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本發明公開了一種D2D通信中能效最大化的功率分配方法，在有蜂窩網絡覆蓋的上行場景中，通過分布式優化蜂窩用戶的發射功率、D2D用戶對的發射功率，在保證宏用戶最低服務質量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的全局能源效率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優的蜂窩用戶發射功率和D2D鏈路發射功率。主要用MM方法將非凸問題近似為可求解的子優化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到子問題的優化解。本發明適用范圍廣，頻譜資源共享模式具有通用性，計算量小，速度快。

本發明公開了高功率板條 CO2 激光器平板電極的一種冷卻水流 道結構。采用在電極內部加工水冷槽作為冷卻水的流道的技術方案， 將水流道設計為非均勻網格，改進了現有 U 形、S 形和蛇形流道結構， 具有網格結構非均勻、散熱效率高、散熱均勻性好特點。本發明是在 大量工程實踐的基礎上，提出的冷卻水流道結構設計的最優方案，可 推廣用于大部分高發熱金屬器件的散熱。

本實用新型涉及一種大功率LED與散熱器的零熱阻結構,及基于此結構的LED燈。大功率LED與散熱器的零熱阻結構,包括至少一個大功率LED、PCB、散熱器,所述的PCB為單面覆銅絕緣基PCB,PCB有用于安裝LED的通孔,LED電極引出腳焊接在PCB的導電線上,LED的熱沉的外平面與PCB的無導電層面平行、且高出PCB的無導電層面,所述的PCB通過固定裝置安裝于散熱器上,熱沉與散熱器之間有不含固體顆粒的粘結膠,其厚度接近為零。本實用新型具有LED熱沉到散熱器的熱阻接近為零、導熱效率高、LED結溫低、可用更大工作電流降低成本、發光效率高、壽命長、工藝簡單、成本低等優點,可用于制造各種LED照明裝置。

大容量電池儲能系統能夠提高可再生能源發電的穿透率，提高電網穩定性，是未來智能電網運行中的重要組成部分，然而功率轉換技術一直限制著電池儲能系統的大容量化發展。本項目使用級聯式變換器作為大容量電池儲能系統的功率轉換系統，從而可以大大提高大容量電池儲能系統的效率、可靠性等。 在本項目的研究過程中，先后對高壓直掛功率轉換系統中的關鍵技術如二次脈動抑制、接地電流抑制以及可靠的控制策略等進行了深入研究，在20鏈節的實驗系統中全面驗證，并在國內外期刊發表了多篇論文。最后，南方電網公司在深圳寶清儲能電站建設了2MW/2MVA/10kV高壓直掛儲能系統，本項目研究的關鍵技術實際指導了該系統的設計，所研究的控制策略實際應用于該儲能系統。 該儲能系統的功率轉換技術是世界上首次直掛 10kV電網的功率轉換技術，目前已經順利運行一年，在效率、可靠性等方面明顯優于傳統儲能系統，為大容量電池儲能系統的廣泛應用奠定了堅實基礎。

本發明公開了一種D2D通信中頻譜效率最大化的功率分配方法，通過分布式優化蜂窩用戶的發射功率、D2D用戶對的發射功率，在保證宏用戶最低服務質量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的頻譜效率。在給定蜂窩頻帶資源的情況下，最大化D2D通信的頻譜效率等價于最大化D2D通信的和速率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優的蜂窩用戶發射功率和D2D鏈路發射功率。主要用凸近似的方法將非凸問題近似為可求解的凸優化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到凸問題的優化解。本發明具有收斂速度快，計算量小，易于實現，結果精度高等優點。

2021 年 1 月 27 日，由西南交大與中車大同聯合研制的我國首臺氫燃料電池混合動力機車，在中車大同電力機車有限公司成功下線，標志著我國氫能軌道交通技術取得關鍵突破。該車采用西南交通大學陳維榮教授團隊研發的軌道交通大功率燃料電池發電系統，突破了燃料電池混合動力系統集成、系統優化控制以及能量管理等核心技術，電堆采用國際領先、可低溫啟動的日本豐田金屬電堆，這也是燃料電池金屬電堆在軌道交通領域的首次應用。該車設計時速每小時 80 公里，滿載氫氣可單機連續運行 24.5 小時，平直道最大牽引載重超過 5000 噸，在不用改變任何鐵路基礎線路條件下，可在各類機務段、車輛段、編組站以及大型工廠、礦山、港口等場所執行運轉、調車、救援等多用途任務。 陳維榮教授團隊自 2008 年起，在我國率先開展氫燃料電池在軌道交通中的應用研究，開拓了氫能軌道交通研究方向。歷時十余年的技術攻關，團隊突破了大功率燃料電池優化控制、混合動力系統能量管理、故障診斷與壽命預測等關鍵技術，于 2013 年成功研制我國首輛燃料電池電動機車，并于 2016 年與中車唐山公司聯合研制成功世界首列燃料電池混合動力有軌電車，引領了我國氫能軌道交通技術發展。 

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。

本發明提供了一種基于InDel分子標記鑒定辣椒雄性不育三系配套雜交種真實性和純度的方法。其方法為：將辣椒雜交種和親本培育至芽苗期，提取DNA，應用核心引物對雜交種和親本進行篩選，只有共顯性標記的引物可以作為該雜交種真實性鑒定的分子標記。若辣椒雜交種和親本在核心引物庫中無法篩選出共顯性標記，則結合次級核心引物庫中繼續篩選，直至篩選出共顯性標記。本發明建立的快速、同時鑒定辣椒雄性不育三系配套雜交種真實