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在國內率先開展基于輪轂電機的分布式驅動電動汽車相關研究工作，首次實現分布式驅動電動汽車的規模示范和應用測試（2010年世博會），與國內主要的乘用車、大客車和特種車企業均有深入合作，相繼研發十余款分布式驅動高性能轎車、低地板大客車和差動轉向全地形特種車

針對新能源汽車雙驅/四驅特征，提出了分布式電驅動底盤智能控制架構，建立智能化、模塊化、網絡化的底盤標準體系。

本項目屬于人工智能傳感、儀器儀表及電子信息技術領域。項目組從連續分布式光纖傳感系統原理入手，順應重大工程設施結構安全健康監測的需求，對智能化分布式光纖感測系統的實現方案及應用方法進行了深入研究。創新性地提出了一種多功能高精度連續分布式光纖微擾動場智能感測技術。該技術具有感知微小擾動的能力，并能夠分析和判斷擾動源的位置、大小、頻率和性質，實現對破壞性振源如附近地面挖掘、地陷、爆破、地震、滑坡等以及微弱振源如偷盜、竊聽、侵入等微擾動場的連續分布式感測，

利用分布式光纖傳感技術對公路上行駛的機動車輛的動態信息進行實時檢測，提供實時、可靠的車輛基本交通信息，為判斷交通狀況提供根本依據，從而實現高速公路智能化管理，達到高速、安全的物流保障目標。分布式光纖傳感測量方法光纖既作為信號傳輸媒質，又作為信號傳感介質，實現分布測量。光纖鋪在公路車道上，車輛碾壓段利用金屬鍇裝保護。

區塊鏈是實現智慧城市、智慧醫療、電子政務等的核心前沿技術，具有可追溯性、可驗證性特點，為生產生活提供強公信力、高透明度、弱中心化的統一數據平臺。然而現有的區塊鏈平臺存在查詢效率低、數據可搜索性差、以及應用開發接口的易用性差等問題。 針對上述問題，項目結合分布式數據庫技術，設計實現關系型區塊鏈數據庫系統。具體的，如下圖所示，項目針對區塊鏈數據的底層存儲結構，設計高效的數據轉換方法，實現區塊鏈數據的關系模式存儲；項目研究關系型交易的鏈上事務管理機制，構建支持 SQL 的區塊鏈應用開發平臺；項目創新區塊鏈數據共享方法，基于分布式關系型數據庫的訪問控制與事務管理機制，實現負載均衡的區塊鏈數據共享。面向智慧城市、智慧醫療、電子政務等場景，將上述技術突破融入聯盟鏈結構，增強聯盟鏈數據的易用性、可搜索性和數據共享的效率，建立支持 SQL 的區塊鏈數據庫系統。目前系統仍處在研發階段，預計 2021 年底完成研發。 主要技術指標 （1）支持 TPC-C、TPC-H 等數據庫主流測試； （2）數據讀取效率相較傳統關系型數據庫損失小于 15%； （3）數據庫寫效率相較傳統關系型數據庫損失小于 50%。

適用于分布式電驅動的開關磁阻電機5kW300RPM直驅，400V16A的5相驅動系統技術特點及創新點（1）多相電機設計，有效降低電機輸出轉矩脈動（2）與電機配合的全數字調速系統。應用領域：汽車、新能源、工業自動化生產設備完全掌握電機設計與驅動的核心技術。

本發明公開了一種分布式時序觸發控制系統，包括多個時序控 制器和將其連接成樹形網絡的光纖；還包括一個觸發輸入，一個時鐘輸入和一個急停輸入；每個時序控制器的所有輸出都可以向其他設備 提供時鐘或觸發，或者連接到其他的時序控制器的時鐘或觸發輸入。 若僅使用時序觸發的功能，而無需精確時鐘同步時，可以只將一個節 點的觸發輸出和另一個節點的觸發輸入連接起來，無需連接時鐘信號。 本發明采用樹形網絡和光纖實現了分布式系統結構，減小電磁干擾的 影響，減小了布線難度；可以向大型物理實驗裝置提供高精度的時序 觸發以及時鐘信

系統的核心在于中央控制與能量調配，本系統采用集中管理的方式對一次側接入進行電能調度分配。

樂普樂吉分布式智能管控柜主柜可搭配各類分布式智能管控柜副柜，對實驗室使用的管控類試劑和化學品安全儲存。主柜配備自稱重電子天平，天平承重范圍5KG，稱重精確至0.01g，可以滿足實驗室化學品日常承重需求，也可以滿足對精密度要求比較高的實驗室需求。 分布式智能管控柜搭載樂普樂吉自主研發的“危化品全生命周期智能管控系統”，對存儲、領用、使用、廢棄等環節實現智能管控，并通過服務器將化學品數據同步至管理人員主機或移動端，實時查看化學品情況。系統包含：基礎數據模塊、出入庫模塊、人員管理模塊、設備管理模塊、預警模塊、AI語音模塊等，用戶可以根據實際需求靈活選擇功能模塊。

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。