在全球常规能源日益紧张的大环境背景下，太阳能是当今可再生能源开发利用的首选之一，其对常规能源短缺的可弥补性和可替代性的优势日益显现。太阳能既是一次能源，又是可再生能源。它资源丰富、利用方便，既可免费使用，又无需运输，对环境无任何污染。加强可再生能源开发利用，是应对日益严重的能源和环境问题的必由之路，也是人类社会实现可持续发展的必由之路。为了使太阳能的利用向实用化进一步推进，需大力加强太阳能技术的基础研究。太阳能利用的重要途径之一是研制太阳能光伏电池。进入本世纪以来，随着太阳能光伏电池效率的提高和成本的降低，其相关光伏发电产品逐步从个别高端应用领域转向国民经济的各个领域，其未来发展前景十分看好。光伏电池组件简称PV构件，是一种暴露在阳光下会产生直流电的发电装置，由几乎全部以半导体材料(例如硅)制成的薄身固体光伏电池组成。光伏组件可以制成不同形状，而组件又可以连接，以适应建筑形式要求。由于光伏电池组件安装后长时间处于无人监控状态，所以需要定期检查、维修和护理，对于损坏的光伏组件给予更换，保证光电转换正常进行。PV构件和建筑集成后属于建筑的一部分，其健康程度直接影响到建筑的功能。尤其是光伏建筑一体化(BIPV：Building Integrated Photovoltaic)形式的建筑，PV构件的维修和更换是解决光伏产品在建筑中推广和应用所遇难题的有效措施。因为即使PV构件能达到与建筑同寿命，但随着PV新产品发电效率的快速提升和制造成本的迅速下降(如同计算机和手机产品的发展一样)，建筑既有PV构件的更新换代势在必行。所以，为了遵循市场发展规律，设计一种可更换、易维修的建筑PV构件，对满足当前光伏产业的市场需求很有必要。与现有技术相比，本发明不但设计简单、方便、灵活，安装成本低，而且在推广太阳能光伏建筑应用方面具有很大程度上的示范意义，对推进建筑节能等方面具有积极的现实意义。

本实用新型公开了一种光伏发电与鱼类露天式集约化养殖一体化复合生产系统，包括光伏发电系统和鱼类集约养殖系统，光伏发电系统包括太阳能电池组件、光伏支架、防雷汇流箱、逆变器集成工作箱、升压变压器、电网、充放电控制器、蓄电池组和逆变器；鱼类集约养殖系统包括提水增氧推水机、底增氧设备、吸污设备、增氧推水区、养殖区、粪便收集区、水质净化区、拦鱼栅网片、养殖设施墙体、水流导向设施，太阳能电池组件安装在整个鱼塘上部，增氧推水区、养殖区和粪便收集区占鱼塘总面积的1%~5%。本实用新型能有效提高水面利用效率，大幅提高单位水面面积的经济效益，为河网地区水域资源利用提供一种重要途径。

本技术成果在广东、广西、云南、贵州、内蒙古等地近二十个矿床隐伏矿体上方土壤气体中发现自然 金、自然铜、自然铜铁合金和自然铬铁铜合金微粒，铁、钨、铅、锌、汞、铜的氧化物、硫酸盐微粒，以 及含有成矿元素的氯化物、氧化物、硫酸盐、氢氧化物微粒和含碳微粒，这些发现对隐伏矿找矿是重大发 现和创新。

本发明属于薄膜太阳能电池制备领域，具体公开了一种硒化锑 薄膜太阳能电池的背表面处理方法，该方法是使用含有二硫化碳的液 体接触处理硒化锑薄膜太阳能电池中硒化锑薄膜层的表面，并以经处 理后的硒化锑薄膜层的表面作为硒化锑薄膜太阳能电池的背表面。本 发明通过对硒化锑薄膜太阳能电池中硒化锑薄膜层的背表面进行处理 改进，有效降低了硒化锑薄膜太阳能电池的背接触势垒，达到了提高 器件的填充因子的效果，进而提高了硒化锑薄膜太阳能电池的

 太阳能发电是未来可再生能源的重要领域，提高太阳能电池对太阳光的利用效率、进一步提高太阳能电池的光伏效率，已经成为光伏领域的重要课题。太阳能电池的本征吸收层很薄，甚至小于光的波长，使得进入太阳能电池光子的光程很短，成为除材料以外，制约太阳能电池进一步提高光伏效率的重要因素。为了提高光子在太阳能电池本征吸收层中的吸收率，需要研究在降低电池表面反射的同时，延长光子在本征吸收层的光程，实现高效陷光。 本项目基于微纳光学理论和微纳结构加工技术，提出了“低表面反射+低光能逃逸+高效延长光程”的高效超陷光机制，设计了具有“低表面反射率+低光能逃逸+高效延长光程”的高效超陷光结构。利用宽带陷光技术研发的宽带陷光光伏玻璃，在380nm~1200nm波长范围内，具有高于40%的雾度。宽带陷光光伏玻璃基片应用于硅叠层薄膜太阳能电池, 在380nm~1200nm波长范围内，对于准垂直入射光的反射率小于3%. 在AM1.5测试环境下,太阳能电池光伏效率比较没有陷光结构光伏玻璃的太阳能电池相对提高5%。以上。 基于微纳光学结构的太阳能电池高效陷光技术，在太阳能电池、太阳能电池组件封装中具有广泛的应用前景，对于提高太阳能电池及其组件的光伏效率具有重要意义。

利用现有的电脱盐装置和工艺，通过评选，筛选出相互匹配的破乳剂和脱钙剂，可在电脱盐装置上实施原油脱钙技术。实施原油脱钙技术后，在从原油中脱除钙的同时，还可高效脱除原油中镁、铁、钠等金属。由于原油脱钙后，质量得到改善，凝点、粘度、电导率均有所降低，这不但对电脱盐装置稳定运行有好处；而且对后序加工装置的“长、安、稳、满”运行、提高产品质量和经济效益都有积极的作用。如用脱钙原油生产的渣油作渣油催化裂化装置的原料，轻油收率可以提高0.78%~1.65%，还可减轻油相结垢、提高换热设备的换热效率。

性状 本品为白色无定形粉末，无臭，味凉苦，易溶于水。 应用剂型 卡巴匹林钙可溶性粉 产品参数

本发明公开了一种带有多孔泡沫金属换热结构的太阳能光伏光热集热器，该集热器采用上下双冷却通道结构，并结合多孔泡沫金属层(6)进行换热强化，降低了太阳能光伏元件的温度，提高光伏元件发电效率，同时将太阳能光伏元件所产生的大量热量及时传递给冷却气体，冷却气体从集热器出气口(11)排出后可以用于预热、干燥或者室内供暖等用途。本发明所使用的泡沫金属具有高热导率及高比表面积，可以有效地改善传统太阳能光伏光热集热器的冷却效率，并且采用下进上出的流式，使得换热过程接近逆流换热，换热效率达到最高。

一种宽光谱、强吸收的表面光伏型光探测器的制备方法，其作法是：以钛箔为阳极，铂为阴极，对钛箔进行氧化，得非晶态TiO2纳米管阵列；经处理后，得TiO2纳米管阵列；将钛箔置于高温反应釜内，再将Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反应釜，热处理得Bi2S3-TiO2纳米管阵列；在Bi2S3-TiO2纳米管阵列表面覆盖FTO，引出电极，在未生成Bi2S3-TiO2纳米管阵列的钛箔上引出电极，将FTO与钛箔及其Bi2S3-TiO2纳米管阵列的接触边缘封装即得本发明的光探测器。该方法能耗低，工艺、设备简单；制得物适用光谱范围大，适合做光谱分析；还可以做光敏开关等光电器件，具有广阔的应用前景。

（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。