（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。

本发明公开了一种基于电压信号复合前馈的构网型VSG输出功率解耦方法，涉及电力电子控制技术领域，对构网型VSG功率同步控制的变流器输出电压信号复合前馈实现构网型变流器并网系统及实现变流器输出功率解耦的方法。包括构网型VSG功率控制模块、电网参数检测单元、线路阻抗观测器、虚拟阻抗压降前馈环路以及电压信号二次前馈环路。本发明的复合前馈控制策略结合虚拟阻抗和电压幅值与功角补偿，显著减弱了有功与无功功率的耦合作用，实现了高效解耦，适用于复杂电网环境。

我们在国家自然科学基金、上海市青年科技启明星计划和上海市纳米技术专项等资 助下研制开发的纳米石墨相变储能材料具有储能密度高、导热换热效果优异、安全稳定、 阻燃和环境友好等优点。 技术指标：与现有的相变储能材料相比，纳米石墨基相变储能材料的导热系数提高 1～2 个数量级，相变温度在-40～+70°C 之间连续可调，储能密度可达 150～250J/g 左右， 经 1000 次循环后，性能劣化小于 5％。

利用大面积高质量的单层MoS2薄膜，对其施加了流体静压力并进行光谱测量。结果表明单层MoS2在压应力的作用下，其荧光峰先以49.4 meV/GPa的压力蓝移，后以15.3 meV/GPa的压力红移，这对应着直接-间接能带结构的转变，转变点压力为1.9 GPa。

汽车在制动时，一般利用车轮制动器将汽车的势能和动能转化为热能，车轮制动器是根据摩擦原理制成的；在汽车长时间连续制动时，制动器的热负荷非常大，使得制动鼓（盘）的温度大幅度升高，从而使摩擦因数下降、磨损加大，结果使制动器失去或部分失去制动效能。部分大中型商用车安装的非摩擦原理的电涡流缓速器或液力缓速器能降低制动器的热负荷，但还没有制动能量回收的功能；电涡流缓速器还需要励磁，额外消耗电能。本专利设计的制动能量回收装置利用发电机发电，发出的电能给蓄电池充电，回收制动能量，当汽车制动至较低车速时，发电机转速

本发明属于化工生产设备领域，其公开了一种适用于含能材料 的搅拌混合机，其包括驱动电机、行星式齿轮箱、混合釜及桨叶。所 述驱动电机连接于所述行星式齿轮箱的行星传动机构，其用于驱动所 述行星传动机构转动。所述行星式齿轮箱连接于所述混合釜，其还包 括连接于所述混合釜的箱体，所述行星传动机构的行星齿轮连接所述 桨叶，并带动所述桨叶同步转动。所述行星传动机构的齿轮满足所述 行星齿轮的自转公转比为 1。所述混合釜的内壁面为波浪形，且其内 壁面与垂直于所述混合釜中心轴方向的横截面的交线基本为六边形摆 线

本发明公开了一种抽水蓄能机组过水系统的建模方法，利用电路等效法建立抽水蓄能机组的有压管道模型、调压室模型和水泵水轮机模型；根据上述模型形成抽水蓄能机组过水系统等效电路模型；并根据多维基尔霍夫电压和电流定理，建立过水系统的等效电路网络的常微分矩阵方程；本发明提出的建模方法，通过基于电路等效法的抽水蓄能机组调节系统数学模型仿真方法进行了验证，验证结果表明所建立的抽水蓄能机组过水系统模型可更大程度地满足水电能源系统仿真和电力系统分析的精细化建模要求。

本发明公开了一种用于汽车悬架的自供能磁流变减振器系统，包括磁流变减振器、振动能量回收装置、能量管理单元以及控制单元；振动能量回收装置可以回收汽车的振动能，所回收的能量以电的形式通过能量管理单元为磁流变减振器和控制单元供电，多余的电能储存在车载电池中；当车辆起步或者车辆振动比较平缓时，能量管理单元利用车载电池的电能为磁流变减振器和控制单元供电；控制单元根据汽车的运行状态和行驶路况实时、连续、无级调节磁流变减振器的阻尼，进而改善汽车的行驶平顺性和操纵稳定性。该新型减振器系统结构简单、小巧，能耗低、效率高，成本低廉，易于实现。

一种具有储能效应的仿生四足机器人，属于仿生机器人领域，对现有仿生四足机器人的刚性脊柱进行改进。本发明由前躯干、后躯干、脊柱以及前左腿、前右腿、后左腿、后右腿组件构成，前后躯干分别与脊柱前后两端连接，脊柱能够带动前躯干相对后躯干转动；前左腿、前右腿、后左腿、后右腿组件的结构相同，分别连接于前、后躯干的左右两侧。本发明在前后躯干之间增加了脊柱，整体外形与实际的四足生物更接近，行走时前后躯干通过脊柱的上仰或下俯摆动，能使前后步距更大，提高了机器人行走速度；还可以减小机器人与地面碰撞时的能量损失，提高运动稳

一种具有储能效应的仿生四足机器人，属于仿生机器人领域，对现有仿生四足机器人的刚性脊柱进行改进。本实用新型由前躯干、后躯干、脊柱以及前左腿、前右腿、后左腿、后右腿组件构成，前后躯干分别与脊柱前后两端连接，脊柱能够带动前躯干相对后躯干转动；前左腿、前右腿、后左腿、后右腿组件的结构相同，分别连接于前、后躯干的左右两侧。本实用新型在前后躯干之间增加了脊柱，整体外形与实际的四足生物更接近，行走时前后躯干通过脊柱的上仰或下俯摆动，能使前后步距更大，提高了机器人行走速度；还可以减小机器人与地面碰撞时的能量损失，提