网上赌场真人发牌-澳门网上赌场空城

本發(fā)明公開了高功率板條 CO2 激光器平板電極的一種冷卻水流 道結構。采用在電極內部加工水冷槽作為冷卻水的流道的技術方案， 將水流道設計為非均勻網格，改進了現有 U 形、S 形和蛇形流道結構， 具有網格結構非均勻、散熱效率高、散熱均勻性好特點。本發(fā)明是在 大量工程實踐的基礎上，提出的冷卻水流道結構設計的最優(yōu)方案，可 推廣用于大部分高發(fā)熱金屬器件的散熱。

本實用新型涉及一種大功率LED與散熱器的零熱阻結構,及基于此結構的LED燈。大功率LED與散熱器的零熱阻結構,包括至少一個大功率LED、PCB、散熱器,所述的PCB為單面覆銅絕緣基PCB,PCB有用于安裝LED的通孔,LED電極引出腳焊接在PCB的導電線上,LED的熱沉的外平面與PCB的無導電層面平行、且高出PCB的無導電層面,所述的PCB通過固定裝置安裝于散熱器上,熱沉與散熱器之間有不含固體顆粒的粘結膠,其厚度接近為零。本實用新型具有LED熱沉到散熱器的熱阻接近為零、導熱效率高、LED結溫低、可用更大工作電流降低成本、發(fā)光效率高、壽命長、工藝簡單、成本低等優(yōu)點,可用于制造各種LED照明裝置。

大容量電池儲能系統(tǒng)能夠提高可再生能源發(fā)電的穿透率，提高電網穩(wěn)定性，是未來智能電網運行中的重要組成部分，然而功率轉換技術一直限制著電池儲能系統(tǒng)的大容量化發(fā)展。本項目使用級聯(lián)式變換器作為大容量電池儲能系統(tǒng)的功率轉換系統(tǒng)，從而可以大大提高大容量電池儲能系統(tǒng)的效率、可靠性等。 在本項目的研究過程中，先后對高壓直掛功率轉換系統(tǒng)中的關鍵技術如二次脈動抑制、接地電流抑制以及可靠的控制策略等進行了深入研究，在20鏈節(jié)的實驗系統(tǒng)中全面驗證，并在國內外期刊發(fā)表了多篇論文。最后，南方電網公司在深圳寶清儲能電站建設了2MW/2MVA/10kV高壓直掛儲能系統(tǒng)，本項目研究的關鍵技術實際指導了該系統(tǒng)的設計，所研究的控制策略實際應用于該儲能系統(tǒng)。 該儲能系統(tǒng)的功率轉換技術是世界上首次直掛 10kV電網的功率轉換技術，目前已經順利運行一年，在效率、可靠性等方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)儲能系統(tǒng)，為大容量電池儲能系統(tǒng)的廣泛應用奠定了堅實基礎。

本發(fā)明公開了一種基于相變磁性材料的非易失性邏輯器件及邏 輯操作方法，非易失性邏輯器件包括磁頭以及依次附著于襯底上的底 電極、絕緣層，相變磁性薄膜和頂電極；其中相變磁性材料由一種相 變材料基質中摻雜鐵磁性元素構成，材料的磁性能夠通過非晶態(tài)-晶態(tài) 相變來可逆調控。本發(fā)明基于材料的相變控磁特性實現“實質蘊涵” 邏輯運算以及“與”、“或”、“與非”和“或非”四種布爾邏輯運 算，其運算結果以材料的剩余磁化存儲在器件中，從而實現

一、產品簡介        光纖通信作為一門新興技術，它具有容量大、中繼距離長、保密性好、不受電磁干擾和節(jié)省銅材等優(yōu)點。近年來發(fā)展速度快，已被廣泛應用到軍事通信、民用通信等各種領域，是世界新技術革命的重要標志和未來信息社會中各種信息的主要傳送工具。在光纖的使用過程中，光纖線路的耦合對于其中光功率的傳輸至關重要。其中存在著兩種主要的系統(tǒng)問題：1、如何從多種類型的發(fā)光光源將光功率耦合進一根特定的光纖；2、如何將光功率從一個光纖發(fā)射出來后經過特定的裝置耦合進另外一根光纖。光無源器件是光纖通信設備的重要組成部分。它是一種光學元器件，也是其它光纖應用領域不可缺少的元器件。該實驗儀重點介紹了常用的光無源器件的相關參數及測試方法。為此公司研制出本實驗系統(tǒng)，讓學生了解和認識光纖耦合的相關參數和特性、光無源器件的相關參數及測試方法等，通過實驗平臺的搭建，可以讓學生更深刻的了解，也能鍛煉學生校準光路等方面的動手能力，是學校金工實習（工程實習）與工程檢測的不二之選。 二、實驗內容 650nm激光器與光纖耦合實驗 1550nm光纖激光器與光纖耦合實驗 相同模式光纖之間耦合實驗 不同模式光纖之間耦合實驗 光源與顯微物鏡及準直器耦合特性對比實驗 光纖轉換器測試實驗 光纖變換器測試實驗 光纖耦合器測試實驗 光纖隔離器特性測試實驗 波分復用器和解復用器測試實驗 可調光纖衰減器測試實驗 光纖機械光開關特性測試實驗 光纖偏振控制器特性測試實驗 光纖偏振分束器（PBS）性能能參數測試實驗 不同種類光纖、光纜及光器件認知和操作實驗 熔接機原理及使用實訓操作實驗 剝纖、清潔、切纖及光纖接續(xù)實訓操作實驗 手動模式下，光纖熔接實訓實驗 自定義模式下，光纖熔接實訓實驗 光纖端面處理基本操作實驗 光纖耦合技術基本操作實驗 光纖耦合技術基本操作實驗 光功率耗損法對光纖熔接質量測試 三、實驗配置參數 1、光源：波長1310±20nm，1550±20nm；輸出功率：1-2.5mw，連續(xù)可調；輸出端口：FC/PC；穩(wěn)定性＜0.5db（5h）；光源類型：LD光源； 2、光功率計：波長范圍800-1700nm；輸入接口：FC 校準波長：1550nm,1310nm； 3、偏振控制器：插入損耗＜0.05dB；消光比＞40dB；回波損耗＞65dB； 4、光纖機械光開關：插入損耗：1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ，P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波損耗＞50dB ；開關速度：≦8ms ； 5、高隔離度光纖隔離器：最大插入損耗：0.35dB ；回波損耗：≧50dB ；隔離度：≧30dB ； 6、光纖耦合器：分光比：50% : 50% ；最大插入損耗1310/1550: 3.3dB ; 7、光纖波分復用器：隔離度：1310nm ：31.8% ；1550nm ：34%；插入損耗：1310nm ：0.30%；1550nm ：0.34% ； 8、光纖可調衰減器：0-30db可調； 9、軟件：配套儀器使用，數據采集處理； 10、光纖熔接機：適用光纖：SM (單模), MM (多模), DS (色散位移)光纖, NZDS (非零色散位移，即G.655光纖)，BIF/UBIF（G.657）； 光纖切割長度：8-16mm, 被覆光纖直徑250µm，16mm，被覆光纖直徑250µm-1000µm；平均接續(xù)損耗：0.02dB(SM)、0.01dB(MM)、0.04dB(DS)、0.04dB(NZDS)；顯示：高性能5.6英寸彩色LCD顯示屏，提供清晰的數字圖像顯示；電極壽命：2500次；鋰電池容量：典型熔接250次，充電時間3小時，可在充電時使用；電源：交流適配器輸入電壓100-240V  50／60Hz，輸出電壓：DC13.5V /5A，直流輸入電壓11.1v ( 內置鋰電池8800mAh )； 四、實驗目的  1、了解光纖連接器及其原理、種類，實驗操作進行連接器參數測量； 2、掌握光纖頭平端面的處理技術。 3、掌握光纖之間的耦合、調試技術，了解光纖橫向和縱向偏差對光纖耦合損耗的影響。 4、掌握光纖熔接的基本技術。 5、熟悉光纖型號及結構，掌握其裝配方法、使用環(huán)境及保護措施等；

本發(fā)明提供了光催化劑 Er3+:Yb0.20Y2.80Al 5 N0.10F0.10O11.80 /Pt-TiO2 的制備方法，并將其應用在在光催化分解水制氫中。

2021 年 1 月 27 日，由西南交大與中車大同聯(lián)合研制的我國首臺氫燃料電池混合動力機車，在中車大同電力機車有限公司成功下線，標志著我國氫能軌道交通技術取得關鍵突破。該車采用西南交通大學陳維榮教授團隊研發(fā)的軌道交通大功率燃料電池發(fā)電系統(tǒng)，突破了燃料電池混合動力系統(tǒng)集成、系統(tǒng)優(yōu)化控制以及能量管理等核心技術，電堆采用國際領先、可低溫啟動的日本豐田金屬電堆，這也是燃料電池金屬電堆在軌道交通領域的首次應用。該車設計時速每小時 80 公里，滿載氫氣可單機連續(xù)運行 24.5 小時，平直道最大牽引載重超過 5000 噸，在不用改變任何鐵路基礎線路條件下，可在各類機務段、車輛段、編組站以及大型工廠、礦山、港口等場所執(zhí)行運轉、調車、救援等多用途任務。 陳維榮教授團隊自 2008 年起，在我國率先開展氫燃料電池在軌道交通中的應用研究，開拓了氫能軌道交通研究方向。歷時十余年的技術攻關，團隊突破了大功率燃料電池優(yōu)化控制、混合動力系統(tǒng)能量管理、故障診斷與壽命預測等關鍵技術，于 2013 年成功研制我國首輛燃料電池電動機車，并于 2016 年與中車唐山公司聯(lián)合研制成功世界首列燃料電池混合動力有軌電車，引領了我國氫能軌道交通技術發(fā)展。 

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 [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數；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； 通過構造擴散函數 fD 和隸屬度函數 fM，求取概率函數 Pro(i)，對概率 函數 Pro(i)的結果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應的 Xi 的并集作為最大功率點的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數 Pr

（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(tǒng)建設中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)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(guī)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(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(tài)分解與動態(tài)圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態(tài)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(lián)關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯(lián)性處于動態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節(jié)點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點關聯(lián)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(lián)性，有效實現子序列動態(tài)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(tài)圖結構結合，建立考慮動態(tài)時空關聯(lián)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(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)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(fā)了用于分布式光伏功率預測的聯(lián)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(lián)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(fā)。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優(yōu)勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯(lián)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(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，因而各場站關聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關聯(lián)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(tài)分解與動態(tài)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(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關聯(lián)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(tài)分量，減小關聯(lián)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(tǒng)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(huán)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(tǒng)模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)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(lián)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(chuàng)新點 1、考慮了場站間關聯(lián)關系的動態(tài)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(lián)關系的動態(tài)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(lián)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(tǒng)建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發(fā)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(yōu)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。

L-乳酸或D-乳酸是重要的多用途精細化學品，目前最重要的用途是作為可降解塑料-聚乳 酸 (Polymeric Lactic Acid, PLA) 的合成單體，但90%以上的乳酸單體都是由淀粉基或糖基原料發(fā) 酵得到。利用豐富的、可再生的玉米秸稈農作物秸稈生產高光學純度的L-乳酸和D-乳酸，是木 質纖維素生物煉制的重要方向。本技術的產業(yè)化實施將對傳統(tǒng)農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和產業(yè)更新?lián)Q 代具有重大的提升作用，并大幅減少因秸稈焚燒帶來的霧霾等大氣污染因素。然而，高額生產 成本嚴重阻礙了本技術的產業(yè)化進程。目前，秸稈乳酸的生產成本具體表現在過程的高能耗、 大量廢水排放、產物濃度低等環(huán)節(jié)上。 本項目的農作物秸稈原料生產L-乳酸和D-乳酸成套技術采用華東理工大學研發(fā)的干法生物 煉制技術。該技術主要包括干法稀酸預處理、固態(tài)生物脫毒、高固體含量糖化與發(fā)酵等主要工 序。其中，干法稀酸預處理技術使用新型的螺帶攪拌式預處理反應器，實現了過程零廢水排 放，新鮮水和蒸汽用量比典型的預處理技術降低80%以上；固態(tài)生物脫毒則采用生物降解法脫 除預處理原料中所含的各種有毒物質，實現過程的零水耗和零能耗；高固體含量糖化與發(fā)酵 技術則通過自主研發(fā)的螺帶型反應器處理固含量達40%以上的乳酸發(fā)酵，與常規(guī)發(fā)酵反應器相 比，電耗降低80%以上。通過該成套技術可以得到不低于10% (v/v) 濃度L-乳酸或D-乳酸的發(fā) 酵液，纖維素轉化率達75%以上。本技術的實施將會大大降低纖維素乳酸單體的生產成本，為 纖維素乳酸的產業(yè)化奠定基礎。