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本發明公開了一種二維層狀二硫化鉬薄膜的光探測器及制備工 藝，光探測器包括從上之下依次排列的電極結構、多個層狀二硫化鉬 薄膜以及襯底；電極結構為電極、主支、分支三部分，相鄰主支之間 和相鄰分支之間的間距為二硫化鉬薄膜的平均大小，起到并聯二硫化 鉬薄膜、增大光敏面積的作用。二硫化鉬薄膜的生長采用化學氣相沉 積(CVD)的方法，硅片作為襯底，MoO3 粉末作為鉬源，硫粉作為硫源， 通過控制鉬源與襯底之間的間距、硫蒸氣進入反應的時間和反應溫度， 制備得到大面積的層狀二硫化鉬薄膜。使用該方法制備層狀二硫化鉬

在規范采樣及針對性測試條件下，釋光測年技術應用在埋藏陶器、燒土類考古受熱材料的年代學研究中具有高準確度的優勢，并有望確定最后一次考古受熱事件（如祭祀、焚燒、烹煮等）的高精度年代。

一種寬光譜、強吸收的表面光伏型光探測器的制備方法，其作法是：以鈦箔為陽極，鉑為陰極，對鈦箔進行氧化，得非晶態TiO2納米管陣列；經處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應釜內，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應釜，熱處理得Bi2S3-TiO2納米管陣列；在Bi2S3-TiO2納米管陣列表面覆蓋FTO，引出電極，在未生成Bi2S3-TiO2納米管陣列的鈦箔上引出電極，將FTO與鈦箔及其Bi2S3-TiO2納米管陣列的接觸邊緣封裝即得本發明的光探測器。該方法能耗低，工藝、設備簡單；制得物適用光譜范圍大，適合做光譜分析；還可以做光敏開關等光電器件，具有廣闊的應用前景。

本發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

本發明公開了一種提高二氧化鈦光激發氣敏性能的方法及裝置， 該方法是在光氣敏傳感器工作過程中，通過對材料薄膜進行加熱調控 （50℃-70℃），使氣敏材料表面物理吸附水減少，從而對環境濕度不 敏感；其次，表面保留的化學吸附水在紫外光照下產生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產生少量熱激發誘導的光、熱聯合激發的協同效應， 可大幅度提高其響應恢復速度。裝置包括材料基片、光激發源、光激 發控制模塊、溫度控制模塊、信號調理模塊、計算

（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、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、不受電磁干擾和節省銅材等優點。近年來發展速度快，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問題：1、如何從多種類型的發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，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，連續可調；輸出端口：FC/PC；穩定性＜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、使用環境及保護措施等；

鋰離子動力電池在實際工作中需要很高的能量和功率密度，所以需要有些正極材料在高電壓(4V 以上)還能進行鋰離子的嵌入/脫出反應，而在這樣高的電壓下，現有的有機電解液體系不能滿足要求。另外，鋰離子動力電池的電解液還需要能滿足大電流充放電和高溫工作的要求。目前的電解液體系是把 LiPF6為電解質鹽溶解于以環狀碳酸酯[如碳酸乙烯酯(EC)或碳酸丙烯酯(PC)]和直鏈碳酸酯[如碳酸二甲 酯(DMC)或碳酸二乙酯(DEC)]混合溶劑中，不能滿足鋰離子動力電池的上述要求。我們近年來在對正極材料進行表面改性的基礎上，進行了高電壓新電解液體系的研究，可行的解決途徑包括優化有機電解液體系、添加適當添加劑、選擇新型鋰鹽以及使用離子液體等。 該電解液可以提高電解液與高電壓正極的相容性，減少充電過程中電解液在高電壓正極材料表面的分解，并可以在正負極表面形成穩定的 SEI 膜，使得正極材料的充放電容量及循環穩定性顯著提高；而且工藝簡單、易于實施、原料成本低廉、適于工業化生產，應用前景廣闊。

該軟件以航天器機構為對象，集成了研究所在高可靠性、長壽命技術裝備的可靠性分析和優化設計方面研究的最新成果。軟件包含了FMECA/FTA/FRACAS分析、可靠度校驗、機械/機構可靠性優化設計、拓撲可靠性優化設計和多學科可靠性優化設計等功能模塊。 本課題研制了面向全壽命周期的復雜技術裝備可靠性設計自動化平臺—“高可靠長壽命航天器機構可靠性軟件”，集成了本課題中針對我國自主研制的國防技術裝備的可靠性優化設計提出的新方法和新技術，以提高裝備的全壽命周期可靠性為目標。該平臺包括了可靠性仿真分析部分和可靠性優化設計部分。其中，可靠性仿真分析部分包括FMECA/FTA/FRACAS、機械強度/機構可靠性仿真、拓撲優化可靠性仿真和時間域混合仿真四大模塊；可靠性設計部分則包括可靠性定性設計和可靠性定量設計兩大模塊。可靠性仿真分析部分和可靠性優化設計部分在裝備全壽命周期下多種可靠性數據庫資源的支持下與多學科優化設計部分進行各自信息的交互和共享。軟件平臺可以協同三維建模工具（如ProE，Solidworks等），有限元分析工具（如MSC，ANSYS等）和動力學分析工具（如MSC，ADAMS）進行復雜裝備的可靠性分析，可利用平臺的可靠性優化設計和多學科優化設計模塊，或結合iSIGHT多學科優化設計軟件，實現復雜裝備的可靠性優化設計。