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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。

一種基于協調一致性的配電網絡分布式電源控制方法及系統，包括提取需向配電網注入的無功功率， 形成完成向配電網注入無功功率目標的分布式電源的集合，形成協調一致性控制無功功率分解的矩陣， 計算集合中各個分布式電源的無功功率注入設定值，電壓監測裝置通過雙向通信線路向相應分布式電源 傳送無功功率注入設定值，各分布式電源根據該值產生相應的無功功率注入至配電網，使得注入無功功 率總和滿足需求。該控制方法無需中央控制器，分布式電源能夠自發進行輸出無功功率的調節

本發明公開了一種分布式鍵值數據庫系統，包括客戶端和數據 服務器集群，客戶端包括哈希模塊、定位模塊和轉發模塊，數據服務 器集群包括多個數據區間，每個數據區間包括一個主節點和多個從節 點，主節點包括第一讀模塊、寫模塊、第一恢復模塊、第一日志模塊、 第一決議模塊和第一存儲引擎模塊，哈希模塊用于接收從客戶發來的 寫請求，并根據寫請求的鍵將該寫請求定位到數據區間，每個寫請求 都具有一個系統自動分配的編號,定位模塊用于將寫請求定

本發明公開了一種定頻波束掃描漏波天線及其波束掃描方法，所述天線包括介質基板，分別位于該介質基板正反兩面的金屬條帶和金屬地板以及位于介質基板正面的若干變容二極管；金屬條帶包括一組弧形漸變微帶線結構和位于漸變微帶線結構之間的人工表面等離激元結構；人工表面等離激元結構包括與漸變微帶線結構連接的過渡段和位于過渡段之間的若干槽深周期變化的開槽單元；金屬條帶通過變容二極管和過孔與金屬地板連接。 本發明通過對變容二極管容值的調整實現對平均表面阻抗的調制，且隨著電壓的改變能夠實現波束定頻掃描；另外本發明制造簡單、操作方便、容易集成，只需要一步光刻過程，不僅節省造價，而且避免了多層結構引發的加工誤差。

作為一種新型分布式驅動方式，輪轂電機驅動技術顛覆了汽車傳動產業，使得輪轂電機驅動成為純電動汽車領域的一個重要研究方向。與傳統集中式驅動汽車相比，輪轂電機分布式驅動電動汽車具有傳動效率高、車內空間布置靈活、軸荷分布合理、驅動/制動系統獨立可控、底盤結構簡化、行駛穩定性強、車輛噪聲低、再生制動回收率高等特點。輪轂電機驅動電動汽車能夠體現出節能、安全、環保的汽車設計理念，代表著未來電動汽車發展的重要方向。  

本發明公開了一種基于分布式多光源的可見光多載波通信系統發射機設計方法，包括如下步驟：(1)調制裝置；(2)波束成形；(3)IFFT處理；(4)削波處理；(5)直流偏置；(6)數模轉換；(7)LED陣列。本發明的有益效果為：(1)多光源可以同時為通信和照明系統提供無所不在的覆蓋，在阻礙和遮蔽影響下更加魯棒，可以提高數據速率和服務質量，增加調光靈敏度；(

近日，中國移動天津分公司攜手華為，在天津市新天鋼鋼鐵集團公司冷軋車間完成全球首個面向鋼鐵行業的5G8T分布式MassiveMIMO解決方案商用部署。

空間多波束延遲網絡主要應用于光控相控陣天線內部的波束形成網絡，通過分組多抽頭延遲，使相控陣天線在空間形成多個空間波束。 該延遲網絡通過微波光子技術，在光域對微波信號進行高精度多路分組延遲及多路合成，通過光延遲技術克服了電延遲技術（同軸電纜延遲線、聲表面波延遲線、微波PIN二極管延遲線等）在延遲移相上存在的固有技術缺陷，可滿足高頻寬帶信號的延遲移相及空間波束形成需求。同時，該技術還可應用于其他需要實現射頻信號精確延遲及分配的系統當中。

該項目以大規模集成電路液晶硅處理器作為核心器件以及基于其空間光波束智能開關功能設計建造了兩個準樣機實驗系統，其一是針對高性能計算機應用的高速集成光互連組件，其二是光通信網絡中使用的節點開關 ROADM（可重構光上下路復用器）。互連損耗~6dB、 串擾≤-36dB、 傳輸數據率 10Gbps、 高穩定性、 高性價比。

“新型多天線傳輸技術”是5G移動通信系統亟待研究的關鍵問題之一。孕育其中的3D-MIMO技術則是亟需攻克的難點之一。據此，本技術成果依據3D-MIMO技術中的多用戶智能波束賦型，研究Massive MIMO陣列對5G系統波束賦型性能的影響。TR通信可以利用復雜環境中的豐富多徑來提高系統的信道容量，減小誤碼率等等。并且TR的空間聚焦特性能精確定位用戶終端，所以TR Massive MIMO通信系統可以用在受陰影衰落較大的地區，例如位于密集高大建筑樓群的低層用戶，由于巨大的建筑物遮擋陰影損耗，要想實現設備到設備之間的直接通訊很困難，而TR技術可以精確定位到傳輸終端，達到普通波束賦形達不到的效果。類似的環境還有山區高大山群的陰影衰落，信號衰減大的森林地區等等。此外，TR通信能夠利用復雜環境中的豐富多徑來提高通信系統的性能，所以在電磁波反射路徑多的環境，自然環境比如地下車庫，隧道等，人造環境比如模擬體驗太空艙，金屬裝飾風格的辦公室或者住宅等（見下圖2）。在這些多徑異常豐富的環境下，移動終端經常會出現接收不到信號等，這也是秉承隨時隨地接入網絡宗旨的5G蜂窩移動通信系統亟待解決的問題。