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在雙碳政策的背景下，近年來光伏裝機量不斷攀升，但太陽能資源自身波動性及隨機性特點使其發電過程中的驟升或驟降現象對電力系統的合理調控和有效調度帶來困難，容易造成棄光現象的發生。準確預測光伏發電功率可以使電力調度部門及時調整調度計劃，提高電網運行的經濟性和穩定性，促進新能源消納。預測的結果精度與其時間尺度具有強相關性，因而對于光伏場站而言，分鐘級的出力預報信息具有較高的參考價值。 光伏發電功率預測是基于光伏電力不穩定性特征和電力系統實時平衡要求矛盾而產生的一種需求。超短期內光伏輸出功率爬坡主要由云團對太陽輻射無規律的遮擋造成，該遮擋過程難以量化，對超短期內光伏輸出爬坡預測造成了很大的困難。 為量化云團對太陽輻射的遮擋過程，本課題利用天空成像儀獲取云團參數（云高，云速，云團形狀），云高方面：基于雙目視覺原理，采用兩臺全天空成像儀捕捉天空圖片，根據雙目攝像機視差及其幾何關系反向推算得出云團高度；云速方面，結合單攝像機拍攝的連續天空圖像計算得到云團的運動速度矢量；云團形狀方面：利用圖像畸變矯正技術，結合云高信息，可獲取云團形狀信息。根據上述云團物理信息，默認云團運動狀態短期內保持恒定，對未來15分鐘內云團運動軌跡進行刻畫，再通過天文算法計算得到的太陽方位，推算得出當前云團狀況下未來15分鐘地面陰影的變化情況，以此判斷光伏板的遮擋情況。后根據云團厚度情況判斷其對太陽光的遮擋率大小，以其為依據對理論計算出的太陽輻照數據進行削減修正，由此完成未來15分鐘內的分鐘級超短期光伏功率變化預測。 本方法相比于基于衛星云圖的數值天氣預報，觀測設備僅需兩臺全天空成像儀，安裝更為靈活且兼具更優的性價比；設備還具備更高的時空分辨率，因而可以實現云團的精細觀測，從而可完成更高精度的預測任務，預測結果具備更高的準確性。 創新點 1、開發出一種基于雙目視覺原理及圖像處理技術的云團多尺度信息獲取方法。 2、開發出一種基于云團透射率和地面陰影軌跡預測的光伏場站出力分鐘級預測方法。 市場前景 隨著全球加快應對氣候變化，光伏市場需求持續增加，數據顯示，我國光伏行業在2021年繼續高歌猛進，光伏新增裝機創歷史新高，達到54.88GW。未來十幾年，中國太陽能裝機容量的復合增長率將高達25%以上。根據光伏發電行業國家政策規劃，未來將著力推進光伏基地化開發、分布式化開發以及綜合水風光的綜合基地開發。 無論是以沙漠、戈壁、荒漠地區為重點的大型風電光伏基地開發，還是整縣屋頂分布式光伏試點的組織開展，或是綜合多種發電手段的新能源大規模發展，都需要準確的光伏發電功率預測為電網調度提供參考與保護。預測精度直接影響著電力系統的安全穩定運行，更會影響所有市場參與者的經濟收益。據統計，2019年，我國發電功率預測市場的規模為6.34億元，預計2019年至2024年市場年均復合增速為16.2%，預計2024年光伏發電功率預測市場規模將增加至6.51億元。從中可以看出，光伏出力預測具備廣闊的市場前景。 本成果可實現霧霾、多云等極端天氣下的分鐘級光伏出力預報，滿足對電網調度及運營管理的需求同時兼具精度與成本優勢。未來，隨著新能源信息化應用環節的增加以及應用對象的轉變，類似光伏功率預測等信息化服務將成為主要需求，光伏出力預測技術的應用規模將持續擴大，滲透率也將繼續加深。 應用案例 本成果已應用于中國長江三峽集團有限公司聯合華北電力大學和北京四方繼保自動化股份有限公司研發的面向大規模并網友好型風光儲場站群智慧運維系統。該系統依托于三峽集團烏蘭察布新一代電網友好綠色電站示范項目（項目總裝機：風電170萬千瓦、光伏發電30萬千瓦、配套建設55萬千瓦儲能系統），在電站現場部署了兩臺天空成像儀，并配備了集實時3d天空云團、電站精細模型、氣象站數據、電站實時發電功率、超短期功率預測等于一體的數字孿生3d可視化系統，極大提高了電站智慧運維的便捷性。

車燈配光綜合檢測系統引入自動檢測技術（AVI）實現了車燈光軸交點的自動檢測及車燈零部件的自動檢測，是一套用于生產線上車燈檢測的柔性檢測設備。 檢測系統由工控機、顯示器、攝像系統、圖像采集卡、A/D卡、I/O卡等組成，采用先進虛擬儀器技術及數字圖像處理技術，使系統能夠通過屏幕設置或軟件高速等完成各種品號車燈質量的自動檢測。

1、測量給定樣品介質的磁致旋光角和費爾德常數，驗證光振動面的偏轉與樣品介質的長度及磁感應強度成正比的規律； 2、測定磁致旋光與自然旋光的區別，即磁致旋光的方向與磁場的方向有關，而與光的傳播方向無關； 3、正常狀態下實現光信號的調制輸出。

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本發明公開了一種基于注入種子光的光學微腔光頻梳產生裝置 及產生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纖環、 光濾波器、合束器和光學微腔；第一放大器的輸入端連接泵浦激光， 分束器的輸入端連接至第一放大器的輸出端；光纖環的一端連接至分 束器的第二輸出端，光濾波器的輸入端連接至光纖環的另一端，合束 器的第一輸入端連接至分束器的第一輸出端，合束器的第二輸入端連 接至光濾波器的輸出端，光學微腔的輸入端連接至所述合束器

（專利號：ZL 201410345592.0） 簡介：本發明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特征估計方法，屬于水聲目標特征提取領域。基于螺旋槳尾流壓力脈動計算的空化噪聲特估計取方法，包括以下步驟：(1)備用網格生成并導入計算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設定，(3)數值計算參數設定，(4)數值計算，(5)數值方法可靠性驗證及網格確定，(6)空化尾流壓力脈動非定常數值計算，(7)壓力脈動信號功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計及分析。本發明將現代流體力學、空泡動力學和信號處理領域中相關研究成果引入水下目標的噪聲特征分析，體現多學科和多領域的交叉性。

1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果