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本發明公開了一種基于九開關管逆變器的多功能分布式電源并網裝置，當電網正常運行時，將NSI的一個輸出端口經由并網變壓器接入配電網，將微源產生的電能逆變成符合并網條件的交流電，并維持變流器直流母線電壓穩定；將NSI的另一個輸出端口通過并聯形式接入電網，在電流環中加入諧波電流補償值，用于改善電網電能質量。當電網故障時，利用NSI所提供的兩個輸出端口之間的協調配合，實現分布式電源的低電壓穿越。相比于背靠背型的逆變器結構，本發明不僅可以節省三個開關管，降低系統成本，還可以同時對配電網電能質量問題進行補償，實現

1998.9--2002.7 

一種高單模成品率的分布反饋激光器，包括激光諧振腔、布拉 格光柵；布拉格光柵為啁啾光柵或者等效的啁啾光柵，并位于諧振腔 內，其等效折射率沿諧振腔腔長方向是變化的；該激光器的模式增益 沿諧振腔腔長方向變化；該激光器輸出單縱模。本發明由于采用啁啾 光柵或者等效的啁啾光柵，同時使激光器的模式增益沿腔長方向變化， 并通過在激光器兩端面分別鍍高反膜和增透膜配合，能夠提高激光器 在布拉格阻帶指定的一邊，即藍邊或者紅邊光激射的概率，

1.痛點問題 物聯網技術是工業4.0和數字經濟智慧化時代的標準性特征技術，是人工智能、云計算機、大數據等核心技術的底層技術基礎。物聯網技術的本意是希望實現萬物直接互聯，并能主動協同工作，但目前尚沒有一項技術可以達到上述目的。 目前現有的物聯網系統架構種類很多，主要集中在物聯網的頂層軟件設計方面，軟件研究較多也做得很好，但其面臨的共同問題是各種底層設備(包括不同廠家生產的各種傳感器和執行器等功能部件)如何聯接？在目前現有的各種物聯網技術方案不僅系統結構復雜，也只能實現萬物間接互聯和被動協同工作，而無法實現物聯網所需的萬物直接互聯和主動協同工作。 2.解決方案 本成果所涉的核心技術是IPT（InformationPipeTechnology）信息管道技術及基于IPT信息管道技術的DMCS（DistributedMeasurement&ControlSystem）智能物聯分布式測控系統集成方法，以下簡稱DMCS/IPT。 在基于IPT信息管道技術的DMCS智能物聯分布式測控系統中，所有節點均具有完全平等的地位(“去中心化”)，也無需通過任何指令進行協同工作（“去指令”），所有節點及其聯接的底層設備均可直接通過在信息管道中自動交互的測控信息的驅動來實現系統預期的各種測控功能，而若想改變系統功能，也只需改變系統中聯接各分布式智能測控節點虛擬的信息管道聯接關系即可，多數情況下，無需編程即可實現分布式智能測控系統的快速集成及其功能重構。DMCS/IPT及其所衍生的IPT云/IPT霧智能物聯系統架構，能完美實現物聯網所需的萬物直接互聯和主動協同工作。IPT霧是一種可以彌散到工業現場任何一個角落的DMCS/IPT智能測控網絡，整個網絡只需一條線纜（有線或無線物理鏈路）即可位于工業現場不同位置的底層設備及其對應的IPT節點彼此聯接起來，不僅可通過信息管道實現“去中心化”和“去指令”的智能協同工作，而且可在IPT霧網絡中任意位置接入的IPT遠程智能聯接節點聯接至IPT云網絡，或者直接聯接至任意指定的普通云服務器，并與云端現有的各種物聯網專業軟件實現對接。IPT云網絡則是架構在IPT霧網絡之上的DMCS/IPT智能測控網絡，可進一步聯接不同的IPT霧網絡，并通過信息管道解決不同IPT霧網絡之間的測控任務協同，以形成更大規模的智能物聯網。IPT云網絡同樣具有“去中心化”和“去指令”等明顯技術特征，也能在IPT云網絡中任意位置通過接入一個IPT遠程智能聯接節點，將整個系統聯接至任意指定的普通云服務器，并與云端現有的各種物聯網專業軟件實現對接。 合作需求 1、合作企業現有產品需在某行業或某領域已占有較大的市場份額，且非常熟悉所在行業或領域的業務流程，并深度了解客戶的痛點和需求； 2、合作企業需有良好的信譽記錄，并需要有足夠的資金來支持DMCS/IPT新產品的研發，且需要有一定數量和質量的技術人才來完善相關產品； 3、合作企業需有愿意跟其他非競爭性企業一起聯手打造智能物聯網生態圈的愿望。 具備以上合作條件的企業可聯系清華技術轉移院，通過專利普通許可方式開展各自領域的新產品研發及其推廣應用，聚集多方力量，以合作共贏的方式共同打造一個可滿足數字經濟新時代需求的、造福于國家和社會的、國產化的智能物聯技術產品生態圈。

本發明公開了一種三角波激勵磁場下磁性納米粒子粒徑分布測量系統及方法，屬于納米測試技術領域。本發明在準確測量三角波激勵磁場和磁性納米粒子磁化強度信號的基礎上，得到磁性納米粒子的磁化曲線。再將磁化曲線在 Matlab 最優化工具箱中進行擬合，最終得到磁性納米粒子的粒徑分布。磁性納米粒子的磁化曲線可以在實驗裝·747·置上獲取，不需要借助其他外部磁場測量設備,測量成本低。利用全局搜索等優化算法可以從磁化曲線中

本發明提供了一種適用于分布式機器學習的參數同步優化方法 及其系統，使用參數服務器分布式方式實現的機器學習算法，解決現 有算法在參數同步過程中的瓶頸。本發明系統包括參數服務器端的資 源監控和分配模塊、參數維護模塊，各工作節點的服務器資源請求模 塊、參數同步時間間隔控制模塊、未同步時間累計模塊、參數計算模 塊和參數同步模塊。本發明通過監控參數服務器資源占用情況，為不 同工作節點選取不同同步時間間隔來避免請求突發情況，同時

本發明公開了一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網故障區域定位算法，包括如下步驟：(1)建立恒功率控制方式下逆變型分布式電源故障特性分析模型；(2)根據配電網中聯絡開關、斷路器等開關器件的分布特點對配電網進行分區處理，使用圖論的理論分析方法，建立配電網的圖模型，并設定配電網的電流參考方向；(3)利用設定的配電網電流參考方向以及斷路器處保護裝置上傳的故障信息，通過矩陣運算求取故障判斷矩陣，實現故障區域的定位。本發明能夠滿足分布式電源接入，無需動作值整定，具備一定拓撲結構自適應的能力。

本發明公開了一種基于拉曼光譜技術的等鞭金藻中胡蘿卜素分布的檢測方法，采用拉曼光譜儀，獲取活體等鞭金藻藻液樣本的拉曼光譜原始信息；以色素中的胡蘿卜素為例，結合曼光譜儀獲取胡蘿卜素標準品的譜線；將獲得的等鞭金藻藻液樣本的原始拉曼數據進行預處理，結合胡蘿卜素的標準品譜線，指認等鞭金藻藻液樣本的拉曼譜峰對應的譜峰位置；選取一定區域的藻液樣本進行面掃描，將胡蘿卜素對應的特征譜峰處的拉曼強度值進行積分，即可得到等鞭金藻藻液中胡蘿卜素分布的化學圖像。本發明解決了現有檢測方法需要對樣本進行染色或復雜的化學處理，操作相對繁瑣、耗時、耗力的問題。