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本发明公开了一种分布式电源接入对配网三段式电流保护影响的评估方法，基于规则库实现，规则 库中包含若干条顺序执行的规则步骤，这些一般性的语义规则适用于任意的配网系统和分布式电源接入 情况，且每条规则通过描述性语言指导操作者该如何构造短路场景，并选择哪些保护的 I、II 或者 III 段 进行校验。这样，操作者无须根据所研究的系统来分析确定校核步骤，只要顺序执行规则库中的规则步 骤便能高效准确地判断分布式电源接入方案对保护的影响：当规则库中的所有规

"本发明公开了一种利用网关节点缓存优化分布式块存储写性能的方法,具体包括：缓存经过网关节点的数据，并采用计数表对各数据块的访问次数进行计数；对于用户请求，若为读请求，则在读请求命中缓存时从缓存读取数据，在读请求未命中缓存时从本地节点或者副本节点读取数据；并将该请求访问过的节点计数加一；若为写请求，则先写网关节点的缓存，然后在该写请求对应的其他副本节点上做日志备份，用于掉电恢复；在提高系统性能的同时还保证了数据的可靠

本发明公开了一种提高分布式缓存的命中率并减少固态硬盘磨 损的方法，结合缓存数据分布特性和固态硬盘特性优化缓存性能并降 低成本。它能根据应用场景分配内存缓存区并将 SSD 划分为连续分布 的与内存缓存区等大的 Cage，内存缓存区缓存新数据，内存缓存区的 数据达到上限时将内存缓存区所有数据写入 Cage，擦除内存缓存区进 行新的数据缓存。替换算法通过分析内存缓存区中的数据的访问频度 分布，设定 Cage 中替换算法参数

本发明公开了一种交流无刷双馈电机及其绕线转子绕组的设计 方法；包括：先根据定子绕组极对数 p1 和 p2 初步确定转子齿槽数 Zr 和相数 mr，这时 Zr＝mr，每个齿对应一个集中式线圈，由此得到齿谐 波集中式绕组，然后扩大转子槽数，选择系数 kr，使新的转子槽数 Z ＝krZr，这时极距τr＝kr。此基础上，将原来的每相一个集中式线圈 分裂为 nr 个等节距 yr 的线圈，且 nr≤kr 及有 yr&lt、τr，这 nr 个线 圈依次间隔αr 槽距角分布在转子槽内，再通过调整 kr 和

（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。

本发明公开了一种热冲压件获得强塑性能差异化分布的方法及 装置，采用冷气流和热气流分别作用在淬火件的强度增强区和塑性增 强区，所述热气流的作用是在配分温度范围内和配分时间范围内进行， 以使碳由马氏体向残余奥氏体扩散，从而使淬火件中残余奥氏体稳定 化，进而使塑性增强区在使用温度范围内为马氏体和残余奥氏体混合 组织；所述冷气流用于使淬火件中残余奥氏体继续转变为马氏体，使 强度增强区在使用温度范围内为马氏体组织。本发明还提供了一种实 现如上方法的装置，其包括热冲压件固定单元和热气流封闭单元。本 发明方法和装置能提高热冲压件的强塑力学性能，简单、有效实现热 冲压件强塑性能差异化分布。

产品介绍 CK-M16L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。     产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M16L 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz（可调节） 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 16通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dBm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90% 标签识别速度 >400次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 178.8*89.5*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压 5V 4A 操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

产品详细介绍型号  波长/ um 功率/ mW  光谱结构 偏振度 DownloadsGN-0.5 0.63 0.5 TEMoo 1:1 GN-1 0.63 1.0 TEMoo 1:1 GN-2П 0.63 2.0 TEMoo 100:1 GN-3 0.63 3.0 TEMoo 1:1 GN-5 0.63 5.0 TEMoo 1:1 GN-5P 0.63 5.0 TEMoo 100:1 GN-5M 0.63 5.0 TEMmn 1:1 GN-10M 0.63 8.0 TEMmn 1:1 GN-15 0.63 15.0 TEMoo 1:1 GN-15-1 0.63 15.0 TEMoo 100:1 GN-25 0.63 25.0 TEMoo 1:1 GN-25-1 0.63 25.0 TEMoo 100:1 GN-40 0.63 40.0 TEMmn 1:1 GN-50 0.63 50.5 TEMmn 1:1 GN-60 0.63 60.0 TEMmn 1:1 GN-70 0.63 70.0 TEMmn 1:1 GN-80 0.63 80.0 TEMmn 1:1 LGN-225A 0.63 2.0 TEMoo 1:1 LGN-226A 0.63 1.5 TEMoo 100:1 LGN-223 0.63 10.0 TEMoo 1:1 LGN-223-1 0.63 10.0 TEMoo 100:1 LGN-115 0.63 15.0 TEMmn 1:1 LGN-118 0.63 25.0 TEMmn 1:1 LGN-220 0.63 70.0 TEMoo 100:1 LGN-220M 0.63 100.0 TEMmn 100:1 产品名称： PLASMA 氦氖激光器管产品类别： 激光系列产品 → 氦氖激光器产品编号： 42514563816产品信息： 产品名称： PLASMA 稳定氦氖激光器产品类别： 激光系列产品 → 氦氖激光器产品编号： 42514471016产品信息： 产品名称： PLASMA多波段 氦氖激光器产品类别： 激光系列产品 → 氦氖激光器产品编号： 42514452816产品信息： 产品名称： PLASMA 红外氦氖激光器产品类别： 激光系列产品 → 氦氖激光器产品编号： 42514433416产品信息： 产品名称： PLASMA可见光氦氖激光器产品类别： 激光系列产品 → 氦氖激光器产品编号： 42514392016产品信息：

复苏气囊（成人/儿童/婴儿）   功能特点： ■ 呼吸气囊根据不同的人群可分为婴儿复苏气囊、儿童呼吸面罩、成人呼吸气囊，采用硅胶材料制成，内置通气阀。 ■ 采用环保材质，可以反复消毒使用（除面罩、氧气管和空气袋）。 ■ 带有限压阀可以确保安全的气体压力。 ■ 透明面罩可以帮助施救人员观察病人嘴唇颜色和呕吐物，必要时可以接入氧气供给病人。 ■ 面罩去除单项阀后可连接复苏器使用。 ■ 复苏球囊的粗糙表面防滑作用确保给施救者有稳定良好的操作性。