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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

本發明公開了一種提高二氧化鈦光激發氣敏性能的方法及裝置， 該方法是在光氣敏傳感器工作過程中，通過對材料薄膜進行加熱調控 （50℃-70℃），使氣敏材料表面物理吸附水減少，從而對環境濕度不 敏感；其次，表面保留的化學吸附水在紫外光照下產生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產生少量熱激發誘導的光、熱聯合激發的協同效應， 可大幅度提高其響應恢復速度。裝置包括材料基片、光激發源、光激 發控制模塊、溫度控制模塊、信號調理模塊、計算

（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。

利用有機發光二極管(OLEDs)中激發態的指紋式磁效應曲線作為一種靈敏高效的探測工具，物理科學與技術學院熊祖洪課題組在有機半導體明星材料¾紅熒烯（Rubrene）中發現了一個有利于增強器件發光效率的激子演化通道，即激子的高能態反向系間竄越（High-Level Reverse Intersystem Crossing (HL-RISC)，T2®S­1®S0+hn）過程，并通過調控器件載流子濃度、工作溫度、客體摻雜濃度以及控制器件結構對該HL-RISC通道的產生條件、正常與反常的物理行為表現以及如何實現高效率發光和低效率滾降等方面進行了詳細探究。 OLEDs在平板顯示和固態照明領域具有廣闊的應用前景，盡管基于有機發光的手機顯示屏和電視已開始市場化，但進一步提升其發光效率和延長其使用壽命仍然是該領域的兩大研究方向。因理論上能夠實現100%的內量子效率，具有常規RISC (T1®S­1)通道的熱活化延遲熒光(Thermally-assisted delayed fluorescence, TADF)有機材料和具有HL-RISC (T2®S­1)過程的有機半導體是目前OLEDs領域的熱點研究體系，這是由于無論是RISC還是HL-RISC都可以將占激子總數3/4的不發光三重態T激子轉變成發光的單重態S激子，從而實現發光效率的成倍增強。顯然，研究這些激子及其前驅體(precursor, 如極化子對(polaron-pair))和TADF材料以及激基復合物材料中電荷轉移態(charge-transfer states)激子的形成機制及其演化規律對進一步認識OLEDs的器件物理和設計制造高效率OLEDs具有重要的科學意義和應用價值。近年來，熊祖洪課題組一直致力于采用有機半導體光電子器件中多種微觀過程具有的指紋式磁效應(包括magneto-conductance、magneto-electroluminescence、magneto-photoluminescence以及magneto-photocurrent)曲線，系統深入地研究了多種有機光電子體系的器件物理并取得了一系列研究成果。

目前市場上缺乏能夠成套交付新要求的毫米波天線、集成度高的濾波器等無源器件、以及其相應的檢測設備的綜合性企業，特別是具有從設計，加工，調試到性能檢測認證的全產業鏈能力。基于我們朗普達創始團隊的核心技術，我們不但能夠提供業界最領先的毫米波天線模組，高性能的濾波器和其他無源器件產品，還可以交付針對這些器件的測試檢測設備。這兩方面的產品能力互相補充，互相促進，互相拓展，使得朗普達的產品具有客戶群體廣泛，客戶類型多樣，能夠快速適應市場變化等特點。 我們的毫米波的人工電磁材料技術可以讓5G基站天線具有比4G基站天線更小面積和更多的天線數及接口，極大地提高系統容量和頻譜效率；天線陣列寬角掃描技術，可以在不增加天線數目的基礎上將手機的覆蓋能力提高70%以上；是滿足新一代無線通信產業對多天線系統小體積、高容量、廣覆蓋的需求的重要保障，顯得尤為迫切和重要。我們基于矢量擬合法的濾波器特性提取和診斷算法，能夠更精準的設計高良率的無源器件；同時結合神經網絡和人工智能算法，可以適用于我司的濾波器自動檢測設備和產線，實現濾波器的無人調試和高效檢驗交付。

膜技術特別是超濾膜技術廣泛應用到海水和水體凈化、化工分離、醫藥和食 品等領域。但是，目前的膜材料耐污染能力和選擇性均有限，且成本高，限制了 膜技術的廣泛應用。該技術通過酸化 ZrxSi1-x O2 /Al2O3 功能材料的制備、在多孔支 撐體表面組裝成自組裝膜和集成設備后具有親水、耐污染、選擇性吸附和凈化的 性能，可廣泛用于海水淡化預處理、含油海水和污水的凈化等，并已進行了 200 升/小時自組裝膜集成設備現場運行，完全可以產業化。 該技術通過酸化 ZrxSi1-x O2 /Al2O3 功能材料的制備、在多孔支撐體表面組裝成自組 裝膜和集成設備，該自組裝膜集成設備對海水和含油海水凈化后可以分別達到碎 屑巖油藏注水 A3 級標準(SY/T 5329-94)和天津市污水綜合排放 1 級標準 (DB12/356—2008)，以及海水淡化反滲透膜的進水(濁度≤0.3NTU, SDI≤4)和向環境 排放及回用的要求(固體懸浮物≤3mg/L，油含量≤8mg/L，COD≤50mg/L)，在 0.1Mpa 壓力下的通量大于 500L/m2h，凈化 1 噸海水的成本約 0.2-0.3 元人民幣，成本低， 可進行重復利用，可代替目前使用的聚合物超濾膜裝置（1.7－2 元，材料無法回 收利用，通量低）。 成果水平：國內領先，2 項發明專利 市場分析及前景：該技術研制的自組裝膜和集成設備已經進行了 200 升/小時自 組裝膜集成設備的現場運行，完全可以進行產業化。年產 100 噸酸化 ZrxSi1-x O2 /Al2O3功能材料需要投資 500 萬元人民幣（包括固定資產和流動資金），可制造處 理 200 萬噸水的自組裝膜集成設備，需要員工 10-15 人，年利潤大約在 1000 萬 人民幣。1 噸酸化 ZrxSi1-x O2 /Al2O3功能材料組成自組裝膜后可處理含油海水 2 萬噸，核 處理 1 噸含油海水需 0.2-0.3 元人民幣。 主要技術指標：該自組裝膜集成設備對海水和含油海水凈化后可以分別達到碎屑 巖油藏注水 A3 級標準(SY/T 5329-94)和天津市污水綜合排放 1 級標準 150天津大學科技成果選編 (DB12/356—2008)。 合作方式：融資 1000 萬 

成果簡介： 微流場技術作為化工行業綠色升級轉型過程中有效的過程強化技術，能夠大幅提升化工過程的三傳一反效率、提升化工體系的個性化和智能化、降低污染排放和生產風險。項目團隊進行了基于尺度效應優化的工程應用研究；開發了高匹配性的微流場裝備；并對微流場中反應-反應及反應-分離耦合的系統集成研究及應用拓展。主要成果如下：

重慶養牛長期役用，肉用生產能力及牛肉品質差，優質牛肉依賴市外調入或國外進口。該成果歷經十余 年，引入8個世界著名肉用品種，篩選出4個二元雜交組合、2個級進雜交組合、1個三元雜交組合;配套優質 牧草的栽培及飼料加工調制技術、營養調控技術、標準化飼養技術、生物安全技術、程序化人工授精技術, 實現了役用牛向肉用牛的轉變,產肉能力提高3倍以上、肉質達到國家特級標準、安全指標符合國家及歐盟等 要求，每頭肉牛的產值提高5~6倍，填補了市內優質牛肉生產的空白；獲得國家發明專利授權13項、發布重 慶市地方標準14個，助推形成了一批國家級及市級肉牛產業龍頭企業，在保供增收及促進農業結構調整方面發揮了積極作用。本成果于2014年獲重慶市科技進步獎三等獎。

近日，南京大學電子科學與工程學院潘力佳、施毅教授團隊在電子皮膚器件領域取得重要進展。