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一種寬光譜、強吸收的表面光伏型光探測器的制備方法，其作法是：以鈦箔為陽極，鉑為陰極，對鈦箔進行氧化，得非晶態TiO2納米管陣列；經處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應釜內，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應釜，熱處理得Bi2S3-TiO2納米管陣列；在Bi2S3-TiO2納米管陣列表面覆蓋FTO，引出電極，在未生成Bi2S3-TiO2納米管陣列的鈦箔上引出電極，將FTO與鈦箔及其Bi2S3-TiO2納米管陣列的接觸邊緣封裝即得本發明的光探測器。該方法能耗低，工藝、設備簡單；制得物適用光譜范圍大，適合做光譜分析；還可以做光敏開關等光電器件，具有廣闊的應用前景。

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。

本實用新型涉及應用于一種靜態模型的建筑模型，尤其是一種積木式建筑模型，它以建筑中的常用部 件為基本模塊，由柱(1)、雨蓬(2)、屋面(3)、臺階(4)、墻(5)、門(6)、踏步(7)、平臺(8)、 接頭(9)、 梁(10)、樓面(11)、窗(12)組成，各基本模塊之間采用榫卯形式連接，可搭接成各種形式、 風格的建筑模 型。 

本發明提出一種在夏季能大量反射太陽輻射且又大量發射自身熱量，而到冬季時可 自發轉換成能大量吸收太陽輻射且又很少發射自身熱量的涂料，即吸收發射比可逆轉換 的“空調型”涂料。 本發明由于采用了由氯化鈷與六次甲基四胺混合物、鄰苯二甲酸酯類化合物和三芳 甲烷內酯類化合物組成的在低溫下可吸收太陽能、在高溫下可反射太陽能的吸收發射可 逆轉換材料，以及由氧化釩化合物和氧化鎢化合物組成的低溫下為低發射率、高溫下為 高發射率的可逆轉換材料，因此本發明實現了冬季吸熱和夏季絕熱的可逆轉換，本發明 所需原料來源廣泛、制作工藝簡單，因此易于推廣應用。

大氣改善調節系統是集成了化工原理、環境工程、智能控制和機械設計為一體的高效節能產品。 以環境整體作為能量動態變化和控制的參照系，采用人工智能系統，精確計算自然蒸發速率，控制噴霧量，在環境中形成20微米以下的干霧（相當于自然界中的云），利用水的熱輻射吸收，有效的消除太陽輻射能量在局部積累，通過水蒸發帶走局部熱量，準確調節整個環境的溫濕度，以此達到環境整體降溫的效果，具有防熱效果好、空氣流通好等特點。同時還具有阻擋消除灰塵、吸收有害氣體、凈化空氣、對空氣進行消毒殺菌等作用。

在美麗的北國春城長春，鑲嵌著一顆璀璨的明珠，這就是培養建筑師、設計師、工程師的搖籃——長春建筑學院。 長春建筑學院是一所以工為主，工、管、文、農、藝、醫多學科相互支撐、協調發展的省屬民辦普通高等學校。始建于2000年6月;2004年2月，經教育部確認為實施普通高等本科教育的獨立學院;2011年4月，經教育部正式批準轉設為獨立設置的民辦普通本科高校;2017年12月，被確定為吉林省碩士學位授予立項建設單位。 學校有奢嶺、高新2個校區。奢嶺校區坐落在5A級凈月潭國家森林公園南端，風光旖旎，生態環境宜人;高新校區坐落在高新技術開發區火炬路1519號。校園占地面積83.43萬m2，建筑面積39.20萬m2，共有專任教師696人，全日制在校本科生13317人，學校圖書館藏書115萬冊，教學科研儀器設備總值8387萬元。 學校設有建筑與規劃學院、土木工程學院、城建學院、電氣信息學院、交通學院、管理學院、文化創意產業學院、公共藝術學院、健康產業學院、人工智能學院、創新創業學院、國際交流學院、思政教研部、基礎教學部、體育教研部15個教學單位。開設了41個行業特色鮮明的本科專業，涵蓋了工、管、文、農、藝、醫6大學科門類，形成了土建工程類、電氣信息類、管理類、藝術設計類、健康類五大主干學科專業集群。其中土木工程專業為吉林省高等學校“十二五”品牌專業及特色專業;工程造價、環境設計專業為吉林省高等學校“十二五”特色專業。 學校專任教師中具有高級專業技術職務的教師141人，具有碩士研究生以上學歷的306人。擁有長白山技能名師2人、吉林省教學名師2人、吉林省優秀教師1人、吉林省教育科學專家庫專家20余人。學術梯隊結構合理，一大批年富力強的中青年教師在各自的專業領域嶄露頭角，為培養高素質應用型人才提供了強有力的師資保障。 學校堅持應用型辦學定位，明確應用型人才培養思路。貫徹“育人為本、德育為先、能力為重、創新培育、全面發展”的育人理念，落實立德樹人根本任務，一切為了學生發展，因材施教，開發學生智力潛能，依托行業辦學，以服務地方經濟社會發展為宗旨，以“五位一體”教學體系為基礎，以人格塑造、知識傳授、能力培養、素質提升全面育人體系為支撐，以創新人才培養模式為核心，以產教融合、校企合作為途徑，以“四實”平臺為載體，以常態化自我評估機制為保障，培養基礎實、能力強、素質高的應用型人才，形成了職場時態下的文化創意類人才培養模式、土木工程專業校企合作人才培養模式、工程造價專業應用型人才培養模式等在省內高校中具有一定影響的人才培養模式特色。 學校是吉林省教育廳批準的卓越工程師教育培養計劃實施學校，建有1個國家級大學生校外實踐教育基地、1個國家級大學生創業孵化園、3個省級卓越工程師教育培養專業、2個省級創新人才培養試驗區、3個省級實驗教學示范中心。建成省級精品課4門、省級優秀課23門、省級在線開放課程和省級校企合作開發立項建設課程各1門、省級優秀教學團隊3個、吉林省高校創新團隊1個。獲得吉林省教學成果一等獎2項、三等獎4項，以及其他省級各類教學大賽獎57項。 學校是吉林省碩士學位授予權立項建設高校。學科和學術平臺建設在土木建筑、電子信息、文化創意等領域形成了明顯的特色和優勢。現有9個省級重點科研平臺、1個省級創新團隊、1個省級優勢特色重點學科，分別為吉林省發改委重點工程實驗室——吉林省污水處理工程實驗室;吉林省高校重點實驗室——建筑環境感知與控制實驗室：吉林省高校重點實驗室——能源應用與環境控制實驗室;吉林省人文社科重點研究基地——文化創意產業研究中心;吉林省社會科學重點領域研究基地——吉林省文化產業品牌研究基地;吉林省首批特色新型高校智庫——民營文化產業發展研究中心;吉林省高校重點工程研究中心——建筑節能工程研究中心;吉林省高校重點工程研究中心——VR創新應用工程研究中心;吉林省高等教育研究基地——民辦高等教育可持續發展戰略研究基地;吉林省高校創新團隊——“本土文化藝術數字化的保護、傳承與傳播”團隊;吉林省“十二五”優勢特色重點學科——土木工程。 學校堅持校企合作、產教融合，推進“產、學、研”一體化進程，在工程、藝術兩個類別的控制工程、建筑與土木工程、藝術設計三領域形成了一定研究與創新優勢。其中，控制工程領域，依托省發改委“建筑環境感知與控制重點工程實驗室”，承擔重大橫向課題;在污水處理系統先進控制技術、高抗擾信號處理技術--認知雷達研究等方向處于學術領先地位;建筑與土木工程領域，依托省高校“建筑節能工程研究中心”和“土木工程重點學科”，形成了建筑節能綠色建筑、水泥混凝土路面病害與加鋪等特色方向;藝術設計領域，依托“國家級文化創意產業園區”和“文化創意產業研究中心”等省高校人才社科重點研究基地平臺，承擔文化部文化創新工程、科技提升計劃2項課題和國家藝術基金人才培養項目1項，在文化產業園區“政、產、學、研、資、介”一體化模式理論和實踐探索、區域民俗文化研究等方向形成了具有影響力的國家級成果。 學校獲得吉林省社科優秀成果獎二等獎1項、吉林省科技進步三等獎1項，以及其他科研獎近80項。 作為吉林省首批地方本科高校轉型發展試點單位，學校始終注重“特色辦學”，建有多結構、高水平和特色鮮明的校內實踐教學基地群，為學校深化教學改革，實踐育人創造了有利條件。 學校扎實推進大學文化建設，努力營造崇尚科學、嚴謹求實、善于創造的校園風氣;不斷強化師德建設，努力造就一支有理想信念、有道德情操、有扎實學識、有仁愛之心的教師隊伍;大力加強學生人文素質和科學精神教育，著力提升學生的人格、氣質、修養等內在品質，組織開展具有品牌特色的校園文化活動，把思想道德教育的要求和任務融入學生的學習生活之中。 學校強化校、院兩級管理，突出分院管理主體責任。開設了全省首家高校行政服務大廳，可同時辦理123項業務，極大方便了師生。 學校先后與英國、美國、澳大利亞、瑞典、新加坡、韓國、臺灣等國家和地區的20所高校、科研機構建立了友好合作關系。2015年、2017年，學校先后成功舉辦兩屆海峽兩岸大學校長論壇，海峽兩岸70余所高校的校長出席論壇，對促進海峽兩岸大學交流與合作產生了重大的推動作用。 學校畢業生就業率近年來始終保持在90%以上，初次就業率始終高于吉林省本科初次就業率，畢業生就業質量穩步提高，其中，25%左右的畢業生進入中國建筑工程總公司、中國中鐵股份有限公司、中國鐵建股份有限公司等大中型國有企業就業;30%左右的畢業生進入北京、上海、浙江、廣東等發達地區就業;45%左右的畢業生服務于吉林省經濟發展。 學校培養出的2.2萬名畢業生在專業素質、實踐能力、敬業精神、適應能力、組織協調能力、創新精神等方面得到社會和企業的認可。一大批畢業生已經成為企業的管理精英和技術骨干。畢業生在社會上逐漸形成了下得去、用得上、信得過、干得好的新長建品牌。 面對國家經濟社會發展的重要戰略機遇期，學校堅持以服務區域經濟社會發展，產業升級創新為辦學宗旨，堅持以學科建設為引領，以轉型發展為重點，以質量求生存，以特色求發展，以創新求提升，實施優特強發展戰略，正朝著建成一所以工為主，工、管、文、農、藝、醫協調發展的特色鮮明的高水平應用型大學闊步前進。

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