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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(jié)構(gòu)。采用在電極內(nèi)部加工水冷槽作為冷卻水的流道的技術(shù)方案， 將水流道設(shè)計為非均勻網(wǎng)格，改進了現(xiàn)有 U 形、S 形和蛇形流道結(jié)構(gòu)， 具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)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(chǔ)上，提出的冷卻水流道結(jié)構(gòu)設(shè)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(jié)構(gòu),及基于此結(jié)構(gòu)的LED燈。大功率LED與散熱器的零熱阻結(jié)構(gòu),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(dǎo)電線上,LED的熱沉的外平面與PCB的無導(dǎo)電層面平行、且高出PCB的無導(dǎo)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(jié)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(dǎo)熱效率高、LED結(jié)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(wǎng)穩(wěn)定性，是未來智能電網(wǎng)運行中的重要組成部分，然而功率轉(zhuǎn)換技術(shù)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(zhuǎn)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(zhuǎn)換系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)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(nèi)外期刊發(fā)表了多篇論文。最后，南方電網(wǎng)公司在深圳寶清儲能電站建設(shè)了2MW/2MVA/10kV高壓直掛儲能系統(tǒng)，本項目研究的關(guān)鍵技術(shù)實際指導(dǎo)了該系統(tǒng)的設(shè)計，所研究的控制策略實際應(yīng)用于該儲能系統(tǒng)。 該儲能系統(tǒng)的功率轉(zhuǎn)換技術(shù)是世界上首次直掛 10kV電網(wǎng)的功率轉(zhuǎn)換技術(shù)，目前已經(jīng)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(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。

成果簡介：  本項目以鏈霉菌為研究主體，開發(fā)新型高效農(nóng)用抗生素多抗菌素。構(gòu)建高效培養(yǎng)發(fā)酵技術(shù)，開發(fā)菌體狀態(tài)在線實時監(jiān)測系統(tǒng)，并分析菌體代謝特征，利用流體力學(xué)對反應(yīng)器的結(jié)構(gòu)和功能進行模擬和優(yōu)化，開發(fā)出適合于高密度細胞培養(yǎng)的新型反應(yīng)器，探索新的分離耦合技術(shù)，并與精密的在線控制手段集成，構(gòu)建具有特色的新型集成化發(fā)酵體系，實現(xiàn)多抗菌素的過量積累，增強產(chǎn)

本發(fā)明公開了一種D2D通信中頻譜效率最大化的功率分配方法，通過分布式優(yōu)化蜂窩用戶的發(fā)射功率、D2D用戶對的發(fā)射功率，在保證宏用戶最低服務(wù)質(zhì)量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的頻譜效率。在給定蜂窩頻帶資源的情況下，最大化D2D通信的頻譜效率等價于最大化D2D通信的和速率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優(yōu)的蜂窩用戶發(fā)射功率和D2D鏈路發(fā)射功率。主要用凸近似的方法將非凸問題近似為可求解的凸優(yōu)化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到凸問題的優(yōu)化解。本發(fā)明具有收斂速度快，計算量小，易于實現(xiàn)，結(jié)果精度高等優(yōu)點。

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(shù)取得關(guān)鍵突破。該車采用西南交通大學(xué)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(shù)，電堆采用國際領(lǐng)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(lǐng)域的首次應(yīng)用。該車設(shè)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?nèi)魏舞F路基礎(chǔ)線路條件下，可在各類機務(wù)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(zhuǎn)、調(diào)車、救援等多用途任務(wù)。 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(yīng)用研究，開拓了氫能軌道交通研究方向。歷時十余年的技術(shù)攻關(guān)，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(yù)測等關(guān)鍵技術(shù)，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(lǐng)了我國氫能軌道交通技術(shù)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(shù)；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(shù)； 通過構(gòu)造擴散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應(yīng)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(shù) Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)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(shè)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(guān)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(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。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(nèi)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(yù)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(fēng)險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預(yù)測，為有源配電網(wǎng)調(diào)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(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)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(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關(guān)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(luò)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(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式挖掘各頻率下各場站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預(yù)測，而后重構(gòu)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(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)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(zhuǎn)換為輸出序列進行未來時間步的預(yù)測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關(guān)鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測模型通過對時域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測精度的進一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測的聯(lián)邦學(xué)習(xí)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(wù)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(yù)測模型的訓(xùn)練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預(yù)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(xué)習(xí)訓(xùn)練近似的預(yù)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(guān)聯(lián)特征，實現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實測或預(yù)報數(shù)據(jù)時，考慮分布式光伏時空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)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(guān)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(yù)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(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系去考慮這種復(fù)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(yù)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(luò)的分布式光伏功率預(yù)測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(guān)聯(lián)關(guān)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(xué)習(xí)訓(xùn)練方式近似的預(yù)測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測方法性能在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓(xùn)練方式實現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來自各場站的運行數(shù)據(jù)而后進行模型的訓(xùn)練。然而，這種集中訓(xùn)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(dǎo)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(xùn)練方式難以實現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預(yù)測，實現(xiàn)對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)各場站預(yù)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(yù)測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(dǎo)致的相關(guān)性較強。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的各場站輸入功率進行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)表征，實現(xiàn)功率預(yù)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(yīng)的前提現(xiàn)實現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)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(yù)測更關(guān)鍵的輸入特征，以此實現(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)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(shè)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(yīng)用于配電網(wǎng)負荷預(yù)測、用戶可調(diào)度容量評估、激勵型需求響應(yīng)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。

通過多年集中攻關(guān)，針對性地解決了生物質(zhì)氣化轉(zhuǎn)化效率低、焦油、粉塵污染等問題。開發(fā)了較空氣氣化、 氧氣氣化等技術(shù)具有明顯優(yōu)勢的秸稈等氧氣—水蒸氣聯(lián)合氣化裝置及工藝，大幅促進了氫氣、碳氫化合物的生成。整個系統(tǒng)實現(xiàn)了高品質(zhì)富氫燃氣大規(guī)模生產(chǎn)、余熱利用、基于焦油完全轉(zhuǎn)化利用的污染物零排放。目前整套技術(shù)已經(jīng)在研發(fā)建設(shè)的秸稈處理量 1t/天氣化系統(tǒng)上完成調(diào)試，正在進行系統(tǒng)大型化、集成化、工程化研究。