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本發(fā)明公開了一種應用于智能配電網(wǎng)的雙有源橋直流變換器軟啟動控制方法，先解鎖原邊全橋，閉鎖副邊全橋和外移相角的閉環(huán)控制，原邊全橋采用斬波控制，開關管Q3和開關管Q4以50％的占空比互補導通，開關管Q1和開關管Q2采用變占空比控制，并且每個開關周期以一定的步長增加；當副邊電壓上升到足以驅動開關管，且開關管Q1和開關管Q2的占空比都增至0.99時，解鎖副邊全橋及外移相角的閉環(huán)控制；當輸出電壓達到額定值時，切入負載，輸出電壓穩(wěn)定完成啟動過程。本發(fā)明有效抑制雙有源橋直流變換器在啟動過程中的電流過沖，保證電流的正負對稱，降低對開關管的耐流要求，降低成本，避免變壓器偏磁現(xiàn)象，降低變壓器的容量、體積和成本。

（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(jīng)超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(shù)據(jù)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(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯(lián)性，有效實現(xiàn)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(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)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(xiàn)分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數(shù)據(jù)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(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(xiàn)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(wǎng)絡的分布式光伏功率預測方法，利用數(shù)據(jù)驅動方式實現(xiàn)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(shù)據(jù)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(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓練方式實現(xiàn)，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數(shù)據(jù)而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導致被外部攻擊者進行數(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)模型訓練方式難以實現(xiàn)。 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(xiàn)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(xiàn)各場站預測模型信息共享，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(shù)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(shù)據(jù)驅動方式根據(jù)網(wǎng)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(xiàn)功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數(shù)據(jù)隱私應的前提現(xiàn)實現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)各站點信息聚合，實現(xiàn)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(wǎng)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(wǎng)的安全、經(jīng)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(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

本發(fā)明提供了一種環(huán)保型雙金屬鈣鈦礦量子點的制備方法。在惰性氣體保護的條件下，先將AgBr和BiBr3與反應溶劑十八烯，表面活性劑油酸、油胺混合，使其完全溶解，然后將混合溶液加熱至反應溫度，隨后注入溶有溴化丁胺的DMF溶液，體系開始反應生成鈣鈦礦結構，并隨著反應的進行，逐漸形成(C4H9NH3)2AgBiBr6量子點，最后用丙酮淬滅反應，即得到最終的(C4H9NH3)2AgBiBr6雙金屬鈣鈦礦量子點。本發(fā)明采用熱注入合成方法，通過調節(jié)合成環(huán)境的酸性，在不改變鈣鈦礦形貌和晶體結構的前提下，實現(xiàn)對鈣鈦礦光學性能的調控。合成的鈣鈦礦量子點單分散性和穩(wěn)定性較好，形貌均一，對于構筑能帶隙可調的光電器件具有深遠的意義。

本發(fā)明提供了一種基于PDMS聚合物的柔性量子點隨機激光器，包括兩層PDMS薄膜層以及兩層PDMS薄膜層之間夾置的滲透層，PDMS薄膜層中的交聯(lián)劑濃度大于4%，滲透層中的交聯(lián)劑濃度為2%?4%，滲透層為內應力分布不均勻的PDMS薄膜層，滲透層上設有至少一組由中心點向各方向發(fā)散的若干條線性凹槽或至少一組由中心點逐漸擴散的若干個環(huán)形凹槽，凹槽供量子點滲透。本發(fā)明量子點在隨機激光出射過程中充當增益介質的作用，利用滲透層的內應力分布不均，通過光彈性效應形成局域化折射率不一致，增強多重散射作用，達到了降低出射隨機激光閾值的目的。本發(fā)明中量子點填充在濃度較低的滲透層內，相比玻璃基板表面的量子點薄膜，具有長時間運作的特點。同時由于PDMS是柔性材料，具有可彎曲的特點，可以實現(xiàn)柔性隨機激光器制備。

本發(fā)明提供了一種基于表面等離子體的量子點隨機激光器，包括順序層疊的第一玻璃基板、間隔層和第二玻璃基板，所述第一玻璃基板在與間隔層貼合的表面上設有微米級凹槽供量子點沉積，所述間隔層中含有固定在第二玻璃基板上的金屬納米粒子，控制金屬納米粒子與量子點之間的距離。本發(fā)明金屬納米粒子的表面等離子體共振效應增強泵浦光的激發(fā)效率和隨機激光的輻射效率，同時間隔層有效避免了量子點與金屬納米粒子接觸而產生的熒光猝滅現(xiàn)象，并且由于間隔層材料透明高分子聚合物，可以使金屬納米粒子的共振吸收譜發(fā)生紅移，實現(xiàn)表面等離子體共振帶和激勵光譜與出射光譜的耦合，從而得到低閾值、高強度的穩(wěn)定隨機激光出射。

一種基于摻雜量子點波長轉換的紫外探測系統(tǒng)及方法，所述紫外探測系統(tǒng)結構包括封裝外殼和依次設置的透鏡、帶有通光孔的斬波器、小端面涂覆光滑透明摻雜量子點薄膜的光錐、可見光CCD、與所述可見光CCD信號連接的圖像處理單元，其中，所述斬波器、所述光錐、所述可見光CCD以及所述圖像處理單元設置于所述封裝外殼中；所述可見光CCD與所述光錐的大端面緊密耦合。本發(fā)明提供的基于摻雜量子點波長轉換的紫外探測系統(tǒng)及方法，通過摻雜量子點實現(xiàn)紫外光信號的光譜轉換，進而實現(xiàn)紫外圖像探測，相比較現(xiàn)有技術，具有系統(tǒng)結構簡單、性能穩(wěn)定、成本較低的特點。

本發(fā)明公開了一種提高量子通信網(wǎng)絡連通性的糾纏粒子對分發(fā)節(jié)點部署方法，包括（１）將量子通信網(wǎng)絡區(qū)域進行劃分并編號；（２）對于含有ｎ個量子通信節(jié)點的通信網(wǎng)絡，隨機部署ｍ個糾纏粒子分發(fā)節(jié)點，計算量子通信網(wǎng)絡連通度；（３）利用優(yōu)化算法計算ｍ個糾纏粒子對分發(fā)節(jié)點部署位置的最優(yōu)解，即量子通信網(wǎng)絡連通性最優(yōu)時，糾纏粒子對分發(fā)節(jié)點的矩形編號和坐標。本發(fā)明可用于含有任意量子通信節(jié)點數(shù)目和任意拓撲結構的量子通信網(wǎng)絡，其執(zhí)行過程簡單，且易于實現(xiàn)，量子通信網(wǎng)絡的連通性得到顯著提高。

基于全同粒子不可分辨性的量子相干性可以提高相位鑒別的成功幾率，并且能與基于單個粒子相干疊加的相干性同時存在，因此將在具體的量子信息任務中獲得應用。

清華大學電子工程系黃翊東教授團隊崔開宇副教授帶領學生在超光譜成像芯片方面取得重要進展，研制出國際首款實時超光譜成像芯片，相比已有光譜檢測技術實現(xiàn)了從單點光譜儀到超光譜成像芯片的跨越。

本發(fā)明公開了一種安全狀態(tài)監(jiān)測預警式有源電子標簽，包括控 制器、存儲器、射頻模塊、安全預警模塊、信號處理模塊和安全感知 模塊，控制器分別連接所述存儲器、射頻模塊、信號轉換模塊和安全 預警模塊；安全感知模塊與所述信號處理模塊連接；信號處理模塊用于接收安全感知模塊發(fā)送的檢測數(shù)據(jù)，并對該數(shù)據(jù)進入信號放大處理 和 A/D 轉換處理后傳送給控制器；控制器用于接收信號處理模塊發(fā)送 的數(shù)據(jù)，其一方面控制存儲器存儲此數(shù)據(jù)，另一方面分析評估該數(shù)據(jù)； 射頻模塊用于所述控制器與外部讀寫器進行通信。本發(fā)明能方便現(xiàn)場 管理人員