本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法，研究谐波等电能质量指标变化规律，运用特征提取技术处理时序数据，实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置，总谐波补偿率不小于 90%，补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用，申请发明专利 3 项，发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等，可提升电网可靠性与经济性，减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率，为新能源消纳提供支撑。

        技术成熟度：技术突破         研发团队以设计制备宽光谱超材料吸收器和像元级集成红外探测器为研究主线，在超薄宽带高吸收原理与策略、材料/器件设计与制备方面取得了突破性进展。围绕器件吸收率低、噪声等效温差（NETD）大、集成兼容性差的难题，提出了无损与损耗型介质结合、多模谐振耦合光吸收的思路，获得超薄宽带高吸收率材料；提出将超薄宽带高吸收率材料与非制冷红外探测器像元级集成新思路，获得了宽谱、NETD小、多色探测的非制冷红外探测器，NETD降低3倍，研究成果已在中国兵器北方夜视广微科技应用转化。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持