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1.痛點問題 隨著高端裝備制造、工業機器人末端定位、工業產品尺寸檢測等領域高速發展，亟需匹配大量程、高精度、高測速和基準可溯源的絕對距離檢測能力，現有激光雷達和激光干涉等測距手段因其測量原理和性能限制，均無法滿足要求。 2.解決方案 本項目團隊經過十余年的技術攻關，成功研制了國內外首臺具備自主知識產權的光頻梳絕對測距儀器，實現了百米級量程、微米級精度和千赫茲級測速，并應用于高精度大尺寸三坐標測量。本項目成果可服務于飛機、船舶等裝備制造，工業機器人末端定位、工業產品尺寸檢測對高性能空間定位的迫切需求。預期形成光頻梳絕對測距儀和光頻梳三坐標測量儀等自主知識產權產品和配套解決方案。 技術創新： （1）提出基于光頻梳的多外差干涉測距技術，解決傳統干涉法難以進行高精度絕對距離測量的問題； （2）提出基于光頻梳絕對測距的高精度三坐標測量技術，解決跟蹤儀絕對定位能力不足的問題。 合作需求 （1）市場資源對接：有末端定位需求的機器人公司、有高精度距離和坐標測量需求的智能制造公司； （2）資本對接：聚焦關注高端裝備、智能制造、光電產業領域的一線風險投資機構（非FA機構）； （3）技術合作：承接國家和省部級項目的企業，在專項中對精密測距和高精度坐標測量的需求，可與本團隊聯合項目攻關。

提出采用規則幾何納米結構和摻雜來實現光場在納米尺度上的精確局域化和調控，實現了單層石墨烯規則幾何納米結構剪裁中紅外電磁場在單原子二維平面的局域分布、波長與強度調控。通過構建單層石墨烯規則幾何納米結構，利用邊界對表面等離激元波的反射，形成多重干涉效應，實現了對10.7 μm入射波的光場局域化，并且通過納米結構的幾何形狀調控其空間分布，結果以封面文章發表在Light: Science & Applications 2017, 6, e17057上。另外，通過對單層石墨烯進行硝酸根化學摻雜，實現了單層石墨烯表面等離激元強度提高了約2倍、波長由150 nm提高到了280 nm?還發現了二維層狀范德華α-MoO3晶體的中紅外雙曲聲子極化激元效應，將聲子極化激元體系推廣至半導體。二維層狀α-MoO3晶體具有豐富的光學聲子模式，該研究揭示了它們能夠與中紅外電磁場進行有效地耦合激發聲子極化激元，從而實現二維平面上高度的電磁場局域。另外，該研究利用α-MoO3晶體較大的層間間距，通過金屬離子插層的方法，實現了對其聲子極化激元的傳播調制以及“關閉”

（專利號：ZL 201510044649.8） 簡介：本發明公開了一種光伏?光熱?熱電與烘烤一體化太陽能利用裝置，屬于太陽能利用領域。本發明的太陽能利用裝置，包括支撐機構、反射機構、光熱轉化機構和熱水存儲機構，支撐機構上固連有反射機構，用于將太陽光反射到光熱轉化機構上，該光熱轉化機構固定于支撐機構的頂部固定框上，且光熱轉化機構為雙效集熱器和太陽能烘烤箱，雙效集熱器用于光熱發電以及對熱水存儲機構供熱，太陽能烘烤箱用于對放置的物品進行烘烤。本方案通過各個機構間的有機結合，實現了光伏發電、光熱制熱水、溫差發電和光熱烘烤的有機組合，增加了太陽能的利用率，且雙效集熱器的集熱速度快、發電量足，太陽能烘烤箱的烘烤效果好，裝置的集成性能高。  

晶硅光伏組件生產完成之后，必須經過外觀檢測，以確定是否有虛焊、碎片、異物等外觀缺陷。一般而言，外觀檢測都是人工完成，具有工作煩累、容易出錯等問題。晶硅光伏組件還要經歷電致發光（ EL）測試，以確定是否有裂紋、黑芯片、硅片雜質缺陷、電極缺陷、片源不一致等問題。一般而言，這部分的檢測都在設備中進行，目前的設備只能得到整個組件的 EL 測試圖像，需要人工針對該圖像進行缺陷分析，強烈依賴于檢測人員的技術能力和責任心。本產品是晶硅光伏領域專家與機器視覺公司合作開發，將晶硅光伏組件的

本實用新型公開了一種光伏發電與魚類露天式集約化養殖一體化復合生產系統，包括光伏發電系統和魚類集約養殖系統，光伏發電系統包括太陽能電池組件、光伏支架、防雷匯流箱、逆變器集成工作箱、升壓變壓器、電網、充放電控制器、蓄電池組和逆變器；魚類集約養殖系統包括提水增氧推水機、底增氧設備、吸污設備、增氧推水區、養殖區、糞便收集區、水質凈化區、攔魚柵網片、養殖設施墻體、水流導向設施，太陽能電池組件安裝在整個魚塘上部，增氧推水區、養殖區和糞便收集區占魚塘總面積的1%~5%。本實用新型能有效提高水面利用效率，大幅提高單位水面面積的經濟效益，為河網地區水域資源利用提供一種重要途徑。

本發明公開了一種偏振無關空間光調制方法和裝置，該方法利 用偏振分束、偏振旋轉、偏振相關空間光調制器件、偏振合束實現偏 振無關空間光調制。裝置包括偏振分束鏡，反射鏡、半波片和反射式 偏振相關空間光調制器件，其中偏振分束鏡、偏振相關空間光調制器 件和反射鏡構成直角三角形回路或者多邊形回路，半波片位于回路中。 裝置還可以進行多種改進。本發明可以適用于多種空間光束，如軌道 角動量光束、多路廣播的軌道角動量光束、任意空間相位調

本發明公開了一種帶有多孔泡沫金屬換熱結構的太陽能光伏光熱集熱器，該集熱器采用上下雙冷卻通道結構，并結合多孔泡沫金屬層(6)進行換熱強化，降低了太陽能光伏元件的溫度，提高光伏元件發電效率，同時將太陽能光伏元件所產生的大量熱量及時傳遞給冷卻氣體，冷卻氣體從集熱器出氣口(11)排出后可以用于預熱、干燥或者室內供暖等用途。本發明所使用的泡沫金屬具有高熱導率及高比表面積，可以有效地改善傳統太陽能光伏光熱集熱器的冷卻效率，并且采用下進上出的流式，使得換熱過程接近逆流換熱，換熱效率達到最高。

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

（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。