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本發明公開了一種提高分布式緩存的命中率并減少固態硬盤磨 損的方法，結合緩存數據分布特性和固態硬盤特性優化緩存性能并降 低成本。它能根據應用場景分配內存緩存區并將 SSD 劃分為連續分布 的與內存緩存區等大的 Cage，內存緩存區緩存新數據，內存緩存區的 數據達到上限時將內存緩存區所有數據寫入 Cage，擦除內存緩存區進 行新的數據緩存。替換算法通過分析內存緩存區中的數據的訪問頻度 分布，設定 Cage 中替換算法參數

本發明公開了一種交流無刷雙饋電機及其繞線轉子繞組的設計 方法；包括：先根據定子繞組極對數 p1 和 p2 初步確定轉子齒槽數 Zr 和相數 mr，這時 Zr＝mr，每個齒對應一個集中式線圈，由此得到齒諧 波集中式繞組，然后擴大轉子槽數，選擇系數 kr，使新的轉子槽數 Z ＝krZr，這時極距τr＝kr。此基礎上，將原來的每相一個集中式線圈 分裂為 nr 個等節距 yr 的線圈，且 nr≤kr 及有 yr&lt、τr，這 nr 個線 圈依次間隔αr 槽距角分布在轉子槽內，再通過調整 kr 和

（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。

本發明公開了一種熱沖壓件獲得強塑性能差異化分布的方法及 裝置，采用冷氣流和熱氣流分別作用在淬火件的強度增強區和塑性增 強區，所述熱氣流的作用是在配分溫度范圍內和配分時間范圍內進行， 以使碳由馬氏體向殘余奧氏體擴散，從而使淬火件中殘余奧氏體穩定 化，進而使塑性增強區在使用溫度范圍內為馬氏體和殘余奧氏體混合 組織；所述冷氣流用于使淬火件中殘余奧氏體繼續轉變為馬氏體，使 強度增強區在使用溫度范圍內為馬氏體組織。本發明還提供了一種實 現如上方法的裝置，其包括熱沖壓件固定單元和熱氣流封閉單元。本 發明方法和裝置能提高熱沖壓件的強塑力學性能，簡單、有效實現熱 沖壓件強塑性能差異化分布。

一種基于協調一致性的配電網絡分布式電源控制方法及系統，包括提取需向配電網注入的無功功率， 形成完成向配電網注入無功功率目標的分布式電源的集合，形成協調一致性控制無功功率分解的矩陣， 計算集合中各個分布式電源的無功功率注入設定值，電壓監測裝置通過雙向通信線路向相應分布式電源 傳送無功功率注入設定值，各分布式電源根據該值產生相應的無功功率注入至配電網，使得注入無功功 率總和滿足需求。該控制方法無需中央控制器，分布式電源能夠自發進行輸出無功功率的調節

本發明公開了一種分布式鍵值數據庫系統，包括客戶端和數據 服務器集群，客戶端包括哈希模塊、定位模塊和轉發模塊，數據服務 器集群包括多個數據區間，每個數據區間包括一個主節點和多個從節 點，主節點包括第一讀模塊、寫模塊、第一恢復模塊、第一日志模塊、 第一決議模塊和第一存儲引擎模塊，哈希模塊用于接收從客戶發來的 寫請求，并根據寫請求的鍵將該寫請求定位到數據區間，每個寫請求 都具有一個系統自動分配的編號,定位模塊用于將寫請求定

本發明提供的具有高單縱模成品率的脊波導分布反饋(DFB)半 導體激光器，是由自下而上依次排列的 N 型電極(1)、襯底(2)、下包層 (3)、下分別限制層(4)、應變多量子阱有源層(5)、上分別限制層(6)、緩 沖層(7)、光柵層(8)、上包層(9)、第一脊條(10)、第二脊條(11)、第一 脊條上的 P 型電極(12)、第二脊條上的 P 型電極(13)組成。本發明通過 在單個半導體激光器管芯上制作端面反射率相位相差π/2 的兩個

項目階段:在研

作為一種新型分布式驅動方式，輪轂電機驅動技術顛覆了汽車傳動產業，使得輪轂電機驅動成為純電動汽車領域的一個重要研究方向。與傳統集中式驅動汽車相比，輪轂電機分布式驅動電動汽車具有傳動效率高、車內空間布置靈活、軸荷分布合理、驅動/制動系統獨立可控、底盤結構簡化、行駛穩定性強、車輛噪聲低、再生制動回收率高等特點。輪轂電機驅動電動汽車能夠體現出節能、安全、環保的汽車設計理念，代表著未來電動汽車發展的重要方向。