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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。

西安交通大學能源與動力工程學院微區X射線熒光光譜儀競爭性磋商

近期，我院肖瑞春副教授與中國科學院合肥物質科學研究院張昌錦研究員課題組及其合作者在二維滑移鐵電材料中發現了與鐵電序不完全同步的體光伏效應，這一結果豐富了人們對鐵電序和體光伏效應之間關系的理解，相關研究成果近期發表在《npjComputationalMaterials》上。

在碳中和目標驅動下，光伏發電裝機水平預計將成倍增長。空氣污染將會降低光伏發電水平，有損光伏發電的“減污降碳”效益，然而，我國空氣污染及其改善對光伏發電的影響仍缺乏系統研究。

本發明公開了一種適用于單級式并網光伏逆變器的最大功率跟 蹤方法。所述最大功率跟蹤方法特征在于周期性執行如下步驟：(1)采 樣光伏陣列輸出電壓，判斷光伏陣列輸出電壓是否降低到設置的臨界 值以下，是則跳過步驟(2)、(3)、(4)執行步驟(5)，否則執行步驟(2)；(2) 判斷光伏陣列電壓是否增加，若是則執行步驟(3)，否則跳過步驟(3)執 行步驟(4)；(3)記錄當前光伏陣列電壓和并網電流指令；(4)增加并網電 流指令并限幅，限幅值為步驟(5)中的記錄值；(5)記錄當前并網電流指 令，并減小并網電流指

采用理論分析、數值模擬、相似模擬和現場實測等多種綜合研究方法，對分岔合并煤層上覆煤層采動后破碎頂板條件下 72 煤安全高效開采綜合技術進行系統研究。分析工作面的地質條件，測試工作面煤巖力學參數，掌握工作面煤巖力學特性；分析 71 煤開采對底板破壞影響規律，為工作面超前預注漿加固范圍提供依據；針對破碎頂板的特點，分析兩柱式和四柱式支架對破碎頂板的適應性，改變淮北礦區傳統的破碎頂板采用兩柱式支架選型原則，提出適合工作面破碎頂板條件的四柱支撐掩護式支架；確定注漿方案，選取注漿材料，實驗優化注漿漿液配比，設計漿液擴散半徑，布置注漿孔；現場實測破碎頂板條件下工作面礦壓顯現及圍巖運移特征，為有效的破碎頂板控制技術及頂板管理提供依據。1）針對試驗工作面復雜難采條件，研究提出了采用適應難采條件的四柱支撐掩護式支架結構，并合理設計了支架參數，改變了淮北礦區傳統的破碎頂板采用兩柱式支架選型原則，為淮北礦區破碎頂板的管理提供了全新途徑。2）研制了具有初撐力高、頂梁整體剛性強，前部支護強度大，密封性好、較大的面向煤壁的水平力、帶壓移架、底座采用半封底形式，抬架力高、液壓系統流量大等特點的 ZZ7600/20/40 新型液壓支架，解決了復雜難采煤層工作面易出現煤壁片幫、超前冒頂和支架扎底等難題，保證了工作面安全高效回采。3）與國內外同類研究相比，創新提出“更換鉆頭”與“跟管鉆進”埋設注漿套管的新方法，研發了經濟可行的破碎頂板注漿加固補強技術，有效控制了頂板冒落，為工作面安全順利回采創造了良好條件，降低了注漿成本，解決了破碎頂板鉆孔、埋設注漿套管難的問題。