量；孔压计固定在传感器固定支架上，用于测量海床孔隙水压。本实用新型可模拟在不同隧道埋深、开挖半径以及衬砌厚度等条件下，海底隧道周围海床孔隙水压力响应。本实用新型能为波浪荷载作用下海底隧道动态响应问题研究提供有效的试验数据支持，并对理论分析提供帮助。