（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。

一、产品简介        光纤通信作为一门新兴技术，它具有容量大、中继距离长、保密性好、不受电磁干扰和节省铜材等优点。近年来发展速度快，已被广泛应用到军事通信、民用通信等各种领域，是世界新技术革命的重要标志和未来信息社会中各种信息的主要传送工具。在光纤的使用过程中，光纤线路的耦合对于其中光功率的传输至关重要。其中存在着两种主要的系统问题：1、如何从多种类型的发光光源将光功率耦合进一根特定的光纤；2、如何将光功率从一个光纤发射出来后经过特定的装置耦合进另外一根光纤。光无源器件是光纤通信设备的重要组成部分。它是一种光学元器件，也是其它光纤应用领域不可缺少的元器件。该实验仪重点介绍了常用的光无源器件的相关参数及测试方法。为此公司研制出本实验系统，让学生了解和认识光纤耦合的相关参数和特性、光无源器件的相关参数及测试方法等，通过实验平台的搭建，可以让学生更深刻的了解，也能锻炼学生校准光路等方面的动手能力，是学校金工实习（工程实习）与工程检测的不二之选。 二、实验内容 650nm激光器与光纤耦合实验 1550nm光纤激光器与光纤耦合实验 相同模式光纤之间耦合实验 不同模式光纤之间耦合实验 光源与显微物镜及准直器耦合特性对比实验 光纤转换器测试实验 光纤变换器测试实验 光纤耦合器测试实验 光纤隔离器特性测试实验 波分复用器和解复用器测试实验 可调光纤衰减器测试实验 光纤机械光开关特性测试实验 光纤偏振控制器特性测试实验 光纤偏振分束器（PBS）性能能参数测试实验 不同种类光纤、光缆及光器件认知和操作实验 熔接机原理及使用实训操作实验 剥纤、清洁、切纤及光纤接续实训操作实验 手动模式下，光纤熔接实训实验 自定义模式下，光纤熔接实训实验 光纤端面处理基本操作实验 光纤耦合技术基本操作实验 光纤耦合技术基本操作实验 光功率耗损法对光纤熔接质量测试 三、实验配置参数 1、光源：波长1310±20nm，1550±20nm；输出功率：1-2.5mw，连续可调；输出端口：FC/PC；稳定性＜0.5db（5h）；光源类型：LD光源； 2、光功率计：波长范围800-1700nm；输入接口：FC 校准波长：1550nm,1310nm； 3、偏振控制器：插入损耗＜0.05dB；消光比＞40dB；回波损耗＞65dB； 4、光纤机械光开关：插入损耗：1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ，P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波损耗＞50dB ；开关速度：≦8ms ； 5、高隔离度光纤隔离器：最大插入损耗：0.35dB ；回波损耗：≧50dB ；隔离度：≧30dB ； 6、光纤耦合器：分光比：50% : 50% ；最大插入损耗1310/1550: 3.3dB ; 7、光纤波分复用器：隔离度：1310nm ：31.8% ；1550nm ：34%；插入损耗：1310nm ：0.30%；1550nm ：0.34% ； 8、光纤可调衰减器：0-30db可调； 9、软件：配套仪器使用，数据采集处理； 10、光纤熔接机：适用光纤：SM (单模), MM (多模), DS (色散位移)光纤, NZDS (非零色散位移，即G.655光纤)，BIF/UBIF（G.657）； 光纤切割长度：8-16mm, 被覆光纤直径250µm，16mm，被覆光纤直径250µm-1000µm；平均接续损耗：0.02dB(SM)、0.01dB(MM)、0.04dB(DS)、0.04dB(NZDS)；显示：高性能5.6英寸彩色LCD显示屏，提供清晰的数字图像显示；电极寿命：2500次；锂电池容量：典型熔接250次，充电时间3小时，可在充电时使用；电源：交流适配器输入电压100-240V  50／60Hz，输出电压：DC13.5V /5A，直流输入电压11.1v ( 内置锂电池8800mAh )； 四、实验目的  1、了解光纤连接器及其原理、种类，实验操作进行连接器参数测量； 2、掌握光纤头平端面的处理技术。 3、掌握光纤之间的耦合、调试技术，了解光纤横向和纵向偏差对光纤耦合损耗的影响。 4、掌握光纤熔接的基本技术。 5、熟悉光纤型号及结构，掌握其装配方法、使用环境及保护措施等；

本发明提供的一种基于表面分子印迹技术的3‑MCPD检测方法及装置，将待测油脂与有机相介质体系混合以形成电化学介质体系，采用CNTs/SiO2‑MIPs修饰电极直接检测所述电化学介质体系中的3‑MCPD含量；其中，所述有机相介质体系包括极性或弱极性有机溶剂。相比于现有技术中在对3‑MCPD进行检测时，其对待测油脂的前处理过程过于复杂、处理效率低，本发明的基于表面分子印迹技术的3‑MCPD检测方法及装置，其检测效率高、检出限低。

丁香醛与3,4,5-三甲氧基苯甲醛是通用药物中间体，它们最主要的用途是用于合成经典抗 菌剂——甲氧苄啶，每年全球生产量达5千吨左右，中国是主产国。目前丁香醛与3,4,5-三甲氧 基苯甲醛的生产路线为对甲酚四溴化-水解制得二溴醛、二溴醛甲氧基化得丁香醛、再进行甲 基化制得3,4,5-三甲氧基苯甲醛。这条传统路线的主要缺陷是溴素的消耗极大，后续副产大量 的溴化氢，必须设立耗溴的溴代烷烃工厂。因此丁香醛与3,4,5-三甲氧基苯甲醛的生产需依赖 溴素原产地，副产衍生化过长，生产成本较高。随着中国溴素资源的枯竭逐步显现，当前丁香 醛与3,4,5-三甲氧基苯甲醛产业亟需产业升级换代，开发使用新的低溴、绿色的合成技术。这条路线的优点在于： 1. 在溴化反应制备二溴酚中，使用洁净溴化技术，无副产溴化氢，溴素消耗量最小，实现 溴素资源的循环利用，摆脱丁香醛与3,4,5-三甲氧基苯甲醛生产对溴素资源原产地的一类，并 且该步反应几乎无废水排放。 2. 在甲氧基化反应制备二甲氧基对甲酚中，使用定量甲氧基化技术，可以直接回收精甲醇 用于循环生产甲醇钠。与此同时通过回收溴化钠进行循环利用，无废水排放。 3. 在氧化反应制备丁香醛中，使用本课题组开发的高效氧化技术，安全、高产、分离简 便，仅有少量中和废水。 4. 这是一项低碳、低溴耗、循环经济、低污染的绿色洁净合成路线，生产成本较老工艺有 较大幅度下降，为产业更新升级所急需。并且该条路线可以联产中间体三甲氧基甲苯，形成合 理的产业链条。

本发明涉及一种具有结构的3-双酰肼二苯脲衍生物，其中R基团选自苯基衍生物。本发明公开了这些化合物的结构以及对农业害虫的防治效果，同时公开了这些化合物作为杀虫剂的应用。

本发明公开了一种六方相WO3纳米管及其制备方法。称取3mmoL二水合钨酸钠(Na2WO4·2H2O)到50毫升的烧杯中；加入适量草酸胺((NH4)2C2O4)和20毫升蒸馏水，磁力搅拌10-15分钟；再加入10毫升浓度8mol/L的盐酸，继续搅拌30-50分钟；将反应混合液转移至40毫升带有聚四氟乙烯内衬的不锈钢反应釜中，设置一定的温度，反应20-30小时；自然冷却至室温，即得本发明的六方相WO3纳米管。六方相WO3纳米管产量高，尺寸细小，分布均匀。管外径为8～12nm之间，管壁厚度为2～4nm之间

本发明公开了一种六方亚稳相MoO3纳米管槽及其制备方法。称取1mmoL钼酸胺(NH4)6Mo7O24·4H2O和1mmoL柠檬酸C6H8O7·H2O到50毫升的烧杯中；加入适量碳酸钠Na2CO3和10毫升蒸馏水，磁力搅拌5-10分钟；再加入20毫升浓度5％的稀盐酸，继续搅拌40-60分钟；将反应混合液转移至40毫升带有聚四氟乙烯内衬的不锈钢反应釜中，设置一定的温度，反应14-20小时；自然冷却至室温，即得本发明的六方亚稳相MoO3纳米管槽。六方亚稳相MoO3纳米管槽产量高，管径为20～50nm，长度