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（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。

中國科學技術大學教授潘建偉及其同事陳宇翱、徐飛虎等利用多光子量子糾纏在國際上首次實現分布式量子相位估計的實驗驗證，這為將來構建基于量子網絡的高精度量子傳感奠定基礎。該成果于11月30日在國際學術知名期刊《自然·光子學》上在線發表。 分布式傳感是一種可用于同時執行遠程空間多個節點上精密測量任務的重要手段，在日常生活、科學研究和工程等領域有著廣泛的應用。例如，該項技術可用于橋梁、飛機等大型結構的應力場分布和溫度場分布的有效監測。隨著量子技術的不斷發展，傳感技術也邁進了量子化時代。量子網絡作為量子信息和量子計算的重要組成，在執行各類遠程多節點任務中起著重要作用。當對多個空間分布的參量進行測量時，分布式量子傳感能夠實現超越經典統計極限的測量精度。然而，分布式量子傳感面對的一個重要問題是：如何選擇并制備能夠實現對多個參量最優的測量精度的量子糾纏態。研究表明，對于某類分布式的最大糾纏態，理論上能夠達到最優測量精度，即海森堡極限。 研究團隊設計了最優的測量方案，基于多光子量子糾纏，通過操縱六光子干涉儀，實驗演示了多個獨立的相移及其平均值測量。實驗結果顯示，利用分布式糾纏態進行測量，其精度可以超越經典傳感器的理論極限。基于光子糾纏和相干性組合的方案，研究團隊進一步實驗演示了多個空間相移的線性組合測量（參數數量總個數達到21個），與僅利用粒子糾纏的方案對比，該組合式方案不僅能夠增加可測量參數數量，還能提高測量精度。 該項工作成功實現了多參量分布式量子傳感的原理性實驗驗證，評估了不同糾纏結構情況下的測量精度，驗證了糾纏結構對測量精度的增強效果，擴展了資源利用率和可測量的參量數量，朝分布式量子傳感的實際應用邁出了重要一步。《自然·光子學》雜志的審稿人對該工作給予高度評價，稱贊這是一項“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

項目成果/簡介:中國科學技術大學教授潘建偉及其同事陳宇翱、徐飛虎等利用多光子量子糾纏在國際上首次實現分布式量子相位估計的實驗驗證，這為將來構建基于量子網絡的高精度量子傳感奠定基礎。該成果于11月30日在國際學術知名期刊《自然·光子學》上在線發表。 分布式傳感是一種可用于同時執行遠程空間多個節點上精密測量任務的重要手段，在日常生活、科學研究和工程等領域有著廣泛的應用。例如，該項技術可用于橋梁、飛機等大型結構的應力場分布和溫度場分布的有效監測。隨著量子技術的不斷發展，傳感技術也邁進了量子化時代。量子網絡作為量子信息和量子計算的重要組成，在執行各類遠程多節點任務中起著重要作用。當對多個空間分布的參量進行測量時，分布式量子傳感能夠實現超越經典統計極限的測量精度。然而，分布式量子傳感面對的一個重要問題是：如何選擇并制備能夠實現對多個參量最優的測量精度的量子糾纏態。研究表明，對于某類分布式的最大糾纏態，理論上能夠達到最優測量精度，即海森堡極限。 研究團隊設計了最優的測量方案，基于多光子量子糾纏，通過操縱六光子干涉儀，實驗演示了多個獨立的相移及其平均值測量。實驗結果顯示，利用分布式糾纏態進行測量，其精度可以超越經典傳感器的理論極限。基于光子糾纏和相干性組合的方案，研究團隊進一步實驗演示了多個空間相移的線性組合測量（參數數量總個數達到21個），與僅利用粒子糾纏的方案對比，該組合式方案不僅能夠增加可測量參數數量，還能提高測量精度。 該項工作成功實現了多參量分布式量子傳感的原理性實驗驗證，評估了不同糾纏結構情況下的測量精度，驗證了糾纏結構對測量精度的增強效果，擴展了資源利用率和可測量的參量數量，朝分布式量子傳感的實際應用邁出了重要一步。《自然·光子學》雜志的審稿人對該工作給予高度評價，稱贊這是一項“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

開展設備狀態監測與故障診斷可以及時了解和掌握設備的工作狀態，甚至提早期發現故障，找出故障的成因，并預報故障發展趨勢。以往依賴人工經驗，靠五感或簡易儀表進行的常規檢測已不適用。現代設備的狀態監測。分布式在線監測系統采用計算機技術、網絡技術、信號處理與分析技術，形成分布式的監測體系。 該系統重點解決關鍵設備遠程在線監測、設備狀態評價、設備故障診斷等問題。系統采用三層架構的體系，實現遠程異地對設備運行狀態進行監測，自動跟蹤、記錄設備的相關指標，診斷設備可能發生的故障，科學地評價設備狀態，為設備維修和維護提供科學的依據。 系統由多臺計算機通過計算機通訊手段形成一個完整的診斷網絡，每臺計算機分布在不同的場所，可以分別獨立地完成各自的特定功能，同時在邏輯上相互聯系，形成一個監測與診斷整體，給使用者帶來了方便，系統的可擴展性也大大提高。系統的主要功能模塊包括常規在線監測、數據保存（支持三種存儲模式：定期存儲、報警存儲、人工觸發存儲），歷史數據追溯、趨勢分析、監測報表、實時數據采集、故障診斷等功能

本發明公開了一種基于磁盤的分布式圖計算方法，該方法采用基于磁盤的分布式計算模型，用圖分割算法將原始圖分割成 P 個子圖，通過 N 次迭代完成一個圖算法作業，子圖的一次執行為一個任務，共包括(P×N)個任務；一個任務包括(1)子圖加載和構建；(2)子圖的計算；(3)結果存儲、向其它子圖發送相關數據的步驟；本方法以流水的方式調度任務，通過任務之間的重疊執行，可隱藏系統執行過程中磁盤讀寫與通訊的時延，這種執行過程使整個系統

本系統結合深度學習等智能化算法機理，研究出一套云工作流智能管理與調度優化算法，面向復雜工業制造領域云工作流實現服務定制與靈活部署需求，達到云計算資源的集約利用和合理優化調度的目的，能夠使大規模跨集群云數據中心資源得到充分利用。在不同典型應用場景下，尤其是在用戶具有不同程度的偏好時，滿足用戶隱私安全保護和不同服務質量標準要求，大幅降低執行時間和耗費成本。

本發明公開了一種分布式存儲系統請求的處理方法，屬于信息 存儲技術領域。本發明在以新能源供電為主、市電供電為輔的多副本 分布式存儲系統中，動態開啟、關閉數據節點以使整個系統動態匹配 新能源的電力供應。添加以 SSD 作為存儲介質的 SSD 節點作為系統緩 存區，將對關閉數據節點的不可延遲的及時請求劃分為兩個階段：低 能耗的及時在線響應階段和高能耗的后臺離線存儲階段，在線階段保 證性能需求，離線階段充分利用新能源。同時，

項目簡介： 為了整合分布式發電的優勢 ， 彌補單一分布式發電的缺點，多 種分布式電源與儲能協調控制相關技術研究越來越受到重視。常見的分布式能源主要包括太陽能、生物質能

一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 吾駕之寶汽車技術（江蘇）有限公司 企業法人 任彥君 注冊時間 2021.05.13 注冊所在省市 江蘇省南京市 組織機構代碼 MA260MX1-4 經營范圍 許可項目：檢驗檢測服務；互聯網信息服務（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動，具體經營項目以審批結果為準）一般項目：汽車零部件研發；配電開關控制設備研發；電機及其控制系統研發；技術服務、技術開發、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣；軟件開發；信息系統集成服務；汽車零配件零售；智能車載設備銷售；新能源汽車整車銷售；新能源汽車電附件銷售；新能源汽車換電設施銷售；電子產品銷售；電力電子元器件銷售；專業設計服務；五金產品零售；計算機軟硬件及輔助設備批發（除依法須經批準的項目外，憑營業執照依法自主開展經營活動） 企業地址 江蘇省南京市玄武區長江后街6號 獲投資情況 暫無 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 任彥君 機械工程學院/車輛工程 2020.9/博士在讀 馮斌 機械工程學院/機械工程 2020.9/碩士在讀 柏碩 機械工程學院/機械工程 2019.9/2022.7 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 殷國棟 教務處/車輛工程 教務處處長/教授 車輛動力學及控制 王斌 機械工程學院/計算機 黨委副書記/副教授 大學生創新創業教育 莊偉超 機械工程學院/車輛工程 系主任/副教授 混合動力汽車 五、項目簡介 智能電動汽車已成為當前全球汽車產業競爭的主戰場，其基礎載體和底盤構型正在向分布式驅動轉型。本項目研發了分布式驅動專用的車輛駕駛控制系統，突破了高動態牽引力控制技術、多模式動態協調控制系統、一體化智能集成架構三大核心技術，以第一作者發表SCI/EI論文14篇，申請發明專利16件。核心技術成功入選全球新能源汽車八大前沿技術，斬獲世界智能駕駛挑戰賽金獎、國際自主車輛競賽一等獎等榮譽。產品通過中汽研權威檢測，與國內外競品相比具有超高性價比優勢。本項目由東南大學博士團隊主創，團隊成員多學科交叉，技術實力獲江蘇省工信廳權威認可。目前，本項目已于2021年5月13日注冊成立吾駕之寶汽車技術（江蘇）有限公司，與奇瑞新能源、南京金龍、速羽動力等3家整車企業簽訂產品購銷合同320萬元，與徐州重工、中國中車、中興、華為等大型企業建立技術合作關系，完成了乘用車、商用車、工程機械等應用場景的全領域布局。公司采取“軟件+服務”模式，為整車研發全流程提供高性能駕駛控制系統與一站式配套服務。預計到2024年，公司全年營收將突破2億元大關，帶動上下游超過3000個就業崗位。在引領教育方面，團隊得到東南大學省重點實驗室和技術研究院的設備支持和人才供給，團隊還反哺于東南大學學科建設，積極參與卓越工程師培養基地建設。目前團隊正在積極完善運營管理體系，以成為引領民族汽車工業振興的“無價之寶”為目標而努力奮斗！

隨著工業生產水平和管理水平的不斷提高，計算機在生產和管理過程中的應用也日益廣泛。應用計算機實現火力發電機組運行參數及狀態的在線檢測、過程參數控制；實時診斷設備、以至系統運行存在的缺陷；分析參數的變化趨勢；及時發現或預報異常運行情況并提供事故處理信息。這是提高機組自動化水平，指導運行人員合理操作，提高機組運行的安全性、經濟性及發電機組的綜合管理水平，提高發電