产品详细介绍不锈钢结构；上下箱均采用1.0mm厚304#不锈钢材质经过折弯处理制作，内衬及导流板选用4mm抗倍特板，内部分三段式排风设计，可消除排气死角与不同密度气体的有效排放；控制面板设在外立柱侧面板上，方便观察与操作，可拆卸维修。通风柜台面采用15mm厚环氧树脂板,耐酸碱、耐腐蚀耐高温；可视窗采用≥5mm厚防爆钢化玻璃与配重平衡装置，滑动自如，可停留于轨道任何位置；主视窗玻璃可上下自由滑动，方便使用者操作。地脚采用M12不锈钢可调节螺栓与模具组合地脚,防滑减振；配电控制面板:电源及控制面板内嵌于上箱体右前侧面上，可拆卸、易检修；二次回路电控系统；照明采用圆形节能孔灯，隐藏于顶板上，不与通风柜内实验气体直接接触，易更换，亮度完全满足实验要求。侧立柱上带两个10A/220V防水万用插座；柜内带一套PP小杯槽及单口水龙头；下水系统采用进口高密度PP材质沉水弯，耐腐蚀、耐酸碱和有机物，具有过滤、堵臭功能。

本发明公开了一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法，包括如下步骤：(1)建立恒功率控制方式下逆变型分布式电源故障特性分析模型；(2)根据配电网中联络开关、断路器等开关器件的分布特点对配电网进行分区处理，使用图论的理论分析方法，建立配电网的图模型，并设定配电网的电流参考方向；(3)利用设定的配电网电流参考方向以及断路器处保护装置上传的故障信息，通过矩阵运算求取故障判断矩阵，实现故障区域的定位。本发明能够满足分布式电源接入，无需动作值整定，具备一定拓扑结构自适应的能力。

产品详细介绍我司面向全国零售批发各种规格零件柜（样品柜，零件整理柜）！零件柜价格，零件柜价钱，零件柜报价，零件柜批发，零件柜供应，零件柜供应商，零件柜生产厂家，零件柜厂家，零件柜厂家电话，零件柜销售，用于分类放置各类五金工具、机械零件、模具配件、电子元件、刀具刀片等，方便分类管理，取用方便。适用于仓储、运输配送、五金配件、食品、玩具、电子、装配业、化工等行业。我们本着“质量第一、信誉至上”的宗旨，竭诚欢迎客户朋友联系订购，共同发展！◆产品描述：1、本产品柜体、导轨均为冷轧钢板材质，坚固耐用、承重量大；2、抽屉采用一次性注塑成型，抽屉背面卡位设计，可防止抽屉拉出时滑落；3、每个抽屉附配两片隔片，可随意调整抽屉内部空间；4、抽屉前端附各颜色标签卡片，可标注抽屉内物料名称、规格等参数，方便目视分类管理5、样品(零件)柜种类:    24抽 W458*D230*H650 40抽W475*D230*H650     20抽W460*D230*H310 10抽W250*D230*H310     12抽W550*D300*H370     48抽W600*D245*H940 有门W640*D300*H900     75抽W600*D230*H940 有门W649*D280*H990     30抽W620*D360*H950 有门W643*D360*H950一.样品(零件)柜种类:1.A.带门锁分为:75屉、48屉、30屉 B.不带门分为:75屉、48屉、40屉、30屉、24屉、20屉、12屉、10屉. 2.塑胶盒分为蓝色和透明两种.二.样品(零件)柜用途:1.适用于存放各类小样品、零件.2.色彩管理 抽屉可附彩色标示卡标明屉内存放物品名称及规格 提高效率 三.样品(零件)柜特点:1.可有效整理贵司小样品.2.配有标签，可明确分类.3.弹性空间 每屉附活动隔板二片，可以随意调整屉内空间 4.防止抽屉拉出时滑落，确保物品不受损坏适合工厂、办公室各种小型零件、物料、文具用品等之储存使用。弹性空间运用，每个抽屉附活动隔板二片，可以随意调整屉内空间，增加分类功能。零件盒彩色标示管理，抽屉附色卡，具彩色可供选择，可标明屉内存放物品名称及规格，提高管理效率联系电话：0755-33925653      传真：0755-33870652      手机：15814646794         联系人：刘小姐（QQ：1535796531）

本发明公开了一种应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法，先解锁原边全桥，闭锁副边全桥和外移相角的闭环控制，原边全桥采用斩波控制，开关管Q3和开关管Q4以50％的占空比互补导通，开关管Q1和开关管Q2采用变占空比控制，并且每个开关周期以一定的步长增加；当副边电压上升到足以驱动开关管，且开关管Q1和开关管Q2的占空比都增至0.99时，解锁副边全桥及外移相角的闭环控制；当输出电压达到额定值时，切入负载，输出电压稳定完成启动过程。本发明有效抑制双有源桥直流变换器在启动过程中的电流过冲，保证电流的正负对称，降低对开关管的耐流要求，降低成本，避免变压器偏磁现象，降低变压器的容量、体积和成本。

本发明公开了一种应用于智能配电网的 EPON 通信系统的动态 带宽分配方法，包括步骤(1)基于不同需求将智能配电网各业务分为 EF 业务、AF 业务和 BE 业务；步骤(2)通过层次分析法计算 AF 业务和 BE 业务的权值，并计算一个轮询周期内 EF 业务和加权业务的缓存量和缓 存速率；步骤(3)根据电网故障情况，对各 ONU 业务缓存速率和业务 缓存量进行修正，计算一个轮询周期内各 EF 业务和加权业务的带宽需 求量；步骤(4)根据 EPON 带宽值对 EF 业务进行分配，然后对加权业 务进行分

（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智能物流交易柜，包括底座,所述底座外下表面安装有旋转电机，所述旋转电机旋转端贯穿底座外上表面安装有矩形板，所述矩形板上安装有等角度安装有四个矩形箱体，所述底座外上表面加工一圈滑槽，所述四个矩形箱体外下表面一端均安装有旋转杆，所述四根旋转杆插入在一圈滑槽内，所述底座外侧表面安装有微型控制器，所述控制器与旋转电机电性相连。本实用新型的有益效果是，结构简单，实用性强。

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