产品详细介绍多用电表（万能电表）

软性握把，多重把位 专业的软性握把，具有良好的舒适性，提升用户运动中的安全指数。 多重把手带动上肢运动达到全身运动。 11.6 超大LED显示屏 用户可通过触摸选择不同等级阻力和锻炼模式，操作更加直观、反应灵敏。 阻力系统：20 种阻力级别 踏步行程：250mm 跨步行程：700mm 整机尺寸：1535×920×1595（mm） 包装尺寸：1660×990×1580（mm） 净重/毛重：188/244kg 最大承重：150kg

（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。

本发明公开了一种基于电压信号复合前馈的构网型VSG输出功率解耦方法，涉及电力电子控制技术领域，对构网型VSG功率同步控制的变流器输出电压信号复合前馈实现构网型变流器并网系统及实现变流器输出功率解耦的方法。包括构网型VSG功率控制模块、电网参数检测单元、线路阻抗观测器、虚拟阻抗压降前馈环路以及电压信号二次前馈环路。本发明的复合前馈控制策略结合虚拟阻抗和电压幅值与功角补偿，显著减弱了有功与无功功率的耦合作用，实现了高效解耦，适用于复杂电网环境。

本技术成果为基于动态匹配网络的3.1-9.4 GHz高效数字化功率放大器芯片。该宽频功率放大器提出了两项效率提升的关键技术：1）基于新型阶跃阻抗变压器，提出了3.1-9.4 GHz宽带数字功率放大器的匹配电路设计；2）提出了基于前馈控制多模动态匹配的新型数字极化发射机架构，进一步实现了发射机的饱和及回退效率提升。

发电与电驱动技术是多电/全电飞机电源与作动系统的核心，本项目在高功率密度高可靠电机设计与控制方面取得了重要创新成果，形成的系列化产品已成功应用于我国多个型号飞机，打破了国外对我国航空领域高功率密度电机技术的严格封锁，显著提升了飞机电源与作动系统技术性能。研发成果取得了很好的社会与经济效益。成果获江苏省科学技术一等奖和国家技术发明二等奖等。 技术特征 1、高速高可靠定子励磁双凸极电机高压直流发电技术； 2、大功率电励磁无刷同步电机变频交流起动发电技术； 3、高功率密度永磁/混合励磁电机驱动技术。

采用我们的激光陶瓷制备技术，我们成功制备出高质量的Ce：YAG陶瓷荧光体，应用于白光LED照明领域，已获得130 lm/W的流明效率，显色指数达85，通过控制陶瓷荧光体的厚度和Ce离子掺杂浓度，可以方便的解决白光分档的难题。如图1、图2、图3所示分别为所制备Ce:YAG陶瓷的实物照片、吸收谱和发光性能测试时的照片。由于陶瓷荧光体的热导率远高于传统荧光粉与树脂的固化体，可显著改善热管理，这将彻底解决荧光粉因为温度上升引起热猝灭所导致的光衰和光色不稳等问题。该陶瓷荧光体不含任何有机物，可实现全无机封装，由于树脂等有机物高温老化所导致的发光体层发黑、变色甚至失效等问题将不复存在，这将显著延长白光LED的寿命和发光稳定性。通过采用高效率蓝光芯片，预计可进一步提高白光LED的流明效率。该技术路线与目前Philips Lumileds公司在其功率型白光LED方面所采取的技术方案类似（Lumiramic陶瓷荧光体技术）。相比而言，我们的陶瓷荧光体的制备技术具有制备更简便、成本更低、使用更灵活等优势。此外，该陶瓷荧光体也适用于远程荧光体的解决方案，与Intematix（英特美）公司现有的远程荧光体（树脂加荧光粉的固化体）相比，我们的陶瓷荧光体方案具有更高的光抽取效率和更均匀的发光性能，可望用于射灯、室内筒灯、舞台和广告牌装饰灯等对亮度要求较高的场合。陶瓷荧光体在高端功率型白光LED领域的应用才刚刚开始，随着白光LED照明的不断普及和应用领域对白光LED功率和效率需求的不断上升，其重要性已逐渐引起市场关注，预计将来3-5年，市场规模将有大幅度增长。

发电与电驱动技术是多电/全电飞机电源与作动系统的核心，本项目在高功率密度高可靠电机设计与控制方面取得了重要创新成果，形成的系列化产品已成功应用于我国多个型号飞机，打破了国外对我国航空领域高功率密度电机技术的严格封锁，显著提升了飞机电源与作动系统技术性能。研发成果取得了很好的社会与经济效益。成果获江苏省科学技术一等奖和国家技术发明二等奖等。技术特征1、高速高可靠定子励磁双凸极电机高压直流发电技术；2、大功率电励磁无刷同步电机变频交流起动发电技术；3、高功率密度永磁/混合励磁电机驱动技术。应用范围:与航空工业601所、602所、603所、609所、贵阳185厂、北京125厂以及航天803所等长期合作，形成的高功率密度高可靠电机技术成果已在12种型号新研战机、战车电源与电动力系统中获得成功应用。

本发明涉及一种风电功率爬坡事件概率场景预测方法，通过构建计及累积密度函数和高阶矩自相关 函数的多目标适应度函数实现了分布特征一致性和时序特征一致性。基于多目标适应度函数的遗传算法 对概率生成模型参数进行迭代寻优，得到大量预测场景，并通过场景捕捉带内挖掘出的爬坡事件概率特 征评价该预测方法。选取国外某风场实际数据进行算例计算和统计分析，结果表明多目标函数较单目标 函数的统计结果更为精确，而且该概率场景预测方法可以较准确地估计出爬坡事件的特征量，证明了该 方法的正确性，可为概率场景生成方法和爬坡事件预测模型提供指导。 

由于在可靠性、稳定性、生产工艺可操作性方面仍存在问题，国内主流高 频静电除尘电源（基于 LC 或 LLC 谐振技术的同类高频静电除尘电源），虽诞 生十多年且在效率、除尘率方面大幅优于传统的工频静电除尘电源，但是在国 内市场仍未获得大幅推广应用。近几年因为环保需求推动，高频静电除尘电源 的市场推广有加速趋势，但仍未大面积铺开。该项目为一种大功率直流馈电模 式高频高压静电除尘电源，在可靠性、稳定性、生产工艺可控性方面显著优于 目前国内主流产品（国外产品因缺少数据具体情况不太了解），同时相较于传 统工频静电除尘电源，在效率和除尘率方面获得大幅提升（可确定有 20-50%提 高幅度）。该产品在中国北方基本空白，山东省可以确定填补空白。 该项目目前已经完成第一款验证样机制作和测试，达到稳定输出 100- 300mA/72KV 直流高压，且经历数百次输出开路、短路实验考验。可以说该样 机已经在原理上和测试中证明了，相较其它高频除尘电源，该样机有更高的可 40 靠性、稳定性和生产工艺可操作性。 由于经费限制，以及合作方生产条件限制，目前该样机仍需对样机的散热 设计进行优化，同时也因资金限制一直没有购买、安装直流高压大功率负载设 备，因此大更大功率样机仍未制作和测试。 也由于合作方非专业油浸式变压器生产企业，缺乏专用的油浸式变压器抽 真空设备，该样机的高压变压器内部无法排净空气，导致在高压生成过程中， 发生过几十次内部击穿，所幸因该样机在安全性、稳定性和可靠性方面的优势， 每次都能及时保护，避免了事故发生。要想避免此类问题，需购买油浸式高压 变压器专用生产、测试设备。