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本發(fā)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(shù)；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(lián)數(shù)； 通過構(gòu)造擴散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)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(shù) Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)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(tǒng)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關(guān)于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。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(nèi)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(jīng)超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網(wǎng)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(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)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(wǎng)運行管理帶來嚴峻挑戰(zhàn)。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)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(wǎng)調(diào)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(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態(tài)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(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各節(jié)點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式挖掘各頻率下各場站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關(guān)聯(lián)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(gòu)得到各場站功率進而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)電功率預測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)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(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guān)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?qū)崿F(xiàn)功率預測精度的進一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預測的聯(lián)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(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現(xiàn)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(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優(yōu)勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關(guān)聯(lián)特征，實現(xiàn)分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數(shù)據(jù)時，考慮分布式光伏時空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現(xiàn)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(guān)性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長期穩(wěn)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(fā)生短時波動，因而各場站關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(xiàn)功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(tài)分量，減小關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓練方式實現(xiàn)，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數(shù)據(jù)而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導致被外部攻擊者進行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓練方式難以實現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)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(xiàn)對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯(lián)邦學習框架，實現(xiàn)各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時取得不錯的預測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)性。對于分布式光伏，雖然場站數(shù)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(guān)性較強。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當前的各場站輸入功率進行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)表征，實現(xiàn)功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數(shù)據(jù)隱私應的前提現(xiàn)實現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)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(guān)鍵的輸入特征，以此實現(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學習框架聚合各本地模型，實現(xiàn)各站點信息聚合，實現(xiàn)精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應用于配電網(wǎng)負荷預測、用戶可調(diào)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(wǎng)的安全、經(jīng)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(yōu)的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

本實用新型涉及功率放大器技術(shù)，具體涉及基于 FIR 數(shù)字濾波器原理的數(shù)字幅頻均衡功率放大器裝 置，包括依次連接的信號預處理模塊、前級放大模塊、數(shù)字幅頻均衡模塊、DAC 后級濾波模塊和功率 放大模塊，與數(shù)字幅頻均衡模塊連接的 FPGA 模塊，以及與 FPGA 模塊連接的觸摸屏模塊。該放大器裝 置基于 FPGA，以嵌入式處理器 NIOSⅡ為控制核心，輸出功率可達到 10W，電路效率達 66%，經(jīng)過數(shù) 字幅頻均衡處理后，以 10KHz 時輸出信號電壓

本實用新型公開了一種用于模塊化串聯(lián)的電磁軸承用的開關(guān)功率放大器。包括數(shù)字控制器、電流傳感器、信號調(diào)理電路和至少一個功率模塊，功率模塊以模塊化方式串聯(lián)后的兩端作為電壓輸入端，電流傳感器和負載串聯(lián)后作為輸出端連接在功率模塊中，電流傳感器的輸出端經(jīng)信號調(diào)理電路與數(shù)字控制器連接，數(shù)字控制器連接各個功率模塊，并控制各個功率模塊之間的連接和每個功率模塊的內(nèi)部導通狀態(tài)。本實用新型能靈活選擇投入使用實現(xiàn)開關(guān)功率放大器的最優(yōu)性能，功率模塊統(tǒng)一設(shè)計，更換方便，排除故障簡單，在低電壓工作場合用本實用新型比用高電壓器件的功放器件的工作效率更高，損耗更小。

本發(fā)明公開了一種UPFC接入系統(tǒng)的方法，將并聯(lián)換流器通過并聯(lián)耦合變壓器Tsh與節(jié)點k相連，節(jié)點k通過變電站變壓器T進行升壓，接入到串聯(lián)側(cè)線路母線上，第一串聯(lián)換流器通過第一串聯(lián)耦合變壓器Tse1連接在第一回線路i1j1上，第二串聯(lián)換流器通過第二串聯(lián)耦合變壓器Tse2連接在第二回線路i2j2上，第一串聯(lián)換流器和第二串聯(lián)換流器均連接直流電容C1兩端，且第一串聯(lián)換流器和第二串聯(lián)換流器均耦合連接并聯(lián)換流器。本發(fā)明還公開了UPFC五節(jié)點功率注入模型及潮流計算方法。本發(fā)明可以對串聯(lián)側(cè)兩回輸電線路分開實現(xiàn)潮流控制，實現(xiàn)N?1故障下單回線路的斷面潮流控制，并且該模型并聯(lián)側(cè)接入低壓側(cè)，提高了接入節(jié)點電壓水平，能夠體現(xiàn)并聯(lián)側(cè)節(jié)點及其后續(xù)線路的影響。

一.實驗目的1.測定二氧化碳的P-V-T關(guān)系，觀察臨界現(xiàn)象：①臨界狀態(tài)附近氣液兩相模糊的現(xiàn)象。②氣液整體相變現(xiàn)象。③測定CO2的pc、vc、tc等臨界參數(shù)，并將實驗所得的vc值與理想氣體狀態(tài)方程和范德瓦爾方程的理論值相比教，簡述其差異原因。2.測定CO2的P-V-T關(guān)系，在P-V坐標中繪出t為20℃,27℃，31.1℃,50℃四種等溫曲線，與標準試驗曲線及克拉貝隆方程和范德瓦爾方程的理論計算值相比較并分析差異原因。3.測定在不同壓力下飽和蒸汽和飽和液體的比容（或密度）及飽和溫度和飽和壓力的對應關(guān)系。觀察凝結(jié)和汽化過程及臨界狀態(tài)附近汽液兩相模糊的現(xiàn)象。4.測定二氧化碳飽和溫度和飽和壓力的對應關(guān)系。二.技術(shù)指標1.承壓玻璃管及設(shè)備耐壓承限可達到11MPa，承壓玻璃管內(nèi)的二氧化碳完全呈現(xiàn)液化狀態(tài)30分鐘以上方可泄壓，如未達到此標準，作不合格設(shè)備處理。2.實驗壓力達到3Mpa時，水銀柱在承壓玻璃管內(nèi)清晰可見。對應溫度下，當壓力達到液化壓力時，承壓玻璃管出現(xiàn)二氧化碳液化現(xiàn)象。3.工作電源：電壓AC220V、50Hz，單相三線制、功率≤2100W；安全保護：具有接地保護、漏電保護、過流保護。4.防靜電臺面，高品質(zhì)鋁合金型材框架（可移動式設(shè)計，水平調(diào)節(jié)支撐型帶剎車腳輪），無焊接點，安裝拆卸方便。5.裝置外形尺寸：1200×500×1700mm。 三.▲與本工藝配套的3D仿真教學軟件、3D虛擬仿真平臺。3D仿真軟件具有管理員端、教師端、學生端，可實現(xiàn)教學實驗網(wǎng)絡(luò)化；▲①安裝于學校內(nèi)服務器上的局域網(wǎng)版；②聯(lián)網(wǎng)即可使用，沒有地域限制的網(wǎng)絡(luò)版；③▲學生可任意在手機端和電腦端通過此平臺學習設(shè)備的操作；④▲軟件以人物360°自由漫游的視角觀看實驗的各個角度，有場景特效和背景音樂、語音播報和切換場景功能；⑤包含實驗原理、實驗目的和實驗步驟的實驗介紹功能；⑥在該界面中，可看到具體的操作指引。⑦語音播報及文字輔助認識設(shè)備部件及用途；⑧按照實驗的操作步驟模擬實驗功能；⑨▲軟件平臺可實時記錄和保存學生操作軟件的情況；⑩▲學生按照實驗步驟進行考試，系統(tǒng)能當場評分并上傳到教師端。 ▲（1）3D虛擬仿真平臺：登錄管理員以及教師端賬號后可看到個人信息、學校管理、學院管理、系別管理、年級管理、班級管理、設(shè)備列表、考試管理、試卷管理、學生試卷、簽到管理、新增作業(yè)管理、未審批作業(yè)、科目管理、作業(yè)成績、考試成績、錯題試卷、未審核作業(yè)、通知公告、最新作業(yè)、成績查詢、在線用戶、和系統(tǒng)設(shè)置這二十三個功能菜單，包含添加部門名稱、負責人、聯(lián)系電話、郵箱信息、管理員用戶昵稱、郵箱、用戶名稱、崗位、學校名稱、手機號碼、自主設(shè)置密碼、搜索查詢成員，上傳文件、文件類型、專業(yè)、科目以及學校ID，可以在軟件平臺以文檔形式上傳教學資料，考試題目，可設(shè)置單選題、多選題、判斷題、填空題、內(nèi)容、科目、答案添加，▲可以查詢學生的歷次考試成績，使用3D仿真軟件的情況；學生可任意在手機端和電腦端通過此平臺學習實驗設(shè)備3D仿真教學軟件的使用操作，完成理論知識的學習，系統(tǒng)可立即自動批改并生成考試分數(shù)，實時上傳到教師端。 ▲（2）投標文件中提供以上軟件每項功能的高清截圖，以及二維碼形式的▲軟件錄頻，使評委能清晰看到以上參數(shù)中的每個功能內(nèi)容（靜態(tài)圖片視為無效提供），驗證仿真平臺功能和實驗設(shè)備3D仿真功能，中標后采購人有權(quán)要求中標人提供軟件安裝包進行參數(shù)演示，如出現(xiàn)虛假應標、拒絕演示等，采購人有權(quán)終止合同，并由中標人承擔一切后果。  

本發(fā)明的主要工作是基于多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)推斷主體(用戶)之間的社 會關(guān)系(包括同類型之間或不同類型之間的主體關(guān)系，本發(fā)明中只以用 戶為例)的方法，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是指網(wǎng)絡(luò)中主體類型多種或者主體之間的關(guān) 系類型多種，關(guān)系可以分為好友和其他兩種。主要內(nèi)容包括在兩個(例 如 Twitter 網(wǎng)絡(luò)、通訊網(wǎng)絡(luò))異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，兩個網(wǎng)絡(luò)的主體類型都包含有 用戶，但不同網(wǎng)絡(luò)中主體之間的關(guān)系鏈接類型是不同的在 Twitter 網(wǎng)絡(luò) 中用戶之間的關(guān)系是

利用1組并列的IGBT作為驅(qū)動原件，利用多個電磁繼電器進行換向。由于只使用1組并列的IGBT,克服以往4組IGBT組合的換向缺點。

本發(fā)明公開了一種適用于單級式并網(wǎng)光伏逆變器的最大功率跟 蹤方法。所述最大功率跟蹤方法特征在于周期性執(zhí)行如下步驟：(1)采 樣光伏陣列輸出電壓，判斷光伏陣列輸出電壓是否降低到設(shè)置的臨界 值以下，是則跳過步驟(2)、(3)、(4)執(zhí)行步驟(5)，否則執(zhí)行步驟(2)；(2) 判斷光伏陣列電壓是否增加，若是則執(zhí)行步驟(3)，否則跳過步驟(3)執(zhí) 行步驟(4)；(3)記錄當前光伏陣列電壓和并網(wǎng)電流指令；(4)增加并網(wǎng)電 流指令并限幅，限幅值為步驟(5)中的記錄值；(5)記錄當前并網(wǎng)電流指 令，并減小并網(wǎng)電流指