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已有樣品/n該項(xiàng)目提供了一種新型低輻射薄膜，分別采用金屬薄銀層來抑制長波長紅外波和短波長紫外波的透射，采用周期性結(jié)構(gòu)來增強(qiáng)可見光波段的透射；對可見光的透射率達(dá)到70~96%，對紫外波段的透射率降低到15%、對780nm~1200nm 紅外波段的透射率降低到10%以下、對1200nm~3000nm 紅外波段的透射率降低到25%以下，層數(shù)顯著降低，很大程度上縮減了成本，簡化了工藝流程。該項(xiàng)目提供的薄膜具有防紫外線、透明和

產(chǎn)品特點(diǎn)： · 整機(jī)功能集成化，外觀簡潔、大方 · 電氣化控制簡潔、實(shí)用 · 內(nèi)部結(jié)構(gòu)采用多分區(qū)、模塊化設(shè)計(jì)，滿足不同工藝下使用要求 · 設(shè)備可以整體移動、固定，對于需要在不同環(huán)境使用具有較高適用性。 · 操作、維護(hù)方便，性能安全可靠 · 可以通過不同的萃取時間、方案，完全模擬出萃取線的過程及其結(jié)果 產(chǎn)品應(yīng)用： · 開發(fā)新的薄膜配方和材料 · 測試新的薄膜表面/添加劑 · 驗(yàn)證薄膜生產(chǎn)工藝條件 · 測試不同萃取方案對于材料的影響 · 萃取后薄膜樣品性能測試 · 小批量薄膜生產(chǎn) 技術(shù)參數(shù)： · 萃取樣品尺寸規(guī)格——850mm×850mm · 樣品薄膜厚度——20 - 5000 μm · 內(nèi)部分區(qū)——3區(qū) · 萃取介質(zhì)進(jìn)出——雙泵單獨(dú)控制 · 輔助萃取（可選）——強(qiáng)力超聲波發(fā)生器 · 設(shè)備尺寸—— 1m×1m×1.3m （長×寬×高）

產(chǎn)品特點(diǎn)： · 符合人體工程學(xué)設(shè)計(jì) · 簡單、直觀的電氣化控制 · 通過循環(huán)空氣或紅外加熱，薄膜達(dá)到精確、可靠的溫度 · 通過精準(zhǔn)的溫度平衡實(shí)現(xiàn)完美的工藝控制 · 調(diào)試維修方便簡單，使用性能可靠 · 可進(jìn)行縱向、橫向或在任何位置的雙向同步或異步拉伸 · 可通過不同拉伸速度拉伸薄膜，完美模擬薄膜拉伸流水線工藝 產(chǎn)品應(yīng)用： · 開發(fā)新的薄膜配方和材料 · 測試新的薄膜表面/添加劑 · 驗(yàn)證薄膜生產(chǎn)工藝條件 · 測試不同萃取方案對于材料的影響 · 萃取后薄膜樣品性能測試 · 小批量薄膜生產(chǎn) 技術(shù)參數(shù)： · 設(shè)備配置——5鋏子配置 · 推薦的初始樣品膜尺寸——80mm×80mm · 拉伸比率——10：10 · 最大拉伸尺寸——780mm×780mm（包含鋏頭區(qū)域） · 拉伸樣品膜厚度——20 - 5000 μm · 拉伸速度——500mm/S · 最大夾緊力——1000N · 每一軸拉伸力——2000N · 設(shè)備尺寸——4m×2m×2m（長×寬×高） · 拉伸樣品膜加熱系統(tǒng)可到300°C

本發(fā)明涉及的是基于多目標(biāo)優(yōu)化的頻譜池干擾抑制方法,這種基于多目標(biāo)優(yōu)化的頻譜池干擾抑制方法為:步驟一,在頻譜池中,確定影響授權(quán)用戶的平均ICI能量;步驟二,獲得認(rèn)知用戶第

本發(fā)明公開了一種帶有多孔泡沫金屬換熱結(jié)構(gòu)的太陽能光伏光熱集熱器，該集熱器采用上下雙冷卻通道結(jié)構(gòu)，并結(jié)合多孔泡沫金屬層(6)進(jìn)行換熱強(qiáng)化，降低了太陽能光伏元件的溫度，提高光伏元件發(fā)電效率，同時將太陽能光伏元件所產(chǎn)生的大量熱量及時傳遞給冷卻氣體，冷卻氣體從集熱器出氣口(11)排出后可以用于預(yù)熱、干燥或者室內(nèi)供暖等用途。本發(fā)明所使用的泡沫金屬具有高熱導(dǎo)率及高比表面積，可以有效地改善傳統(tǒng)太陽能光伏光熱集熱器的冷卻效率，并且采用下進(jìn)上出的流式，使得換熱過程接近逆流換熱，換熱效率達(dá)到最高。

一種寬光譜、強(qiáng)吸收的表面光伏型光探測器的制備方法，其作法是：以鈦箔為陽極，鉑為陰極，對鈦箔進(jìn)行氧化，得非晶態(tài)TiO2納米管陣列；經(jīng)處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應(yīng)釜內(nèi)，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應(yīng)釜，熱處理得Bi2S3-TiO2納米管陣列；在Bi2S3-TiO2納米管陣列表面覆蓋FTO，引出電極，在未生成Bi2S3-TiO2納米管陣列的鈦箔上引出電極，將FTO與鈦箔及其Bi2S3-TiO2納米管陣列的接觸邊緣封裝即得本發(fā)明的光探測器。該方法能耗低，工藝、設(shè)備簡單；制得物適用光譜范圍大，適合做光譜分析；還可以做光敏開關(guān)等光電器件，具有廣闊的應(yīng)用前景。

本發(fā)明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點(diǎn)的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個采樣點(diǎn) [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數(shù)；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯(lián)數(shù)； 通過構(gòu)造擴(kuò)散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應(yīng)的 Xi 的并集作為最大功率點(diǎn)的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數(shù) Pr

（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(shè)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(guān)于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點(diǎn)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(shè)。在該政策的推進(jìn)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(jī)容量已達(dá)到107.5GW，約占光伏總裝機(jī)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(diǎn)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(qiáng)的隨機(jī)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(fù)荷短時波動，影響電力實(shí)時平衡，制約負(fù)荷預(yù)測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負(fù)荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網(wǎng)運(yùn)行管理帶來嚴(yán)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(yán)重的市場風(fēng)險。 因此，亟需精準(zhǔn)的分布式光伏功率預(yù)測，為有源配電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)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(luò)的分布式光伏功率預(yù)測 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)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(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關(guān)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(luò)將各節(jié)點(diǎn)特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)聯(lián)性，有效實(shí)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(luò)，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預(yù)測，而后重構(gòu)得到各場站功率進(jìn)而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行未來時間步的預(yù)測，自編碼能顯著增強(qiáng)長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時域建模能力。而后，利用注意力機(jī)制解決其在處理長輸入時間序列時會導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關(guān)鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測模型通過對時域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測精度的進(jìn)一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進(jìn)行共享，無需數(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務(wù)器進(jìn)行模型的聚合以實(shí)現(xiàn)用戶間信息共享。在各本地場站進(jìn)行注意力自編碼預(yù)測模型的訓(xùn)練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實(shí)現(xiàn)各本地預(yù)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(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練近似的預(yù)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(guān)聯(lián)特征，實(shí)現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實(shí)測或預(yù)報數(shù)據(jù)時，考慮分布式光伏時空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)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(guān)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(yù)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(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系去考慮這種復(fù)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(shí)現(xiàn)功率預(yù)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(luò)的分布式光伏功率預(yù)測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實(shí)現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動態(tài)實(shí)時挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)聯(lián)關(guān)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(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式近似的預(yù)測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測方法性能在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓(xùn)練方式實(shí)現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來自各場站的運(yùn)行數(shù)據(jù)而后進(jìn)行模型的訓(xùn)練。然而，這種集中訓(xùn)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(dǎo)致被外部攻擊者進(jìn)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(xùn)練方式難以實(shí)現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進(jìn)行建模預(yù)測，實(shí)現(xiàn)對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)各場站預(yù)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(yù)測效果。 創(chuàng)新點(diǎn) 1、考慮了場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(tuán)運(yùn)動等氣象因素導(dǎo)致的相關(guān)性較強(qiáng)。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的各場站輸入功率進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)表征，實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點(diǎn)數(shù)據(jù)隱私應(yīng)的前提現(xiàn)實(shí)現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機(jī)制模型聚焦于對預(yù)測更關(guān)鍵的輸入特征，以此實(shí)現(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架聚合各本地模型，實(shí)現(xiàn)各站點(diǎn)信息聚合，實(shí)現(xiàn)精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的推進(jìn)，分布式光伏裝機(jī)容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、用戶可調(diào)度容量評估、激勵型需求響應(yīng)基線負(fù)荷估計(jì)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(jì)、高效運(yùn)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(shí)用新型公開了一種養(yǎng)殖池清洗設(shè)備及系統(tǒng)，清洗設(shè)備包括控制器、觸摸屏、水質(zhì)傳感器、固定座、伸縮臂、豎臂、電機(jī)、連接桿、刷子、排污管、吸污管；伸縮臂一端與固定座水平轉(zhuǎn)動連接，另一端與豎臂頂端連接；電機(jī)輸出軸與連接桿一端固定，連接桿另一端穿過豎臂底端與刷子固定；排污管一端與養(yǎng)殖池的排污口連接，另一端與污水處理裝置連接，在排污管上設(shè)置有排污閥、排污泵、水流速傳感器；吸污管一端固定在豎臂的底端，另一端與污水處理裝置連接，在吸污管上設(shè)置有吸污閥、吸污泵；在豎臂的下部固定有攝像頭，水質(zhì)傳感器布設(shè)在養(yǎng)殖池內(nèi)，采集水質(zhì)信號，發(fā)送至控制器。本實(shí)用新型的養(yǎng)殖池清洗設(shè)備及系統(tǒng)，使用方便，省時省力，提高了清洗效率。