产品详细介绍 电压：6V-24V 额定电流：10A(持续工作无需散热器) 额定电流：30A(持续工作需铝散热器) 额定电流：60A(持续工作需铝风扇散热器) 注：固态开关小，安静，没有移动部件，防止击穿和温度过高而熔融。出口商品，出口品质。

（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。

【发 明 人】唐于平；段金廒；沈娟；陶伟伟 【摘要】       本发明公开了一种超高效液相色谱-质谱联用(UPLC-PDA-MS)技术和“化学模糊识别”对中药复杂成分配伍相互作用进行研究的方法。本发明通过大量实验对色谱条件与质谱条件、TQ-MS和PDA检测条件等进行了系统优化，确定了最佳的检测方法，方法学检测结果表明该方法具有灵敏度高，精密度和准确度高，重复性好，稳定可靠的优点法，该方法可以克服中药复杂成分鉴

有机相变蓄能复合材料是由有机相变材料（如石蜡）和高分子支撑和封装基体组成的复合材料，通过有机相变材料的固-液相变储存或释放热量。由于高分子材料的微封装和支撑作用，使得分散于其中的有机相变材料发生固液相变时仍能保持原有形状。该类材料有以下特点：  无需外部封装，可直接使用；  相变前后材料能保持其形状和强度；  材料的导热系数可在一定范围内调节，对外界温度变化响应及时；  材料具有良好的阻燃特性。  应用前景广阔，包括但不限于太阳能储存、建筑节能、冷热防护、电子元器件温度管理、低温储存、电力调峰、工业余热回收利用、智能服装等领域 本课题组还开发了有机相变蓄能复合材料的连续生产设备和生产工艺，已实现小批量连 续示范生产。 随着我国经济发展和人民生活水平的提高，我国建筑面积增长迅速，相应地，建筑能耗也大幅度增长，到 2020 年预计将占社会总能耗的 1/3。因此，在国务院发布的《能源发展战略行动计划（2014-2020 年）》中，节能的绿色建筑已被列为重点发展领域。本项目开发的有机相变蓄能复合材料可以充分利用太阳能和谷电等自然和低价能源，通过光热转换和电热转换来实现建筑采暖。太阳能具有不连续和不稳定的问题，存在供给和需求不匹配的矛盾。有机相变蓄能复合材料可以将太阳能蓄存起来，在需要时释放，从而解决这些问题。在采用分时电价的地区，还可以利用有机相变蓄能复合材料进行谷电蓄能采暖，平抑峰谷差。通过充分利用清洁的可再生能源，降低建筑运行能耗，节省运行开支，减少环境负担

本实用新型涉及一种能区分小麦初生根、次生根的分根套管装置，包括内PVC管和外PVC管，内PVC管设置在外PVC管内部纵向中心线位置；内PVC管顶部设有分根锥形帽，分根锥形帽顶部中间位置设有填土注水孔，分根锥形帽上部锥形侧面上分布有多个种植孔；内PVC管管壁侧面分布有多个水分平衡孔。该实用新型的优势在于内管顶部锥形帽的设计，既可以实现更好的初生根、次生根分离，又可以填土，注水；内管壁有水分平衡孔，可以保证初生根、次生根的生长环境一致，具有分离彻底，操作方便，干扰少，苗存活率较高等优点。

本实用新型公开了一种利用波浪能的漂浮摆式海洋人工下降流装置，该装置基于杠杆原理，通过将漂浮浮子所受的波浪力转换为压力水头，可将表层富氧水注入底层水体，缓解缺氧状况，改善水质。装置具有波浪自适应控制系统，可根据波浪力大小改变自身机械结构从而产生最佳下降流流量，从而高效利用波浪能。此外，在波浪条件较为恶劣环境下，控制系统将使整个装置处于待机状态，起到过载保护的作用，使得装置具有良好的生存能力。由于装置动力系统以机械构件为主，装置的维护和安装也比较方便。综上所述，本实用新型所提出的装置有望在国内外波浪能资源丰富的缺氧海域进行大规模工程化的应用，缓解大面积的水体缺氧情况。

本发明公开了一种基于相变储能的热泵空调及生活热水联合系统，利用两种相变材料在不同温度区间的储能耦合热泵空调及太阳能热水。该联合系统包括热泵空调单元、相变储能单元和太阳能热水单元；热泵空调单元包括压缩机、冷凝器、膨胀阀、蒸发器、换热器，相变储能单元包括高温相变室、低温相变室、绝热层、进出口切换管路，太阳能热水单元包括太阳能集热器、电辅热、储水箱。该系统在夏季供冷，冬季供热，常年需生活热水的场所，通过相变储能单元内同时对高温与低温的储能与释能，实现在时间上转移热泵空调单元产生的能量，达到对用电量‘削峰填