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本發明公開了一種均相制備低脫乙酰度羧基甲殼素的方法及其應用。首先將甲殼素加入到氫氧化鈉 和尿素的混合水溶液中制得均相甲殼素水溶液，再加入含羧基化試劑的水溶液在均相甲殼素水溶液里攪 拌反應，經后處理得到低脫乙酰度羧基甲殼素。本發明方法制備工藝簡單，產品取代度均勻易控，產率 高，且反應條件溫和，為環境友好的綠色工藝，利于大規模工業化生產;甲殼素基本上未降解，制得的 一些低脫乙酰度羧基甲殼素具有 pH 敏感性和溫度敏感性，可作為藥物載體材料使用。本發明制得的水 溶性高粘度產品為天然原材

本發明公開了一種無空穴傳輸材料鈣鈦礦薄膜異質結電池的制備方法。該方法在傳統的 PbI2 前驅體 溶液中加入少量 PbCl2，以提高 PbI2 在溶劑中的溶解性，以免在旋涂時形成不均勻的晶核，影響鈣鈦礦 生長的均勻性。在空氣中 100℃燒結 5 分鐘后，往鈣鈦礦層上刮涂上一種含有 CH3NH3I 的碳漿，在空氣 中 100℃烘干，再次刮涂上一層不含 CH3NH3I 的碳漿以降低器件電阻。最后 50mg/mL?PMMA 的甲苯溶 液均勻滴在碳電極上

本發明公開了一種用滾壓變形制備金屬材料表面梯度納米層的方法，該方法將金屬材料樣品夾持于 夾具上，并將夾具固定于旋轉工作臺上;采用液壓系統驅動壓頭底座使鑲嵌于壓頭底座上的滾針壓入金 屬材料樣品表面并對滾針施加壓力;采用動力設備驅動工作臺旋轉從而帶動金屬材料樣品旋轉，滾針在 金屬材料樣品表面滾壓使金屬材料樣品表面產生強烈塑性變形，從而在金屬材料樣品表面形成梯度納米 晶層。本發明操作簡便，安全性高，無噪音污染，且生產效率高;處理后的金屬材料變形均勻、表面光 滑;可通過改變施加于金屬材料表面的壓力、處理時間

本發明公開了一種支持異質智能無線傳感器在線開放規劃的方法及系統，包括通過互聯網在線注冊 智能無線傳感器元數據到 SOS 服務、構建并在線安裝智能無線傳感器規劃插件、在線注冊智能無線傳 感器元數據到 SPS 服務、在線獲取智能無線傳感器任務規劃參數描述、設置智能無線傳感器任務規劃參 數并在線驗證智能無線傳感器任務規劃參數有效性、在線提交智能無線傳感器任務規劃請求、基于時空 位置在線獲取智能無線傳感器觀測數據七步驟；本發明實現了異質智能無線傳感器在

本發明涉及一種基于六軸機器人式的自動鋪帶裝置及方法。該裝置應用于復合材料纖維帶鋪放自動化制造裝備領域。該裝置包括放帶裝置(1)，張力檢測裝置(2)，壓緊剪切裝置(3)，紅外加熱裝置(4)，壓緊機構(5)，收襯紙裝置(6)，機架(7)以及連接機構(8)。本發明具有自動鋪放復合材料預浸帶的功能，打破了國外技術的封鎖，可滿足航天、航空工業對復合材料構件制造的需要。

本實用新型公開了一種基于交疊四發射線圈的電纜隧道巡檢機器人無線充電系統，包括發射單元、 接收單元和 ZigBee 通信模塊，其中，發射單元中的發射線圈為 4 個設于同一平面的相互串聯的等大圓 形線圈，各圓形線圈的圓心圍成正方形，且各圓形線圈彼此部分交疊；發射單元中的第一控制器和接收 單元中的第二控制器通過 ZigBee 通信模塊進行無線連接。本實用新型采用交疊四發射線圈結構，通過 降低發射線圈邊緣的磁場來增強交疊區域磁感應強度，從而減小磁場泄露

本實用新型涉及無線電能傳輸技術，特別涉及一種適用于家用掃地機器人的無線充電系統，包括充 電座端和掃地機器人端；充電座端包括依次連接的電源模塊、第一超聲波傳感模塊、第一光線傳感模塊 和發射組件；掃地機器人端包括依次連接的第二超聲波傳感模塊、第二光線傳感模塊、接收組件、電池 組和室內定位系統。該無線充電系統解決了家用掃地機器人在返回充電座充電時無法準確貼上貼片電極 的問題，同時能夠及時發現在清掃任務過程中或清掃任務結束后電量不足，并通過室內定位系統

本發明涉及一種基于光伏預測誤差模糊性的電力系統調度方法。步驟：本發明將獲取光伏預測出力 和實測出力的歷史統計數據，及氣象預測信息，估計未來一天光伏預測誤差的概率分布參數。針對光伏 預測誤差的不確定性，引入模糊理論，并利用信息熵轉換法將光伏預測誤差隨機變量轉換為光伏預測誤 差模糊變量。根據光伏功率短期預測的結果，并考慮光伏預測誤差的模糊性，建立含光伏發電的模糊機 會約束調度模型。將所建立的模型中含有模糊變量的約束條件轉化為清晰等價類。最后利用 C

本實用新型公開了一種應用于超高頻的大功率高隔離度天線收發開關，包括用于選擇不同信號通路 的模擬開關組，用于模擬開關組控制邏輯產生的控制邏輯發生器以及用于提供能量的供電電源，模擬開 關組與天線、發射機、接收機相連，控制邏輯發生器的輸入與控制信號相連，輸出與模擬開關組相連， 供電電源分別與控制邏輯發生器、模擬開關組相連。本實用新型所述的天線收發開關，通過外部提供的 控制邏輯，控制天線與發射機相連還是接收機相連，實現雷達發射與接收天線共用。通過測試，

1. 痛點問題 隨著電力系統的發展，電網運行方式時變性和復雜性日益增強，運行專家難以把握電網安全運行的特征和規律，極大的增加了電網運行風險和控制難度。在傳統的調度機制中，一方面，運方人員人工選擇典型的運行方式，通過離線電力系統分析程序，計算電網潮流，分析電網穩定性，制定電網安全運行邊界，進而人工歸納形成“年度運行方式手冊”，來長期指導電網運行；另一方面，調度員將上述運行規則作為安全邊界（安全約束），輸入能量管理系統（Energy Management System，EMS），進而對電網進行調度和控制，以求在安全邊界內達到最優運行點。 然而傳統的調度機制存在問題，近年來國內外頻繁發生的大停電事故也說明了這一點。主要問題歸納如下： 第一，極端運行方式下不安全：電網運行方式多變，離線規則可能不滿足極端運行方式的安全要求。 第二，常規運行方式下經濟性差：受能力和時間所限，運方人員離線制定運行規則時，僅分析典型運行方式，規則形成后長期使用，相對粗放，缺乏精益化管控，導致電力網絡資源利用率低。 第三，隨著新能源的大規模并網、需求響應的逐步實現，運行邊界頻繁變化，不確定性增強。 第四，電力系統運行受到其他系統影響，電力系統安全已經演變成為一個多系統、多因素綜合分析問題。以微氣象系統為例，對于發電側，微氣象直接影響風電、光伏等新能源的出力；對于需求側，微氣象直接影響工業負荷、智能樓宇、電動汽車等的負荷功率。因此，微氣象系統通過影響發電負荷水平，進而影響電力系統安全。因此，隨著電力系統與其他系統的關系日益緊密，電力系統安全評估時需要考慮其他系統（例如微氣象系統）的影響。 綜上所述，傳統的調度機制已經無法適應新的形勢。因此，亟需研究支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟件的關鍵技術，通過人工智能、深度學習等信息領域與能源領域的交叉研究，突破支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員的基礎理論瓶頸，從實際電力系統出發（物理維），立足現有調度機制，基于在線運行方式，采用模型驅動的安全評估方法（模型驅動），形成海量電力系統安全評估仿真樣本（數據維）；再以這些樣本為基礎，通過機器學習訓練數據驅動的電力系統在線安全評估模型（數據驅動），形成電力系統安全運行知識圖譜（知識維），以代替運方的“年度運行方式手冊”。 2. 解決方案 本成果提出了一種支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員技術，包括可再生電源的數據驅動電壓頻率響應特性建模方法、用于暫態穩定預測的失穩樣本主動生成方法、電力系統暫態穩定評估方法、結合深度學習和仿真計算的暫態穩定嚴重故障篩選方法、考慮運行約束的調整潮流生成方法等關鍵技術，開發了支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟件。該軟件用“人工智能”代替“專家智能”，以電力系統安全評估產生的海量仿真數據為基礎，以人工智能和機器學習為手段，構建電力系統安全運行知識圖譜，從而將“專家智能”離線制定粗放運行規則的模式，變革為“人工智能”在線發現精細運行規則的模式，逐步代替運方的“年度運行方式手冊”，保證復雜電網安全、穩定、經濟運行。 3. 合作需求 尋求應用場景和資源對接，應用場景和業務能覆蓋斷面規模眾多的大省如浙江、廣東等，并且有與輸電網斷面發現的大中型企業有合作經驗，同時具有一定的技術開發能力、市場推廣資源和現場工程實施經驗，能與現有團隊形成合力，通過信息領域與能源領域的交叉研究，突破支撐復雜電網斷面發現的智能機器調度員軟硬件難題。為保障項目實施質量和進度要求，擬合作團隊需通過ISO9001質量管理體系認證，且是國家高新技術企業。期望通過合作，全面開展產品和服務的推廣銷售。