本项目以通信和控制为核心功能，以实时性和可靠性为基本要求，主控系 统由两个冗余配置的控制卡构成，两个控制卡具有完全相同的软硬件配置，工 作于主从模式的双机热备状态中。控制卡要实现与上层工程师站和操作员站的 以太网通信，与底层测控板卡的现场总线 CAN 通信，还要能够解析、运行和存 储工程师站下载的基于功能框图的控制算法。 历经近四十年的发展， DCS（分布式控制系统）在功能和性能上稳步提升， 提高了工业生产的自动化程度，为企业的生产管理提供了重要的参考数据，在 大型复杂工业生产过程中确立了不可替代的地位。而且，DCS 不断与新的控制技术和通信技术相结合，呈现出新的结构模式和更加优异的性能。通过对 DCS 控制站主控系统的研究，依据具体的功能需求，本项目实现了基于 ARM 微控 制器与嵌入式实时操作系统的 DCS 控制站主控系统。 

该成果通过制备高性能的抗分散剂、高早强胶凝材料和相配套的施工技术，实现海工水下不分散混凝土的低温环境下快硬早强等性能。在海港码头、跨海大桥、海洋平台、护岸防波堤、人工岛礁建设等方面性能优异，可以降低施工难度、节省劳力成本、有利于保障施工质量等。

简介：本发明公开了一种多功能模块化行星传动教具，属于传动机构教具领域。本发明的多功能模块化行星传动教具，包括驱动机构、支撑机构、传动机构和等速输出机构，支撑机构中第一支撑架和第三支撑架与底座可拆卸连接，偏心动力输入轴与第一支撑架通过轴承连接，动力输出轴与第三支撑架通过轴承连接；偏心动力输入轴上设置有偏心轴段，该偏心轴段通过转臂轴承与传动机构中的运动部件连接；所述驱动机构通过偏心动力输入轴带动传动机构中部件转动，传动机构通过等速输出机构把动力传递至动力输出轴。本发明可实现10种少齿差行星传动的演示，结构简单，组合使用方便，可满足当前的课堂教学需求。

本发明公开了一种齿条传动式碟形磁流变阻尼器，包括带有拉杆（９３）的双面齿条（９）、传力导向架（２）、第一被动齿轮（８１）、第二被动齿轮（８２）、工作盘腔一、工作盘腔二、第一Ｕ形电磁铁（３１）以及第二Ｕ形电磁铁（３２）。本发明的齿条传动式碟形磁流变阻尼器能够把振动的直线运动转化为动盘的转动，转动的动盘会剪切磁流变液产生阻尼力；同时外置的电磁铁尺寸不受限制，可以提供比较大的磁场，能够提高磁流变阻尼器的可调系数，有利于磁流变阻尼器的应用推广。

（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。

余热锅炉快速设计系统包括五大模块，分别是锅筒、过热器、省煤器、蒸发器、水保护段。该系统适用于余热锅炉设计生产厂家，设计人员输入主要工作参数后，系统自动进行热力计算，然后确定各受热面的结构形式。根据受热面结构参数对产品模型进行参数化驱动，生成出符合设计要求的产品模型，进而输出生产图纸、计算说明书、工艺信息表等一系列设计数据，实现了余热锅炉设备的快速准确设计。

失败的创业各有不幸，成功的创业都是相似的 一定是做好了股权设计 股权设计得好 吸引了人才 融入了资金 引进了资源 成就的是创 业 故 事！

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