本发明公开了一种基于模糊概率的光伏电池的最大功率点的跟 踪方法。所述跟踪方法包括：以ε为采样间隔，获得 N 个采样点 [ui,P(ui)]，i 为小于等于 N 的正整数；其中，ε为 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 为光伏电池的开路电压，Ns 为光伏电池的串联数； 通过构造扩散函数 fD 和隶属度函数 fM，求取概率函数 Pro(i)，对概率 函数 Pro(i)的结果从大到小排序，并依次选取排序靠前的概率对应的 Xi 的并集作为最大功率点的搜索范围，使得所述排序靠前的概率函数 Pr

（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。

研发阶段/n蛋壳占鲜蛋的比例高达11％～13％，禽蛋加工以后产生大量的蛋壳副产物，往往作为废气物而浪费掉，不仅造成资源的浪费，而且造成环境的污染。通过引进国外的利用技术，经消化吸收和再创新，在蛋壳处理工艺、生物转化、高纯分离等方面取得突破，形成了我国对蛋壳资源利用的特色。项目采用直接转化与取代方法，将蛋壳中的碳酸钙有效地转化成柠檬酸钙、乳酸钙、丙酸钙与乙酸钙等生物有机钙产品，平均转化得率为52.53％，乳酸钙有效含量为83.26％，其它产品均符合国标GB6226－2005有关标准。

本发明公开了一种将含钛高炉渣中钛组分转化为可以通过磁选分离富集的钛铁矿物相的方法，其方法包括：第一步，将含钛高炉渣与绿矾在氧化性气氛中焙烧，使全部钛组分转化为无磁性的假板钛矿，得到一次转化渣；第二步，采用碳酸铵在水溶液中将一次转化渣中硫酸钙转化为碳酸钙，得到二次转化渣；第三步，将二次转化渣采用煤气还原，使假板钛矿转化为具有磁性的钛铁矿，得到三次转化渣。本发明反应条件温和，所得三次转化渣可以通过磁选分离富集钛铁矿，作为硫酸法钛白生产原料，磁选尾渣可以用作水泥添加剂，从而实现了含钛高炉渣的综合利用；同时还可以实现硫酸法钛白副产绿矾的综合利用。

项目简介 多级矿潜泵扬程高、比转数低，需要在矿井内的各种扬程工况使用，因此特别需要 采用全扬程泵设计技术。本项目不仅在叶轮设计上采用了全扬程泵设计技术，而且在导 叶设计上也采用了全扬程泵设计技术，因此全扬程性能优于国内外的多级矿潜泵。本项 目还采用了轴向平衡鼓技术，即提高了水泵效率，又提高了平衡鼓寿命。 该成果已有多项发明专利授权

本发明公开了一种提高二氧化钛光激发气敏性能的方法及装置， 该方法是在光气敏传感器工作过程中，通过对材料薄膜进行加热调控 （50℃-70℃），使气敏材料表面物理吸附水减少，从而对环境湿度不 敏感；其次，表面保留的化学吸附水在紫外光照下产生的自由羟基， 以及由低温加热下产生少量热激发诱导的光、热联合激发的协同效应， 可大幅度提高其响应恢复速度。装置包括材料基片、光激发源、光激 发控制模块、温度控制模块、信号调理模块、计算

本发明公开的生物活性仿生磷酸钙纳米材料，是含硅、锶、锌和镁中至少两种元素的纳米磷酸钙颗粒，其组分以氧化物形式表示的质量百分数含量为：CaO？40～55％；P2O538～44％；SiO20～0.3％；SrO？0～5.5％；ZnO？0～3.5％；MgO0～4.5％；H2O？3～8％，上述组分之和为100％，且SiO2、ZnO、MgO和SrO至少两种物质不同时为0。其制备方法是向模拟体液中添加含侧链羧基的链式聚合物溶液，并加入含硅、锶、锌和镁中至少两种离子的无机盐溶液，反应陈化，析出微量元素协同掺杂的仿生磷酸钙纳米粒，过滤、洗涤、干燥而成。这种纳米材料在骨组织中能持续降解并同步释放钙、磷酸根离子和微量元素，适宜于人体骨齿损伤修复应用。本发明具有制备工艺简单、纳米粒形貌和尺寸容易控制、微量元素复合比例易于操控等特点。

本发明公开了一种可生物降解的生物活性掺锶硫酸钙材料、制备方法及应用。其制备方法是将含Ca2+和Sr2+的溶液与十二烷基磺酸钠溶液混合，再将该混合溶液滴加到持续超声和搅拌处理的含SO42-的无机盐溶液中，析出掺锶二水硫酸钙微粒，经过滤、洗涤、干燥后，在150~170oC热处理后转化为掺锶α-半水硫酸钙微粒，再按固/液比0.5~2.0的比例将掺锶α-半水硫酸钙微粒与生理盐水调和形成糊状物，经水化反应并固化形成的材料。这种材料在骨损伤中持续降解并释放钙、锶和硫酸根离子，适宜于各种人体骨齿损伤修复、药物缓释等应用。本发明具有制备工艺简单、微粒形貌和尺寸容易控制、锶摻杂比例易于操控等特点。