FS5是爱丁堡仪器打造的新一代紧凑型一体化荧光光谱仪。仪器基于高标准进行设计，具有高灵敏度，快速数据获取，操作简单的特点，同时还有丰富的样品支架可以进行选择。拥有爱丁堡仪器在荧光光谱仪上超过35年的制造经验，FS5可以为您提供您所能想到的各种测试需求。FS5为中档价位的荧光光谱仪在全球分析和研究市场上设立了一个全新的标准，针对不同的应用方向，我们都有相应测量模式可以进行选择。

硅棒切割是太阳能光伏电池制造工艺中的关键部分，需要将多（单）晶硅棒切割成 薄片，切割过程中需要一种硅棒切割胶，可以暂时性固定硅棒，切割完成后又能够简单 迅速的剥离掉胶层。作为太阳能行业的必要耗材，国内切割胶市场完全被国外产品垄断， 价格昂贵且供货受到制约，而国内公司尚无同类型产品上市。 本项目正是基于此类新能源技术国产化真空，研发了一种新型的硅棒切割胶，解决 了新能源太阳能行业关键耗材的国产化问题，填补国内技术空白，打破国外大公司市场 垄断。 本项目团队同时开发完成以及正在开发许多用于新能源（太阳能及 LED 等）、汽车、 电子电器等先进制造业用各种胶粘剂及新材料项目。在新材料的产业化开发方面拥有较 雄厚的实力。

本实用新型公开了一种光伏太阳能硅片输送设备，包括：机架、安装在机架上的硅片输入机构、缓冲机构、缓存机构和硅片输出机构，以及电气控制系统，其中硅片输入机构用于将硅片水平输送至缓冲机构；缓冲机构用于对光伏太阳能硅片执行输送缓冲和位置定位然后将其输入至缓存机构；缓存机构包括由左右侧板和设置在左右侧板之间的多层搁架共同构成的缓存料塔，所述缓存料塔在静止时与硅片输送路径保持水平以便缓冲机构输送过来的硅片插入且存放到搁架上，并在完成存放后上升以便存放下一硅片；硅片输出机构用于将存放在缓存料塔中的硅片逐一输出。通过本实用新型，能够通过简单、紧凑的结构实现硅片的缓冲和暂存功能，同时保证硅片输送过程中的精确定位。

本实用新型公开了一种光伏太阳能硅片翻转设备，包括：机架；安装在机架上用于将硅片水平输送至待翻转位置的硅片输入机构；安装在机架上并包括两个对称设置在硅片输送路径上的翻转翼的硅片翻转机构，各个翻转翼呈圆盘状且由六个 60 度的扇形结构共同组成，各个相邻的扇形结构之间具有接纳槽，所述接纳槽在翻转翼静止时与硅片输送路径保持水平以使输送过来的硅片插入到槽中并保持定位，然后通过翻转翼的旋转而执行对硅片的翻转；安装在机架上用于将执行翻转后的光伏太阳能硅片水平输出的硅片输出机构；以及用于对设备的整体工况提供相应操作的电气控制系统。按照本实用新型，具备输送平稳、轻柔快速、碎片率低且工作效率高等方面的优点。

本发明公开了一种光伏发电并网控制方法及系统。该方法一方 面利用光伏电池电压，电流信息，根据电压变化率，电流变化率以及 电导变化率将扰动法和增量电导法结合进行最大功率点跟踪(MPPT) 控制，在温度以及光照辐射强度变化时，实现对最大功率点的及时跟 踪，提高光伏电池的输出效率；另一方面采用多重控制策略，将并网 点的频率、功率以及电压作为控制量，能在光伏电池并网以及电网运 行状态发生变化时进行实时动态响应，从而实现对光伏发电并网运行 的控制。 

（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。

本发明针对以大型碟式聚光器制造过程存在的工艺难题，提出了一种反射面的安装结构，反射面组件与反射面支撑网架之间通过至少3个安装座进行连接与固定，所述的安装座在紧固之前均有6个自由度可供调节，使得反射面组件的安装位置可以调节，当反射面组件处于合适的位置之后，紧固各安装座，从而将反射面组件在合适的位置固定。 市场预测：本发明可使反射面支撑网架的精度要求大大降低，从而反射面组件更加容易地安装在支撑网架上，之后很容易地按照要求进行调节，使得反射面组件能够比较方

本发明公开了一种可见光光催化燃料电池及其制备方法，所述可见光光催化燃料电池以三氧化钨/二氧化钛纳米管作为光阳极，氧化铜/二氧化钛纳米管作为光阴极。本发明中还公开了相应的可见光光催化燃料电池制备方法，包括：（1）阳极氧化法制备片状二氧化钛纳米管；（2）阴极方波电沉积法制备三氧化钨/二氧化钛纳米管光阳极；（3）恒电位极化法制备氧化铜/二氧化钛纳米管光阴极；（4）制备光催化燃料电池。通过本发明，所获得的可见光光催化燃料电池，可见光响应好，光催化性能高且污染物降解能力显著。

仪器特点​* UV－1800系列采用双光束光学系统，成功实现了高精度和高可靠性测量的完美结合，可满足各种应用的要求，可用在生物研究、生物工业、药物分析、制药、教学研究、环保、食品卫生、临床检验、卫生防疫等领域* 宽广的波长范围，可满足各个领域对波长范围的要求* UV-1800S采用4nm、2nm、1nm、0.5nm四种光谱带宽可满足各国药典及不同用户的严格要求* 全自动的设计理念，实现了最简单的测量手段* 大规模集成电路的设计大大提高了系统的扩展性和可靠性* 改良优化的光路设计、进口光源和接收器造就了系统高性能和高可靠性* 丰富的测量方法，具有波长扫描、时间扫描、多波长测定、多阶导数测定（选）、双波长、三波长（选）DNA蛋白质测量（选）等多种测量方法，可满足不同测量的要求* 根据用户的要求可选配单孔架、手动四连架、手动八连架、自动八连架、玻璃支架、试管架、1cm比色架、5cm比色架、10cm比色架等* 测量数据可通过打印机输出，具有USB接口* 可断电保存测量参数和数据，方便用户使用* 可通过PC软件控制实现光谱扫描等更精确和灵活的测量要求