在国内，可调度式并网发电系统中现有充电机产品大多只具备通过光伏充电的基本充电功能，不具备由电网双向功率转换功能。且目前基本应用中也大都未考虑并网发电系统与电网能量、信息双向流动的功能。这一项目的实施将为我省光伏并网发电系统与电网互动提供思路；为实现高性价比的并网发电装置模块化提供技术；为我省智能电网提供高效服务作探索；为我省光伏建筑分布式发电提供方案。与江苏领先电子有限公司合作，成果产品已完成小试，在江苏领先电子有限公司研发实验楼顶试运行1年，已具备产业化能力。产品中申请中国发明专利4项，其中授权1

1.痛点问题 随着自动化技术的不断发展，机器人的应用领域愈发广泛，包括运输、勘探、医疗、救灾及消防等领域，机器人能按预先设计好的指令代替人工执行任务。目前常见的机器人，虽具有较高的运行效率，但在复杂环境下行走能力较低。使机器人同时具有较高的运行效率和越障能力，是目前业界亟待解决的痛点问题。 2.解决方案 本成果提供一种轮足式移动平台、运行模式切换方法及轮足式机器人，该轮足式移动平台包括：腿部机构与机械臂。其中，腿部机构在负载增大情况下，可脱离平衡算法限制，利用轮组动力实现高速移动；机械臂可变换形态，完成抓取物体等操作。通过不同状态的切换，机器人可实现迈过障碍、自适应复杂地形、高速移动等功能。 3.合作需求 1）办公及生产场地； 2）应用合作伙伴：包括高等教育、工业园区、写字楼、酒店行业在内的应用合伙作伴。

产品详细介绍中谷机械设备（郑州）有限公司提供给您大量郑州吸式扦样器，电动吸式扦样器，郑州扦样器。同时您可以免费提供一个完整的取样解决方案，以满足您的需求，产品应用范围广泛，如还不能满足您的具体要求，还可以按照您的要求具体定做  1、产品简介      DXQ系列吸式扦样器是选用三洋生产的吸尘器电机由我公司改制而成的专用设备。该产品吸取国内外同类型产品之优点，设计改进的一种新型扦取深层粮食及布设电缆、投放药物等作业。  2、技术参数 型号 技术参数 电压 扦样深度 DXQ-28   1400W1500W  220V  50Hz   0-6M 0-10M  DXQ-28B  1400W1500W  220V  50Hz   0-6M 0-10M   3、主要用途    整机具有结构紧凑合理，运转平稳，性能稳定，操作方便等优点。是适用于扦取稻谷、小麦、玉米的必备品。 取样器 粮食取样器 电动取样器 扦样器 电动扦样器 粮食扦样器 分层取样器 粉末颗粒取样器 窗口关闭式取样器 医药取样器 化工原料取样器 液体取样器 油桶取样管 油桶取样器 底部取样器  槽车取样器电话:0371-55510982       传真: 0371-68210665      网址:http://www.zgqyq.net 手机：18939565296信箱:zg2588@163.com详细资料,敬请登录中谷机械设备公司以下网站: http://www.zgqyq.net   中谷机械设备（郑州）有限公司更多产品：电动取样器http://www.zgqyq.net/1-1.html 吸式扦样器http://www.zgqyq.net/2-2.html粮食扦样器http://www.zgqyq.net/3-1.html粮食深层扦样器http://www.zgqyq.net/3-2.html取样器http://www.zgqyq.net/5-1.html不锈钢取样器http://www.zgqyq.net/5-2.html双管取样器http://www.zgqyq.net/6-1.html 粉末颗粒取样器http://www.zgqyq.net/6-3.html 末端封闭式取样器http://www.zgqyq.net/6-6.html液体取样器http://www.zgqyq.net/7-2.html油桶取样器http://www.zgqyq.net/7-9.html散粮车取样器http://www.zgqyq.net/8-1.html全自动取样器http://www.zgqyq.net/9-1.html

        对于难降解工业废水的处理，单独催化臭氧氧化技术存在臭氧剂量大、气体回收难、出水毒性高等问题，而单独生物降解处理难降解有机废水周期长、设备成本高。催化臭氧氧化与微生物降解近场耦合工艺则将按序进行的催化氧化装置和生物挂膜装置两个处理单元合并，利用催化臭氧技术提高难降解有机废水的可生化性，同时采用生物膜技术减少后续处理成本，能够实现低成本提高COD、色度和浊度去除率的效果，同时降低出水毒性，减少环境生物风险。

本项目具有自主知识产权，是一套适合于处理城市污水及回用（从城市污水到杂用 水、景观用水、绿化、洗车等直到实验室分析配制标准溶液的纯水）的集装式膜生物反 应器成套技术装备。同时本装置还适用于在本装置的一个阶段内实现受污染水源地的饮 用水的供应的系列产品。 技术创新点： 1）针对不同城市污水水质可以选择不同的膜材质。 2）针对不同废水规模可以加工大型或中型的集装式膜生物反应器。 3）不同处理程度的集装式膜生物反应器可以适用于同种废水而不同用户需求的回 用水质。 4）开发的自控技术，可以达到无人监管、在线检测的水平，使人工费降低及自动 控制达到较高的水平。 应用领域：城市污水深度处理及回用

（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。

2025年2月7日，珠海昊星自动化系统有限公司（下简称：昊星）作为广东实验室行业协会副会长单位，成功举办新春行业交流活动。广东省实验室设计建造技术协会（下简称：协会）秘书长罗菲同霍尼韦尔、广东易众洁净科技等9家会员单位代表到访，与公司总经理张雁翔、市场总监林旭峰等管理团队共话行业发展。

        5T管理”理念，即基于农作物及果实生长的自然通道特性，按时间敏感性将收储过程界定为熟收 (T1)、田场 (T2)、干燥 (T3)、收仓 (T4)以及仓储 (T5)等5个事件，进一步围绕5个事件优选管理目标因子和控制因子、制定管理指标体系和配套先进适用技术装备。在吉林省粮食和物资储备局的支持下，依据“5T管理”原理，制定了《吉林优质稻谷收储作业5T管理技术规程》。依托吉林省粮食和物资储备局、吉林大米联盟、九台贡米联盟、益海嘉里金龙鱼等大米相关产业组织在省内外进行推广，减损效果显著，可以显著延长大米的保鲜期，特别是探明了不当管理导致的7.16%“隐性”损失，同时也减少了粮食微生物毒素危害，为稻谷的持久鲜活保驾护航。