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成果描述：本發明涉及分布式極化敏感陣列的參數估計技術，特別涉及信號波達角度和極化參數的聯合估計方法。 一個完備的電磁矢量傳感器由空間放置的3個電偶極子和3個磁偶極子構成，它們在空間共點放置相互正交，從而形成極化敏感陣列，可以接收入射電磁波全部的電場分量和磁場分量，因而相較于傳統的標量陣列，極化敏感陣列可以接收更多的入射信號的信息。又，極化敏感陣列能夠感應入射信號的極化信息，從而獲得入射電磁信號的極化參數。然而，傳統的標量陣列卻由于不能感應入射信號的極化信息，而無法獲得入射電磁信號的極化參數。并且，極化敏感陣列還可以同時感應入射電磁波的極化信息和空域信息。因此，極化敏感陣列不管是用于極化參數估計還是自適應波束的形成，其都具有比傳統標量陣列更優越的系統性能。 在極化敏感陣列的應用中，利用電場、磁場和坡印廷矢量之間的矢量關系，當空間放置有單個完備的電磁矢量傳感器，利用該電磁矢量傳感器就能夠同時獲得最多5個不相關信號的波達角度（DOA）和極化參數的估計，因此，在空間物理孔徑受限的場合具有重要的意義。 然而，針對極化敏感陣列的信號處理，大多假設各個陣元由2至6個共點放置的相互正交的電偶極子或磁偶極子構成，因此，各極子在空間共點放置不可避免的會有嚴重的互耦效應，互耦效應會降低天線系統的性能。 陣元間的互耦現象是不可避免的，為了有效減少陣元各共點通道之間互耦的相互影響，現有技術提出了分布式極化敏感陣列，分布式極化敏感陣列是將極化敏感陣列各陣元共點分量在空間分散放置，其能夠使陣元間的互耦效應大大降低，同時也可以感應入射電磁波的電場信息和極化信息。現有的針對分布式極化敏感陣列的參數估計方法大多針對完備的電磁矢量傳感器，即在空間分散放置3個電偶極子和3個磁偶極子，然后再利用改進的矢量叉乘的方法來完成參數估計。然而，在實際中，由于空間電場和磁場是時變的，時變的電場產生磁場，時變的磁場產生電場，二者之間存在一定的冗余關系，因此考慮僅僅采用電偶極子或磁偶極子構成極化敏感陣列將可以獲得更多的入射信號電磁信息。

本發明涉及分布式極化敏感陣列的參數估計技術，特別涉及信號波達角度和極化參數的聯合估計方法。 一個完備的電磁矢量傳感器由空間放置的3個電偶極子和3個磁偶極子構成，它們在空間共點放置相互正交，從而形成極化敏感陣列，可以接收入射電磁波全部的電場分量和磁場分量，因而相較于傳統的標量陣列，極化敏感陣列可以接收更多的入射信號的信息。又，極化敏感陣列能夠感應入射信號的極化信息，從而獲得入射電磁信號的極化參數。然而，傳統的標量陣列卻由于不能感應入射信號的極化信息，而無法獲得入射電磁信號的極化參數。并且，極化敏感陣列還可以同時感應入射電磁波的極化信息和空域信息。因此，極化敏感陣列不管是用于極化參數估計還是自適應波束的形成，其都具有比傳統標量陣列更優越的系統性能。

太陽能光伏發電綠色無污染，而且我國太陽能資源豐富，水平面 總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 陽能光伏發電。隨著光伏材料以及相關技術的發展，光伏發電成本已 經大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國的應用規模迅 速增長。光伏發電已經跨越了示范應用階段，進入了大規模推廣的階 段。近年來，光伏發電產業規模迅速增長。截止到 2015 年 6 月底， 中國光伏發電累計裝機容量達到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據美國 IHS 咨詢公司預計，2015 年 全球光伏裝機量增長 16%~25%，達到 53-57 吉瓦之間。 項目特色和創新之處： 分布式光伏系統便于實施，是受到各級政府鼓勵的分布式電源模 式，但是由于在設計、管理和評價機制等方面的制約，特別是過高的 后期維護費用，使其推廣過程遇到一些障礙。高效率的分布式光伏云 基于物聯網技術，對電站中光伏組件的輸出性能進行實時的監測，并 對形成的運行數據進行實時的大數據分析，從而獲得電站運行的性能 評價指標，以及可能影響電站性能的因素，并給出進行電站性能優化 的建議，提高電站產出。由于采用了高可靠性的無線數據采集技術， 可進行無人化的值守和遠程監控，大大降低運維費用。 相比國內產品，具有通信速率高、系統可靠穩定等優勢，達到國 際先進水平。本項目方案綜合成本低，有利于增加光伏電站的透明度。 與國外同類產品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很強的市場競爭力。 組件級的光伏電站數據采集模塊。每塊太陽能組件對應一個電壓監測模塊，方陣中每個組串串聯電流監測模塊都通過本地通訊鏈路將 數據上報至數據中繼模塊，將數據通過電站路由器上傳至云數據服務 器，傳輸過程中進行了數據加密，保證數據的可靠性和安全性，所有 的數據在云數據服務器內進行存儲與處理，用戶可通過 PC 或移動終 端進行數據的調取和查看。 主要技術指標及條件 組件級的電站數據采集系統具有速度快，可靠性高等特點，具體 的技術指標如下： 最大采集頻率：120 次/分鐘 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 環境溫度：-20~80℃ 最大電站規模：1GWp 應用前景及社會價值： 該技術可以在已建或新建光伏電站上應用，大幅提升光伏電站的 運行質量和發電量，降低運維成本,最終實現光伏發電系統的智能管 理、智能運維、智能監控，使得光伏電站也真正進入“智能化”時代。 該項技術能夠大幅提升國內光伏電站的技術水平，從而為節能降耗做 貢獻。

本發明提供一種群體作物根系的垂直分布監測裝置，包括：第一步進電機、第二步進電機、第三步進電機、視覺傳感器、控制板和至少一個透明管；所述第一步進電機、第二步進電機和第三步進電機分別為空間上x、y和z軸設置,用于實現對所述視覺傳感器的移動控制；所述視覺傳感器通過導線與所述第三步進電機連接，用于采集所述群體作物根系的地下根區圖像；所述控制板用于根據透明管的位置發送指令將所述視覺傳感器送入透明管；所述透明管設置于群體作物種植區域的地下，多個不同的透明管依不同植株的位置而分散設置。本發明可以在不影響群體作物自然生長的情況下實現現場無人操作、根系垂直分布圖像的自動采集與實時傳輸，進而實現全程自動監測。

本發明實施例提供了一種分布式電源并網控制方法及系統，在并網過程中考慮了系統的不平衡狀態，通過以有功功率不平衡量作為目標函數，并且利用拉格朗日乘數法計算分布式電源三相中每一相的參考輸出電流，利用每一相的參考輸出電流對每一項的實際輸出電流進行調節，進而實現對分布式電源的并網控制，并且降低了配電網的電壓不平衡度。

西南交通大學??經濟管理學院2017級碩士研究生袁韻在導師指導下與國內外多名教授共同合作研究，于倫敦時間2020年4月29日在國際頂級期刊《自然》（Nature）在線發表論文《人口流動驅動新冠肺炎疫情在全國的時空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。該論文構建了“人口流動-風險源模型”，模型能利用有關人口流動的匿名整合數據準確預測新冠肺炎疫情的擴散時間和地域分布，便于決策者進行有效地風險評估和資源分配。在開發該模型時，研究人員基于匿名移動電話位移數據，對在2020年1月1日至1月24日期間武漢流出或途經武漢的11478484人次進行了分析，這些人口遷移至全國31個省的296個地級市。他們的研究顯示，湖北省的封城舉措是非常正確的，它能及時控制傳染源的傳播，有效降低了各地疫情的風險。此外，研究人員發現，根據2020年2月19日武漢外流人口的分布，能夠準確預測到全國新冠病毒感染者的相關頻率和地理位置分布。此外，通過“人口流動-風險源模型”衍生出的一個疫情發展的基準趨勢和一個指數，可以用來評估隨著時間的推移不同地區新冠病毒傳播的風險。與大多數流行病學預測模型不同的是，他們團隊構建的模型基于人口的實際流動情況來預測疫情的地域分布和傳播趨勢。對于新冠肺炎疫情，該模型至少提前一周預測了全國范圍內的病例感染情況和地理分布。團隊的研究結果能夠對各地疫情風險的大小進行預警，并探測出社區傳播嚴重的地區，在疫情發展的早期為相關部門提供決策依據，以便其能夠及時采取應急措施。論文作者在摘要中提到，任何國家的決策者都可以使用這種方法，利用現有的人口流動數據進行快速而準確的風險評估，并在疫情爆發之前規劃有限的資源分配。本文的作者之一，美國耶魯大學教授尼古拉斯·克里斯塔斯基稱：“這項研究結果揭示了中國有關新冠病毒案例報告的準確性，從不同來源獲得的完全不同的信息（移動通信顯示的人口流動）可以很好地預測病例數，這符合流行病學的預期（至少在2月19日之前）。”該項研究發布后，國際上有BBC等30多個新聞媒體報道，國內媒體也有許多報道，其中，央視國際電視CGTN、中國日報、中國科學報、環球時報、文匯報、中新網等政府官方媒體都強調了這項研究對于疫情防控的重要意義。除了文章本身的學術貢獻之外，該項研究也表明，中國的疫情研究是國際合作并且是公開透明的：論文于2020年2月18日提交至世界權威學術期刊《自然》并傳遞給相關的國際機構，第一時間與世界分享了我國抗擊疫情的經驗。此外，通過論文可以看出，我國武漢以外的疫情數據是有時空規律的，與第三方的手機流動性數據完全契合，以學術證據反駁了國際上的某些謠言和誹謗。

列車結構設備日趨復雜、速度不斷提高要求其運行可靠性更高。對列車上的設備與系統進行實時監測和故障診斷是關系到行車安全提高列車運用效率的一項重要技術措施。通過技術手段對機車關鍵部件進行故障監測和診斷，在設備發生故障時可及時發現并確定故障部位，記錄故障過程，通過司機室顯示屏等向司乘人員報警并提示排除故障方法或采取應急措施的建議是該系統的主要目標。 系統主要包括以下模塊（如示意圖）： l  瞬間故障檢測記錄儀（黑盒子） l  取代低壓電器柜各種有觸點控制電器的邏輯控制模塊LCM l  司機室顯示屏（Arm9+Windows CE） l  機車運行狀態數據采集模塊 1、瞬間故障檢測記錄儀 對于自動化程度較高又比較復雜的系統，查找故障確定故障部位是一項技術性非常強的工作。確定固定性故障部位難，確定偶然發生即隨機性故障部位更難。 機車瞬間故障檢測記錄系統由地面數據處理計算機和車載檢測記錄儀兩部分組成。車載檢測記錄儀可對機車在運行狀態中的多項參數進行實時監測，一旦發生故障，該裝置即可將故障發生前至故障發生后一段時間內機車各主要參數的變化情況記錄下來。依此可以掌握發生故障前和故障后，機車各主要參數的變化規律，為準確確定故障部位，查明事故原因提供依據。 其主要功能與技術特點如下： 以高速數字信號處理器(TMS320VC5509A)為系統的核心，配以高速的AD采集芯片大大提高了系統的靈敏度； 以高速大容量FLASH作為故障數據的存儲ROM； 采用先進的USB接口應用技術，把故障檢測記錄系統記錄的故障數據方便快捷的傳送到上層PC機上來； 功能強大的地面分析軟件，準確指導、故障分析、排除隱患； 豐富的網絡接口（MVB CAN）； 采樣通道的靈活配置可以方便的應用于各種機車； 2、邏輯控制模塊LCM 隨著技術的進步，有觸點控制電路可靠性差、維護費用高、體積龐大等問題，越來越難以滿足對控制系統性能提高的要求。 邏輯控制模塊LCM(Logic Control Module)在功能上等同于LCU，采用專用大規模集成電路實現控制邏輯，輸入光電隔離、VMOS功率輸出，不存在單片機程序易“跑飛”和“死機”的問題，通過網絡接口可將系統的故障及狀態等信息上傳。LCM在韶山系列機車上可簡單地裝在低壓柜內拆掉的繼電器位置上，對機車改造、布線的工作量很小。該系統在繁忙的大秦鐵路運煤貨運機車上的實際運用中充分體現了其體積小、可靠性高、功耗低、信息化程度高等顯著特點。 主要功能與技術特點 ? 取代（機車）低壓電器柜各種繼電器（控制電器）； ? 通過網絡接口上傳系統/機車狀態信息，網絡傳輸速率可達1Mbps； ? 基于SoPC技術，體積小集成度高，系統可靠性高； ? DC110V供電。 3、司機室顯示屏 顯示屏采用寬溫大視角的工業級TFT-LCD，以ARM9微處理器、WindowsCE為平臺，以高速大容量FLASH作為故障數據的存儲器，具有標準RS232、USB接口和MVB等多種網絡接口。 該顯示裝置作為一臺完整的工業控制計算機，不但適用于各種機車，也適合應用于其他工業控制及檢測領域，具有廣泛的應用前景。 主要功能： ?  機車狀態實時監測 ?  故障自動提示 ?  歷史故障記錄 ?  豐富的標準接口 便捷的操作，多樣化界面： ?  10.4英寸16dppTFT顯示屏 ?  ARM920T處理內核 ?  Windows CE操作系統 ?  SPI高速通信，串口 ?  MVB，CAN，以太網，USB ?  人機接口良好，操作方便 準確的故障提示、上千次的行車故障記錄： ?  故障診斷快速準確，及時提示司機應急方法 ?  歷史故障存檔及轉儲，為機車故障分析提供依據

? 目前硝化棉（NC）生產廠家對其質量的監控主要是采用各種方法測定其含氮量，而人們在應用過程中發現，不僅是NC的含氮量，而且氮量分布的均勻性也是影響其一系列工藝和應用性能的重要指標之一。但一直以來缺乏一套能夠在工業上應用的快速、準確、有效地表征NC氮量分布均勻性的指標和測試方法。北京理工大學纖維素技術研發中心與四川北方硝化棉公司聯合，研制出一套在國內外首創的NC硝化均勻性質量快速分析儀。該系統以偏光顯微鏡為核心部件，同時集成了現代CCD、角度傳感器和計算機硬軟件，是目前國內外唯一能夠同時測

本發明公開了一種燃煤運輸帶分布式降塵控制系統，包括:上 位機，用于實時監控現場設備運轉情況;采用可編程控制器處理由串 行總線傳送回的現場數據并向遠程 I/O 模塊發送相應指令，同時通過 串行總線與上位機進行通訊;使用遠程 I/O 模塊采集運輸帶煤流信號 和犁煤器犁刀升降等信號，通過串行總線實時傳輸至可編程控制器， 并接收可編程控制器發出的相應指令信號，打開和關閉防爆高壓電磁 閥，以啟停高壓細水霧噴霧;防爆高壓電磁閥用于啟閉高壓水進入高 壓細水霧噴嘴的流道;高壓

1.痛點問題 電動汽車在未來將大規模接入電網。在居民小區與公共慢充站等場景下，優化已接入電動汽車充電功率可實現削峰填谷、提高新能源滲透率和改善電壓水平。由于單輛電動汽車充電功率、電池容量過小，需要在電動汽車調度環節中引入集群代理作為中間商管理大型充電站或者同一供電區內的電動汽車集群，并以此為單位參與電網調度。在獲得電網下發的集群調度結果后，集群代理通過優化內部電動汽車的充電功率，使所有電動汽車的總充電功率盡可能逼近理想曲線，從而使各電動汽車以對電網有利的方式充電。目前，該問題多采用集中優化方案，需要各輛電動汽車向集群代理傳遞自身信息，當集群規模較大時，大量數據的存儲和處理將占用較多資源，計算時間也較長，也和電動汽車的自治性不符。但采用分散優化方案時算法設計不當，分散優化算法結果有可能只是次優解甚至不可行。 另一方面，未來公共快充站的普及和車輛充電功率等級的提升將給電網運行帶來新的挑戰和機遇：一方面，公共充電站快充負荷的天然不確定性疊加上車輛大功率快充模式，使得部分充電站的充電負荷具有功率大、間歇性和波動性強等特點；如果不對這些公共充電站的快充負荷做合理調控，可能導致配網部分電壓越限、電能質量惡化、甚至設備過載等問題；另一方面，電動汽車具有空間移動特性，在充電導航下，起到優化電網潮流分布、促進新能源發電消納、維持配網節點電壓水平、實現電網安全經濟運行等目標。目前，電動汽車導航多局限于簡單的車輛路徑規劃問題，缺乏對交通-電力信息的綜合考慮，無法實現電力-交通融合網絡的協同優化，且在導航過程中對用戶隱私的保護不足。 2.解決方案 面向已接入充電的車輛，本項目提出一種對集群內多輛電動汽車充電行為進行分布式優化的方法，屬于電力系統運行和控制技術領域。該方法采用停車場或者小區側的控制器作為優化計算中的協調器，為各個汽車上的子控制器提供協調信息，子控制器根據這些協調信息優化自身的充電功率曲線，并將信息反饋回協調器；如此進行迭代計算：首先由各汽車的子控制器初始化一個滿足自身充電要求的初始曲線，作為迭代的開始步驟；每一步迭代過后，協調器將會得到各個電動汽車改進后的充電功率，等迭代收斂得到的各個電動汽車的充電功率下發給子控制器。本方法所得到的充電方案將實現對理想曲線的最優逼近。該成果既適應汽車的物理分布特性，同時又有較高的計算效率。 面向未接入充電的車輛，本項目提出了一種基于智能交通系統的電動汽車充電路徑規劃方法，綜合考慮了交通狀況和電網狀態。該方法基于智能交通系統實現，包含四個模塊：電力系統控制中心、智能交通中心、充電站和電動汽車終端。電力系統控制中心根據電網數據計算可用充電容量和充電站充電容量，并將結果傳輸至充電站。充電站確定其充電計劃，估計未來電動汽車的可用充電功率，并將這些數據傳輸至智能交通中心。在從智能交通中心接收可用充電功率數據和交通數據后，電動汽車終端估計不同站點的總充電時間，包括駕駛時間、等待時間和充電時間。駕駛員可以查看這些結果，并選擇導航至與最小總充電時間相對應的充電站。 合作需求 本項目擬應用于新能源汽車充電管理與新能源汽車充電導航場景。針對已接入充電的車輛，以集群形式參與電網調度，收到電網下發的集群優化充電調度指令后，集群代理需優化集群內的電動汽車充電功率以追蹤電網指令，從而降低車輛用戶的充電費用。針對未接入充電的車輛，為電動汽車車主提供一條最佳充電路徑，節約車主的時間，提高車主的出行效率。而且充電站的選取充分考慮了電力系統的運行要求，避免電力擁塞的現象，保障電力系統的安全運行。 本項目希望獲得產品化所需資金與試點產地、開發團隊等孵化資源支持。有意向與國家電網、南方電網等輸配電企業，國網電動、特來電、星星充電等充電設施建設與運營企業，百度地圖、高德地圖等地理導航企業，售電公司與負荷聚合代理商合作。