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本發明公開了一種基于快速斥力機構和絕緣變壓器的高壓直流 斷路器，該斷路器拓撲包括換流支路、主斷路器支路、快速開關供能 單元、主回路電抗器單元和主回路隔離開關單元。換流支路為一條 LC 振蕩支路。主斷路器支路由可調電抗器和若干快速開關吸能均壓模塊 串聯構成。每個快速開關吸能均壓模塊由一個快速開關、一個避雷器 和一條 RC 均壓支路并聯組成。快速開關供能單元保證快速開關動作 的快速性和協同性。主回路電抗器單元用于降低故障電流上升率。主回路保護開關單元用于在斷路器成功開斷后保護內部元件。本發明基 于快速斥

目前在中壓直流配電網領域研究的大容量直流開斷設備，需考慮體積、成本等問題。該成果適用于中壓直流配電網領域，特別是涉及一種適用于中壓直流斷路器的電流轉移電路及方法，基于混合式直流斷路器，提供一種適用于中壓場合的電流轉移電路及方法，通過配置輔助換流單元，對儲能電容器預先充以適量電壓，實現對故障電流的轉移，滿足中壓直流配電網對故障快速切除需求。 該成果提出一種中壓混合式直流斷路器電流轉移電路及方法，使故障電流轉移與關斷功能集成化，又能兼顧中壓直流配網對斷路器設備的體積、成本以及工作可靠性等要求，對擴大直流斷路器的應用范圍具有重要工程意義。

本項目針對大型海上風電場功率外送問題，研究采用基于模塊化多電平換流器的柔性多端直流輸電系統并網的關鍵技術問題，從穩態、暫態和穩定性等三個方面深入探究系統的運行與控制特性，揭示系統不穩定性產生機理，提出增強互聯系統穩定性的設計原則及鎮定措施，攻克柔性多端直流輸電系統交、直流故障保護難題，并搭建基于MMC的四端柔性直流輸電系統實驗平臺及風電機組模擬平臺，對所提理論進行實驗驗證。 通過本項目的實施，能夠使我國相關技術人員掌握該領域的核心關鍵技術，為大型海上風電場經MMC-MTDC并網實際工程建設提供人才支撐和理論指導，為使我國柔性多端直流輸電技術研究進入國際先進行列打下扎實的基礎。 在本項目實施過程中，與國家電網和南方電網緊密合作，充分調研大型風電場經柔性多端直流并網實際工程的運行特性及出現的問題，密切結合理論研究，揭示問題產生原因，提出問題解決方案。本項目所取得的研究成果均已在國內外高水平期刊上發表，共發表論文二十余篇，其中SCI檢索4篇，EI檢索16篇，申請國家發明專利5項，已授權2項。

 本項目針對大型海上風電場功率外送問題，研究采用基于模塊化多電平換流器的柔性多端直流輸電系統并網的關鍵技術問題，從穩態、暫態和穩定性等三個方面深入探究系統的運行與控制特性，揭示系統不穩定性產生機理，提出增強互聯系統穩定性的設計原則及鎮定措施，攻克柔性多端直流輸電系統交、直流故障保護難題，并搭建基于MMC的四端柔性直流輸電系統實驗平臺及風電機組模擬平臺，對所提理論進行實驗驗證。 通過本項目的實施，能夠使我國相關技術人員掌握該領域的核心關鍵技術，為大型海上風電場經MMC-MTDC并網實際工程建設提供人才支撐和理論指導，為使我國柔性多端直流輸電技術研究進入國際先進行列打下扎實的基礎。 在本項目實施過程中，與國家電網和南方電網緊密合作，充分調研大型風電場經柔性多端直流并網實際工程的運行特性及出現的問題，密切結合理論研究，揭示問題產生原因，提出問題解決方案。本項目所取得的研究成果均已在國內外高水平期刊上發表，共發表論文二十余篇，其中SCI檢索4篇，EI檢索16篇，申請國家發明專利5項，已授權2項。

1、 一種具有高度可見光透過率與隔熱特性的陶瓷基玻璃涂層或玻璃貼膜。 玻璃改造后可見光透過率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外線，且有 效阻止通過玻璃的熱能交換過程，可用于建筑或汽車玻璃的節能改造， 提升建筑的適居度與節能效果。 2、 該項目各技術環節環保無毒，產品成本遠低于市面現有技術，性能優于 現有技術，設備投入與實施成本低。

電鍍作為金屬材料的表面改性技術已經取得了很廣泛的應用，近年來電鍍也開始在非金屬導電材料的表面改性領域取得相當規模的工業應用。但高電阻率氧化物材料表面金屬鍍覆一直以來不能采用電鍍工藝，這是因為這類材料的電子電導小，電鍍液中被鍍金屬離子不能從材料表面得到電子，所以不能沉積下來。傳統的絕緣氧化物材料表面鍍覆金屬的方法有化學鍍、真空蒸鍍、濺射鍍、涂覆金屬漿料后再燒結等方法，各方法都有各自的優缺點。如含有氨水的化學鍍銀溶液不穩定，甚至有可能生成有爆炸危險的疊氮化合物。真空蒸鍍和濺射鍍有設備投資大、維護費用較高等缺點，涂覆金屬漿料后再燒結的方法有金屬層厚度不均勻等缺點。 我們發明了一種高電阻率金屬氧化物材料表面電鍍的技術，解決了多種高電阻率金屬氧化物材料表面不能電鍍的問題。高電阻率金屬氧化物材料電鍍的基本過程是首先對氧化物材料表面進行原子氫致電導改性處理，提高其表面電子電導，使材料表面出現半導化甚至金屬化，然后在氧化物材料表面直接電鍍金屬層。我們在這個方向上已經進行了近十年的研究，發表了十幾篇學術論文，申請了兩項發明專利。      本技術適用于由氧化物功能材料制造的電子元器件表面電鍍，也適用于氧化物材料顆粒或塊體的電鍍等，所得金屬鍍層厚度均勻，與氧化物材料表面具有良好的結合力。

項目以高異形度噴絲板和異形纖維的加工技術，在多家企業開發了高導濕滌綸短纖維及長絲；系統研究了纖維集合體的毛細效應機理，指導高導濕織物的織造工藝和后整理工藝；并建立了高導濕纖維導濕性能的專用評價體系。成果獲2007年度國家科技進步二等獎。課題組還進行高品質熔體直紡超細旦滌綸長絲工業化生產技術集成開發，成果獲2009年度紡織工業協會一等獎。

本成果涉及一種可用于電子封裝領域的高導熱低介電復合材料。通過采用不同的技術在常見聚合物基材中添加氮化硼，來制備復合材料，復合材料熱導率高于 2 W/(m·K)，其介電常數小于 4。該復合材料可作為熱界面材料，應用于電子封裝領域。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。