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上限低，可反向?qū)ǎ琩v/dt擾動和di/dt擾動等。該項成果設計出適用于N型常關GaN器件的半橋柵驅(qū)動電路，通過分離充放電路徑避免柵驅(qū)動電壓振鈴現(xiàn)象的發(fā)生和dV/dt現(xiàn)象對柵驅(qū)動電路的干擾；同時利用高端柵極鉗位技術(shù)，在自舉充電路徑中對BOOT電容進行鉗位，防止對上開關管的損壞。 半橋GaN柵驅(qū)動電路主要指標為： ？ 獨立的高側(cè)和低側(cè)TTL邏輯輸入 ？ 1.2A/5A 峰值上拉和下拉電流 ？ 高端浮動電壓軌到100V ？ 0.6Ω/2.1Ω 下拉和上拉電阻 ？ 快速的延遲時間 (28ns typ) ？ 非常優(yōu)越的延時匹配（1.5ns typ）

該項成果設計出適用于N型常關GaN器件的半橋柵驅(qū)動電路，通過分離充放電路徑避免柵驅(qū)動電壓振鈴現(xiàn)象的發(fā)生和dV/dt現(xiàn)象對柵驅(qū)動電路的干擾；同時利用高端柵極鉗位技術(shù)，在自舉充電路徑中對BOOT電容進行鉗位，防止對上開關管的損壞。

本發(fā)明公開了一種D2D通信中能效最大化的功率分配方法，在有蜂窩網(wǎng)絡覆蓋的上行場景中，通過分布式優(yōu)化蜂窩用戶的發(fā)射功率、D2D用戶對的發(fā)射功率，在保證宏用戶最低服務質(zhì)量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的全局能源效率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優(yōu)的蜂窩用戶發(fā)射功率和D2D鏈路發(fā)射功率。主要用MM方法將非凸問題近似為可求解的子優(yōu)化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到子問題的優(yōu)化解。本發(fā)明適用范圍廣，頻譜資源共享模式具有通用性，計算量小，速度快。

本發(fā)明公開了高功率板條 CO2 激光器平板電極的一種冷卻水流 道結(jié)構(gòu)。采用在電極內(nèi)部加工水冷槽作為冷卻水的流道的技術(shù)方案， 將水流道設計為非均勻網(wǎng)格，改進了現(xiàn)有 U 形、S 形和蛇形流道結(jié)構(gòu)， 具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)非均勻、散熱效率高、散熱均勻性好特點。本發(fā)明是在 大量工程實踐的基礎上，提出的冷卻水流道結(jié)構(gòu)設計的最優(yōu)方案，可 推廣用于大部分高發(fā)熱金屬器件的散熱。

大容量電池儲能系統(tǒng)能夠提高可再生能源發(fā)電的穿透率，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性，是未來智能電網(wǎng)運行中的重要組成部分，然而功率轉(zhuǎn)換技術(shù)一直限制著電池儲能系統(tǒng)的大容量化發(fā)展。本項目使用級聯(lián)式變換器作為大容量電池儲能系統(tǒng)的功率轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，從而可以大大提高大容量電池儲能系統(tǒng)的效率、可靠性等。 在本項目的研究過程中，先后對高壓直掛功率轉(zhuǎn)換系統(tǒng)中的關鍵技術(shù)如二次脈動抑制、接地電流抑制以及可靠的控制策略等進行了深入研究，在20鏈節(jié)的實驗系統(tǒng)中全面驗證，并在國內(nèi)外期刊發(fā)表了多篇論文。最后，南方電網(wǎng)公司在深圳寶清儲能電站建設了2MW/2MVA/10kV高壓直掛儲能系統(tǒng)，本項目研究的關鍵技術(shù)實際指導了該系統(tǒng)的設計，所研究的控制策略實際應用于該儲能系統(tǒng)。 該儲能系統(tǒng)的功率轉(zhuǎn)換技術(shù)是世界上首次直掛 10kV電網(wǎng)的功率轉(zhuǎn)換技術(shù)，目前已經(jīng)順利運行一年，在效率、可靠性等方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)儲能系統(tǒng)，為大容量電池儲能系統(tǒng)的廣泛應用奠定了堅實基礎。

本發(fā)明公開了一種D2D通信中頻譜效率最大化的功率分配方法，通過分布式優(yōu)化蜂窩用戶的發(fā)射功率、D2D用戶對的發(fā)射功率，在保證宏用戶最低服務質(zhì)量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的頻譜效率。在給定蜂窩頻帶資源的情況下，最大化D2D通信的頻譜效率等價于最大化D2D通信的和速率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優(yōu)的蜂窩用戶發(fā)射功率和D2D鏈路發(fā)射功率。主要用凸近似的方法將非凸問題近似為可求解的凸優(yōu)化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到凸問題的優(yōu)化解。本發(fā)明具有收斂速度快，計算量小，易于實現(xiàn)，結(jié)果精度高等優(yōu)點。

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)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(tǒng)建設中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)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(nèi)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(jīng)超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網(wǎng)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(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)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(wǎng)運行管理帶來嚴峻挑戰(zhàn)。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)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(wǎng)調(diào)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(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態(tài)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(lián)關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯(lián)性處于動態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡將各節(jié)點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點關聯(lián)關系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關聯(lián)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(gòu)得到各場站功率進而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)電功率預測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)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(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)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?qū)崿F(xiàn)功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預測的聯(lián)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(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現(xiàn)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(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優(yōu)勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯(lián)特征，實現(xiàn)分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數(shù)據(jù)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(xiàn)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(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長期穩(wěn)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(fā)生短時波動，因而各場站關聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關聯(lián)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(xiàn)功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡的分布式光伏功率預測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)挖掘各場站間關聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關聯(lián)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(tài)分量，減小關聯(lián)關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓練方式實現(xiàn)，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數(shù)據(jù)而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導致被外部攻擊者進行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓練方式難以實現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)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(xiàn)對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯(lián)邦學習框架，實現(xiàn)各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時取得不錯的預測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關聯(lián)關系的動態(tài)性。對于分布式光伏，雖然場站數(shù)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(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡當前的各場站輸入功率進行關聯(lián)關系的動態(tài)表征，實現(xiàn)功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數(shù)據(jù)隱私應的前提現(xiàn)實現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)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(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯(lián)邦學習框架聚合各本地模型，實現(xiàn)各站點信息聚合，實現(xiàn)精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應用于配電網(wǎng)負荷預測、用戶可調(diào)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(wǎng)的安全、經(jīng)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(yōu)的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

本實用新型涉及功率放大器技術(shù)，具體涉及基于 FIR 數(shù)字濾波器原理的數(shù)字幅頻均衡功率放大器裝 置，包括依次連接的信號預處理模塊、前級放大模塊、數(shù)字幅頻均衡模塊、DAC 后級濾波模塊和功率 放大模塊，與數(shù)字幅頻均衡模塊連接的 FPGA 模塊，以及與 FPGA 模塊連接的觸摸屏模塊。該放大器裝 置基于 FPGA，以嵌入式處理器 NIOSⅡ為控制核心，輸出功率可達到 10W，電路效率達 66%，經(jīng)過數(shù) 字幅頻均衡處理后，以 10KHz 時輸出信號電壓

本實用新型公開了一種用于模塊化串聯(lián)的電磁軸承用的開關功率放大器。包括數(shù)字控制器、電流傳感器、信號調(diào)理電路和至少一個功率模塊，功率模塊以模塊化方式串聯(lián)后的兩端作為電壓輸入端，電流傳感器和負載串聯(lián)后作為輸出端連接在功率模塊中，電流傳感器的輸出端經(jīng)信號調(diào)理電路與數(shù)字控制器連接，數(shù)字控制器連接各個功率模塊，并控制各個功率模塊之間的連接和每個功率模塊的內(nèi)部導通狀態(tài)。本實用新型能靈活選擇投入使用實現(xiàn)開關功率放大器的最優(yōu)性能，功率模塊統(tǒng)一設計，更換方便，排除故障簡單，在低電壓工作場合用本實用新型比用高電壓器件的功放器件的工作效率更高，損耗更小。

本發(fā)明公開了一種UPFC接入系統(tǒng)的方法，將并聯(lián)換流器通過并聯(lián)耦合變壓器Tsh與節(jié)點k相連，節(jié)點k通過變電站變壓器T進行升壓，接入到串聯(lián)側(cè)線路母線上，第一串聯(lián)換流器通過第一串聯(lián)耦合變壓器Tse1連接在第一回線路i1j1上，第二串聯(lián)換流器通過第二串聯(lián)耦合變壓器Tse2連接在第二回線路i2j2上，第一串聯(lián)換流器和第二串聯(lián)換流器均連接直流電容C1兩端，且第一串聯(lián)換流器和第二串聯(lián)換流器均耦合連接并聯(lián)換流器。本發(fā)明還公開了UPFC五節(jié)點功率注入模型及潮流計算方法。本發(fā)明可以對串聯(lián)側(cè)兩回輸電線路分開實現(xiàn)潮流控制，實現(xiàn)N?1故障下單回線路的斷面潮流控制，并且該模型并聯(lián)側(cè)接入低壓側(cè)，提高了接入節(jié)點電壓水平，能夠體現(xiàn)并聯(lián)側(cè)節(jié)點及其后續(xù)線路的影響。