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（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。

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哈爾濱工程大學超連續譜寬波段可調諧激光測試系統采購項目競爭性磋商

成果創新點 研制了基于機器視覺的光學測量系統，實現了對微觀 粒子的三維追蹤，該系統具有測量精度高、速度快的特點。 核心解決問題： 全息光鑷光學系統：可以實現對生物粒子、納米材料 的實時三維操縱。還加入特殊功能光阱如拉蓋爾高斯光束、 貝塞爾光束。基于機器視覺的光學測量系統用于對被全息 光鑷捕獲的粒子的三維成像和三維位移跟蹤測量。 核心優勢： 將全息光鑷光學系統與基于機器視覺的光

研制了基于機器視覺的光學測量系統，實現了對微觀粒子的三維追蹤，該系統具有測量精度高、速度快的特點。 核心解決問題： 全息光鑷光學系統：可以實現對生物粒子、納米材料的實時三維操縱。還加入特殊功能光阱如拉蓋爾高斯光束、貝塞爾光束。基于機器視覺的光學測量系統用于對被全息光鑷捕獲的粒子的三維成像和三維位移跟蹤測量。 核心優勢： 將全息光鑷光學系統與基于機器視覺的光學測量系統集成在一起，在進行光學捕獲操縱粒子的同時，可以追蹤粒子，獲取粒子三維位移信息。

組件級 MPPT，智能監控 PV 信息，高頻電氣隔離， 安全可靠，峰值效率大于 99.5%，優化器功率等級 300W。

“智能云光伏”是機器人技術、物聯網技術、大數據技術和云計算技術在太陽能光伏發電生產中的綜合運用，目標是將光伏電站的PR值提高15%以上，以提高光伏電站生產效率。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 1、 研發背景 太陽能是綠色環保的可再生能源，太陽能光伏發電產業蓬勃發展，中國光伏裝機量已經達到了近70GWp，預計2020年，全球裝機量達到540GWp。傳統的人工光伏電站運維方式已經不能滿足產業的發展需要，為了提高電站的生產水平，降低運維成本，必須實施智能化、無人化的光伏電站維護技術。 2、 技術說明 “智能云光伏”是機器人技術、物聯網技術、大數據技術和云計算技術在太陽能光伏發電生產中的綜合運用，目標是將光伏電站的PR值提高15%以上，以提高光伏電站生產效率。 采用智能電站運維機器人完成對太陽電池組件表面的清潔和缺陷檢查，相比人工方式，可提高清潔水平，極大程度的減少水資源的使用，且降低30%左右的成本； 采用組件級別的電站運行數據的采集和分析系統，分析電站的運行性能瓶頸、預警潛在故障，提高電站的可靠性； 借助于智能云光伏技術，可極大的降低分布式光伏電站的運維成本。 3、 合作意向 太陽電池組件廠智能組件 大型光伏電站的運維與性能評估 分布式光伏電站的集中管理和低成本化 國家光伏扶貧工程

成果簡介本系統可以將太陽能電池組件接收到的太陽輻照能量逆變成標準的正弦交流電來驅動三相異步電機帶動水泵實現揚水功能。 本系統具有最大功率點跟蹤功能以及完善的保護功能。 此外， 還可以實現日出而作日落而歇的無人值守功能。成熟程度和所需建設條件樣機基本完善， 初步具備了相關的功能， 后續需要一定的資金購買設備以便推出產品。技術指標基本符合國家標準。市場分析和應用前景本系統屬于新能源發電范疇， 從國家的中長期

? 光伏并網逆變系統可將光伏發電系統輸出的電能轉換為電網可接收的電能。本項目所開發的光伏并網逆變系統具有最大功率點跟蹤功能和反孤島能力。網側采用VSI結構逆變器，通過網側電抗器直接并網。這種并網結構確保了并網的靈活性和可靠性。利用升壓變換器對光伏電池進行控制，實現最大功率點追蹤。系統的效率在滿功率20kW時達到了96.5%。

通過大規模篩選，鑒定到一個重要的光效調控基因HIGH PHOTOSYNTHETIC EFFICIENCY 1(HPE1)。研究發現HPE1基因編碼一個新的葉綠體RNA剪接因子，其缺失改變了細胞核編碼的葉綠素相關基因的表達，從而優化了捕光色素，最終增加了光捕獲能力和光合作用量子產量，提高了實際光合作用效率。該工作提示了一種光效優化的新策略。