1.寿命：模块炉寿命大约40—50年，甚至更长，燃煤锅炉就不一样了很容易锈蚀一般也就10年左右。  2.备用：模块炉互为备用无需另设备用炉，大锅炉需设备用炉。 3.容量扩充性：模块炉容量扩充性好，随着供热面积增减，可以很方便地增减台数，满足采暖需要。 4.锅炉房：模块炉锅炉房简单，可以在地下室、楼顶，也可以在草坪下设地下锅炉房，省地、省投资。大锅炉不允许也不可能进入楼内，必须有正规标准的锅炉房，占地多、投资大。 5.安全性：模块炉一般为大气式燃烧，没有爆燃危险，大锅炉有爆燃危险。 6.噪声：噪声低，约40DB。大锅炉燃烧机噪声大，约80dB。自动控制一般燃气模块炉组合都有完善的自控系统、完善的安保系统，可以自动化运行，基本可以无人值守，只需定时巡检，比大锅炉房大大减少运行管路人员。

解决实验室空间限制，体积较大设备无法摆放的问题。 有些实验室所存储的危化品量相对较少，小型柜解决柜体存量剩余问题，使柜体充分利用。 高校实验室较多，小型柜成本低，应用广泛，可以解决实验室安全智能管理投入过大的问题，减少资金限制。 大多数实验室是分散存在的，小型柜更具有便捷性。 占地面积小，成本低，智能化管理。 尺寸：1214*600*510mm(H/W/D) 适合危化品存储量不多，地方小的实验室。 占地面积小，成本低。智能化管理，人脸识别、自动台账、智能称重、错误告警。有效解决因实验室空间限制，智能危化品柜体积大无法摆放的问题。

DCV作为新一代数据中心可视化管理平台，采用数字孪生技术，实现对数字中心的虚拟仿真，让管理人员可以清晰直观的掌握IT运营中心的有效信息，实现透明化与可视化管理，进而有效提升资产管理与监控管理的效率，实现立体式、可视化的新一代数据中心运行管理。

IBV以基于数字孪生的三维虚拟化技术为基础，以数字化、可视化、智能化理念为目标，通过直观、动态的形式，展示园区各类建筑及设备的空间分布、运行状况和统计数据，实现对园区从宏观到微观的全方位展示与管理。

利用有限元仿真进行电动底盘模型的建立，对结构拓扑优化，CAE分析得出最佳方案..

产品详细介绍 基于‘光盘指纹“识别的[智能光盘管理柜系统]及应用软件 （国家专利！侵权必纠！举报左证有奖！） -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ●产品资质认定 ［智能化光盘管理库（柜）］专利及软件着作权产品 专利号：zl00201421.1 软件着作权号：[基础版2003SR2767]   [通用精装版2009SRBJ1103] 中关村科技园区新产品证书（黄卡）：2006-A0000-4662 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ●简要说明： 具有自主知识产权的专利产品［智能化光盘管理库（柜）］以及系列产品。该系列产品的功能是： 用于个人和单位日益增多的大量各类光盘的智能管理，快速检索和安全存放。保护珍贵的光盘资。 大幅度提高人们的工作效率。使光盘进入了数字化规范化管理。 产品理念：光盘有价。资料无价！要想资料最安全。应当刻成盘！光盘多了如何管？ 请您选用［智能化光盘管理库（柜）］产品和解决方案！ ●产品的管理软件分类： ▲基础版系统软件：▲图书馆版2.2系统软件 ▲通用精装版3.0系统软件 ▲网络版（光盘信息浏览器） ●核心专利技术： 1，基于“光盘指纹”识别的技术。 2，硬件计算机接口和控制定位技术。 3，软件技术 ●主要技术指标 （阳光同步 YGTB1008S型） 1，机械部分 ：▲外观：180＃90＃35（CM）高宽厚▲光盘容量：1008张▲存放方式：立式下拉 ▲电脑接口：RS232 ▲支持软件平台：WIN系列▲平均功率：2瓦▲工作噪声：0分贝▲盘仓位置：符合人体工程学▲维护成本：几乎为零▲性／价比：很高 2，各类配套软件基本模块（不同版本有所不同）：▲光盘入库模块▲光盘出库模块▲光盘搜索模块▲光盘辩识模块▲ 编辑模块▲硬件驱动模块▲系统设置模块▲电源管理模块。▲ 数据安全备份模块＊ ●详细说明：（基础版） 产品主要功能特点 1、光盘柜与电脑相连（有线／无线）。 RS232／USB接口设计。 2、应用软件支持WIN98／2000／XP／ME。 3、柜体光碟一张一仓。两层防尘设计。 4、入库扫描电脑光驱完成，读取光盘识别码。 5、在电脑里自动建立资料数据库（光盘基本特征信）。 附加信息功能。可将光盘大量信息自动添加数据库中。 6、查询方式多样（光盘名，关键字，特征图片，书）。 7、光盘借出记录（时间，姓名，何时还回）。 8、光盘还库记录可选删除。 9、还库／入库自动显示定位。 10、软件驱动库体可任意连接，连接100台管理十万张光盘）， 硬件扫描定位最快速度10000张／5秒。 11、任意改名删除注册光盘。 12、对光盘数据库加密功能。 13、多媒体功能。 14、节约空间70％，办公室整洁漂亮。 15、外观尺寸：1800900350（mm） 16、电源的智能管理。 17、入库光盘信息打印功能（全库信息打印／注释文件打印／借出信息打印）。 18、工作噪音：0分贝。 19、光盘还回时对光盘好坏／真假的判断功能 （这是和条码确认的最大不同） 20、升级版中加入了数据安全备份功能 21、升级版中加入了用户自定义光盘分类功能 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 公司网站：http://www.ygtb.com 联 系 人： 李先生 电子邮件   ygtb@163.com 联系电话： 010-62397383-18/62323038 北京阳光同步科技发展有限公司荣誉出品 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。