（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散热开关柜，包括开关柜本体，所述开关柜本体的上端内部设有出风口，所述开关柜本体的下端内部设有通风孔，所述通风孔的内侧固定连接有防尘网，所述开关柜本体的下端固定连接有底座，所述底座的内部设有通风腔，所述通风腔的内部通过支架固定连接有散热筒，所述散热筒的内侧固定连接有电机，所述电机的端口位置轴连接有叶片，所述开关柜本体的内部固定连接有绝缘板，所述绝缘板的正面固定连接有定位板，所述定位板的正面一侧通过轴支架轴连接有翻折板。该智能散热开关柜，能够有效的对开关柜的内部进行散热通风，同时

一种移动污染器械回收柜，包括柜体，其特征在于：所述柜体开口处设有若干用于遮挡的活页，柜体内通过可分离连接设有若干置物架，置物架用于将柜体内部分隔出多个空间；柜体内还设有收纳格，所述柜体的底部设有若干滑轮，柜体外侧设有利器盒；采用了这样的结构后，本实用新型使用便捷安全，内部架构易于拆卸和清洗，可广泛应用于清创室、门诊小手术室。

成果与项目的背景及主要用途： 目前，为获取开关柜内的绝缘信息，通常进行停电的周期性试验。由于检测是在停电状态下进行的，因而无法展现绝缘状态在电场、热场和机械应力作用下发生渐变而劣化的过程，进而不能对开关柜的维护检修提供合理的建议，造成了大量的人力、物力和财力的浪费，甚至造成误判，形成大的停电事故。为弥补周期性试验的缺陷，新近发展起来的在线测温技术、在线测位移技术等已在开关柜中获得应用并取得了不错的效果，但其对测取绝缘材料劣化过程的能力并不令人满意。而对此类中、低压开关柜局部放电进行监测,可及时发现故障隐患，并对累积性故障做出预测。通过地电波便携式设备诊断绝缘劣化过程及绝缘故障的有效性已得到现场试验的证明。通过局部放电的长期观测开关柜设备的绝缘状态，通过分析局部放电特征量的变化趋势，可以分析出开关柜工作时所处的安全境地。一旦发现局部放电幅值或重复率发生显著增长，即可确认开关柜中发生较危险的绝缘故障，需停电进行维修。这样，既为设备的维修提供了有效的参考建议，也避免了周期性试验的盲目性、信息缺失性和浪费。因此，局部放电在线监测具有诸多周期性试验无法比拟的优点，成为未来开关柜绝缘监测及诊断技术的发展方 向。 本项目拟开发的基于地电波与超声波原理的局部放电检测装置，与现有产品相比，具有量程大，信噪比高，连续工作时间长，操作方便等优点。另外，通过配备无线通讯装置，可实现远程数据状态传送，为在集控中心的数据库建立和历史数据分析提供帮助。直接收益：做到开关柜局部放电在线监测，实时监控；间接收益：节约开关柜定期检测所需的人力、物力成本。 技术原理与工艺流程简介： （一）开关柜局部放电及检测方法： 开关柜中的放电现象会严重损害绝缘材料的绝缘性能，从而引起爆炸、火灾等灾害，因此局部放电现象的检测及预警至关重要。开关柜中若局部位置出现放电现象时，会产生超声波及暂态低电压，目前局部放电的检测方法多根据这两种现象实现，做的比较好的是英国电科院通过暂态低电压监测的装置，但是售价昂贵，且技术不对外公开。局部放电产生的超声波因为存在时间短而难以检测，杜伯学老师的科研团队根据超声波现象研制出了局部放电检测设备，采用了 TEV 及超声双传感器设计。将此设备连接至开关柜，可以实现局部放电监测，并在出现异常时进行危险预警。此项技术的性能指标已经可以与英国电科院的设备媲美，甚至有部分指标超过了英国电科院。目前检测装置已经送往国家电科院检测，技术较为成熟，可以进行产业化推广。 （二）开关柜局部放电在线监测系统： 整个系统包含监测终端、无线中继、服务器三部分。无线通讯方案可选 ZigBee等通信协议，无线中继包含 485 串口以及光纤通讯接口，若无线通讯受限制，也可以通过有线方式进行通讯。同时该系统支持 GPRS 通讯，若有多个监测地点，可以通过 GPRS 实现远程监测。如图 1 所示：本检测终端可有效监测开关柜内局部放电，具有高精度、高灵敏度、抗干扰能力强等特点，已广泛用于电力企业的开关柜安全监测系统中。测量结果通过无线传输，尽可能的减小了对于变电室结构的影响。仪器安装于开关柜外表面，当开关柜内部发生局部放电时，本仪器可监测到开关柜表面的 TEV 信号并且实现对信号强度的测量；此外放电时产生的超声信号也会被本仪器的超声传感器捕获并测量其强度。测量的结果经过无线传输至无线接收器及服务器，进行后续处理。产品具有特点包括：采用新型 TEV 及超声双路传感器；采用无线传输；可直接安装于开关柜外表面，位置灵活；超声传感器采用分离结构，可灵活安装；反应迅速；精确度高；传感器密封性好；实时在线检测，远程控制，24 小时无人值守。Zigbee 无线接收中继用于接收站内所有监测终端数据，并将这些数据传至后台服务器。与后台服务器通讯方式为光纤传输或 485 通信，可根据现场情况选择。 (三) 服务器 后台处理程序及人机界面软件包基于 windows 系统开发，操作简便，容易掌握。软件包括处理程序及人际交互界面。显示内容包括：当前监测数据值；历史监测数据值；历史监测数据曲线；历史报警值开关柜安全状态评估结果。软件界面根据具体变电站检测规数量及结构而定，可根据用户要求修改主界面显示参数。 应用领域：智能电网开关柜在线监测 技术转化条件：1000 平米厂房、工作站及相关软件。 合作方式及条件：根据具体情况面议 

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产品详细介绍 HXYD-I型全自动茚三酮DFO指纹熏显柜熏显空间：530×385×298mm，60升价格：6500.00 产品用途：显现茚三酮处理的潜在汗液指纹。显现DFO处理的潜在汗液指纹。显现茚二酮处理的潜在汗液指纹。产品介绍：熏显柜壳体具有保温功能，内部安装加热器，加湿器，循环风扇，温度传感器，湿度传感器。微电脑控制这些器件运行，使熏显舱室内分别产生适合于茚三酮、DFO显现指纹的条件。使用者可以修改参数。技术参数：茚三酮参数：温度80℃，相对湿度80%，30分钟D F O 参数：温度100℃，20分钟外 形 尺 寸：685×430×380mm熏显舱尺寸：530×385×298mm，60升加 湿 方 式：电加热水蒸发加 热 方 式：石英加热管供 电 电 源：AC220V，50Hz 总   功   率：1200W茚三酮功能操作方法：将检材在茚三酮溶液中浸泡，或将溶液喷洒在检材上。等待溶液挥干后，把检材放置在熏显柜的样品架上，关闭柜门。打开电源开关，按键选择茚三酮工作方式，然后设定显现时间，按启动开关，显现过程开始。柜内温度将达到并保持80℃，相对湿度将达到并保持80%。显现时间到，熏显柜自动停机，蜂鸣声提示。使用者可透过透明的玻璃门观察显现效果，并可随时按动“停止”键终止显现程序。DFO功能操作方法：将检材在DFO溶液中浸泡，或将溶液喷洒在检材上。等待溶液挥干后，把检材放置在熏显柜的样品架上，关闭柜门。打开电源开关，按键选择DFO工作方式，然后设定显现时间，按启动开关，显现过程开始。柜内温度将达到并保持100℃。显现时间到，熏显柜自动停机，蜂鸣声提示。使用者可透过透明的玻璃门观察显现效果，并可随时按动“停止”键终止显现程序。