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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。

鹽堿、干旱、高溫、凍害和洪澇等逆境脅迫嚴重影響作物的正常生長發育，是造成農作物減產和品質下降的主要原因之一，嚴重影響農業的可持續發展。另一方面，對于糧食作物和多數經濟作物來說，其功能葉片中的同化產物和衰老葉片中的營養物質不斷向產量器官的轉運，對作物產量和品質性狀的形成具有重要的作用，作物的過早衰老不僅直接影響糧食作物的產量和品質等要素，對于綠葉類作物和觀賞花卉還會影響到其貨架壽命以及觀賞價值等。 克隆葉片衰老和逆境抗性相關基因，并利用生物工程技術調控其在主要經濟作物中的表達方式和表達水平，是提高和穩定作物產量、改善作物品質性狀的有效手段，具有重大的經濟效益和社會效益。然而，很多衰老或逆境抗性相關基因在植物細胞中高表達后，在增強轉基因植株對特定脅迫的抗性、延緩植株衰老的同時，往往伴隨著對植株正常生長和發育的不利影響，如導致植株矮小、生長遲緩或產量下降等，導致該基因無法直接應用于抗逆作物的培育。如果可以特異性地表達這些基因，讓它們在特定的發育階段或脅迫條件下高表達，而在正常的生長過程中維持在較低的基礎水平，可以大大提高它們在基因工程中的應用性。 課題組前期克隆了一個植物葉片衰老的負調控因子。在轉基因植物中過表達該基因可以顯著延緩植物的衰老，并賦予植物對高鹽、干旱等脅迫的抗性，但是，轉基因植物的生長發育受到明顯抑制，導致該基因無法被直接應用于抗逆作物的育種工作。課題組前期還分離鑒定了一段含有 14 個氨基酸的多肽序列，命名為 WX01。我們對 WX01的功能研究發現其包含獨特的蛋白降解信號，能夠響應發育與環境信號，在轉錄后水平調控與它融合的目的蛋白的穩定性，從而使目的蛋白在光下正常旺盛生長的植株中降解、但在啟動衰老或者高鹽、高溫和失水等多種逆境脅迫條件下特異積累。我們利用 WX01 與前述衰老負調節因子構建了融合基因 WX02，并轉入模式植物擬南芥中，發現該融合基因可以恢復衰老負調節因子積累造成的植株矮小、生長抑制的表型，但是保留了其延緩衰老、促進光合和提高轉基因植物對高鹽、干旱等逆境脅迫的抗性的功能。課題組進一步將 WX02 融合基因轉入經濟作物大豆中進行功能驗證，獲得了可穩定遺傳的多個株系單拷貝純合轉基因大豆材料。對轉基因大豆的表型分析同樣證明，WX02 轉基因大豆對高鹽、干旱脅迫的抗性顯著提高。上述研究結果表明 WX02 融合基因在抗逆轉基因作物新品種培育中具有重要的應用價值。圍繞該項目已經申請了 2 項國家發明專利，1 項國際 PCT 專利，其中 1 項國家發明專利已經獲得授權。 

可單獨可合成

目前，大多數橋式逆變器采用硬開關脈沖寬度調制（PWM）技術，在PWM逆變器中，輸出變壓器、濾波電感和散熱器的體積和重量占主要部分，為了減小電力電子裝置的體積與重量，提高逆變器的功率密度，必須提高逆變器功率開關器件的開關頻率。但是高頻化后，功率開關器件的開關損耗急劇增大，導致功率開關器件的結溫急劇上升，阻止了功率變換電路的高頻化；而且高頻化后功率開關器件很大的電壓、電流變化率將產生較大的電磁干擾，影響電路的正常運行。 本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種附加成本低、易于工程實現，提高逆變器的工作效率和功率密度，降低電磁干擾，簡化控制方法的軟開關逆變電路。

該技術提出了適宜小麥的機械化耕整播種方式，集成出高產高效的精準組合模式，提出了氮效率與產量、品質協同提升的途徑，構建了秸稈還田條件下節肥增效施用模式，探明小麥逆境補救措施，集成提出了稻茬小麥機播壯苗抗逆高產技術體系。

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。