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小試階段/nZrB2-SiC陶瓷材料具有耐高溫、抗氧化燒蝕、抗沖刷、室溫及高溫力學性能良好等優異性能，是超高溫應用領域最具潛力的候選材料，有望用于高超聲速長時飛行、大氣層再入、跨大氣層飛行、火箭推進系統及熔煉電極、熔煉坩堝等極端熱化學環境中。現有的硼化鋯-碳化鋯超細復合粉體的制備技術存在以下不足：成本高、反應溫度高、過程不易控制、工藝過程復雜、產率低、合成粉體的純度較低、粉體顆粒粒徑分布不均勻和粉體顆粒容易團聚等，極大地限制了硼化鋯-碳化鋯超細復合粉體的產業化生產。本發明旨在克服現有技術的不足，目的

燃料電池作為高節能性，環境負荷小的能源技術受到注目。燃料 電池的氫氣源現在主要利用天然氣，甲醇，DME，輕質餾分，汽油和 煤油等進行水蒸氣重整開發。其中，煤油具有價格便宜，攜帶便利，常溫下穩定性高，供給系統完善等優點。可以廣泛應用于家庭，汽車， 野外或者是災害時，成為非常方便的電力供給源。但是用于燃料電池 的燃料油中的硫磺含有量必須從現在的數十 ppm 減少到 1ppm 以下。 為了達到這種嚴格的超深度脫硫，在現在既存的石油加工廠通過加氫 精制脫硫的話，需要十分巨大的設備投資，實際上對于燃料電池用燃 料油的脫硫處于無法對應狀態。另外利用化學吸附的吸附型硫磺脫除 器正在開發中，但是吸附選擇性低，使用了無法再生的高價吸附劑， 處理能力也比較低。 項目特色 本技術采用和現在的研究完全不同的想法，利用常壓低溫下的氧 化反應，將煤油中的硫磺化合物用油溶性氧化劑氧化，并通過常壓常 溫下的選擇吸附除去硫的氧化物砜，是一種新的低價脫硫法。無論在 國內國外，像本技術一樣利用固定床流通式反應裝置除去燃料油中的 硫磺化合物的研究很少有報告。這個超深度脫硫技術的反應條件非常 溫和，應用于燃料電池的燃料油重整器，可以很容易使燃料電池小型 化，輕量化。和傳統的高溫高壓下的加氫脫硫方法相比，本技術是在 溫和條件下的高效率脫硫法。和非氧化吸附式脫硫技術相比，脫硫效 率高數十倍，對于硫氧化物的選擇吸附性高，吸附劑可以再生，吸附 劑的使用量減少，可以降低成本。本項目的目的是將這個新的低價脫 硫法應用于燃料電池的重整系統，制造出氫氣提供給燃料電池。 項目應用前景 1. 利用氧化吸附脫硫法開發煤油的超深度脫硫器 圖 1 是氧化吸附脫硫法的原理及煤油超深度脫硫器的概念圖。煤 油中的難脫硫化合物 DBT 在催化劑及氧化劑存在下，在常壓低溫下 很容易氧化，生成硫氧化物，然后通過常溫常壓下的吸附被除去。反應容器里放入煤油及氧化劑，通過自然滴落在常壓下送進填充了催化 劑的固定床流通式氧化反應器，然后，常溫常壓下通過吸附器進行吸 附，除掉氧化后的硫磺化合物。現在的研究結果是通過氧化吸附脫硫 法可以將煤油中的硫磺含量減少到 0.5ppm。 2．超深度脫硫煤油的重整反應 圖 2 是利用 Ru 系催化劑對含不同濃度硫的煤油進行水蒸氣重 整反應的結果。其反應是煤油和水生成 CO2 和 H2。從結果來看，不 含硫的煤油 750 度的重整反應活性達到 100%，氫氣收率達到了 80%， 而含硫磺煤油的催化反應表現出催化劑失活現象。 3．項目計劃 a.建立一套連續的氧化吸附脫硫裝置，改變催化劑，氧化條件及 吸附劑，將煤油中的硫磺含量減少到 0.1ppm。 b. 試做一套小型化脫硫裝置，進行 1000，2000，10000 小時長期 試運轉實驗，對催化劑，吸附劑的壽命，再生的可能性，裝置的長期 穩定性進行考察。 c.建立一套煤油的水蒸氣重整反應裝置，利用超深度脫硫煤油進 行水蒸氣重整，開發高活性，長壽命的重整催化劑。 d.將超深度脫硫器與重整反應系統組合成試驗用別體型重整器， 利用煤油制造氫氣提供給燃料電池。 e.所需的儀器設備 硫磺化學發光檢測器（Sulfur Chemiluminescence Detector）， 氫 火 焰 離 子 檢 測 器 氣 相 色 譜 （ Gas Chromatography-Flame Ionization Detector）， 熱導池檢測器氣相色譜（ Gas Chromatography-Thermal Conductivity Detector）等

本發明公開了一種基于CMA?ES優化算法設計聲學超材料單元的方法，該方法將CMA?ES優化算法和有限元分析方法集合，CMA?ES優化算法可以對0?1排布的陣列進行優化，每一個尺寸維度的0?1陣列，都對應一種聲學超材料單元結構，其中，0和1分別代表由空氣或光敏樹脂構成的聲學單元結構的子單元；在優化過程中，每一個聲學超材料單元結構的等效折射率和阻抗值可以通過有限元分析方法分析提取，作為CMA?ES優化算法中適應度函數的變量；通過對適應度函數的值進行優化，最終可以得到最優的、滿足設計要求的聲學超材料單元結

HCRG一XA超導熱管余格回收器是德煤、油、氣鍋爐（密爐）余熱回收的專用設備，安裝在鍋爐（密爐）煙口或煙通中，將煙氣余熱回收后加熱空氣，熱風可用作鍋爐（密爐）助憾和干燥物料。其結構如下翻所示；四周管箱，中間后板將上下兩側通道期開，熱管為全翅片管，可單極熱管更換，工作時，高溫湘氣流經回收器下部沖期熱管，此時熱管吸熱，端氣放熱溫度下降，熱管將吸收的熱量傳至上部，將流經熱管上部的冷空何加熱，此時熱管放熱，空氣吸熱溫度上升。

本發明公開了一種D2D通信中頻譜效率最大化的功率分配方法，通過分布式優化蜂窩用戶的發射功率、D2D用戶對的發射功率，在保證宏用戶最低服務質量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的頻譜效率。在給定蜂窩頻帶資源的情況下，最大化D2D通信的頻譜效率等價于最大化D2D通信的和速率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時被所有D2D用戶占用的情況下，最優的蜂窩用戶發射功率和D2D鏈路發射功率。主要用凸近似的方法將非凸問題近似為可求解的凸優化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到凸問題的優化解。本發明具有收斂速度快，計算量小，易于實現，結果精度高等優點。

2021 年 1 月 27 日，由西南交大與中車大同聯合研制的我國首臺氫燃料電池混合動力機車，在中車大同電力機車有限公司成功下線，標志著我國氫能軌道交通技術取得關鍵突破。該車采用西南交通大學陳維榮教授團隊研發的軌道交通大功率燃料電池發電系統，突破了燃料電池混合動力系統集成、系統優化控制以及能量管理等核心技術，電堆采用國際領先、可低溫啟動的日本豐田金屬電堆，這也是燃料電池金屬電堆在軌道交通領域的首次應用。該車設計時速每小時 80 公里，滿載氫氣可單機連續運行 24.5 小時，平直道最大牽引載重超過 5000 噸，在不用改變任何鐵路基礎線路條件下，可在各類機務段、車輛段、編組站以及大型工廠、礦山、港口等場所執行運轉、調車、救援等多用途任務。 陳維榮教授團隊自 2008 年起，在我國率先開展氫燃料電池在軌道交通中的應用研究，開拓了氫能軌道交通研究方向。歷時十余年的技術攻關，團隊突破了大功率燃料電池優化控制、混合動力系統能量管理、故障診斷與壽命預測等關鍵技術，于 2013 年成功研制我國首輛燃料電池電動機車，并于 2016 年與中車唐山公司聯合研制成功世界首列燃料電池混合動力有軌電車，引領了我國氫能軌道交通技術發展。 

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。

山東大學多源固廢基土木功能材料產業示范生產系統招標項目的潛在投標人應在山東省魯成招標有限公司2408室（濟南市經十東路10567號成城大廈A座），疫情期間招標文件采用郵寄方式，不需現場領取。獲取招標文件，并于2022年06月14日09點00分（北京時間）前遞交投標文件。

本實用新型涉及功率放大器技術，具體涉及基于 FIR 數字濾波器原理的數字幅頻均衡功率放大器裝 置，包括依次連接的信號預處理模塊、前級放大模塊、數字幅頻均衡模塊、DAC 后級濾波模塊和功率 放大模塊，與數字幅頻均衡模塊連接的 FPGA 模塊，以及與 FPGA 模塊連接的觸摸屏模塊。該放大器裝 置基于 FPGA，以嵌入式處理器 NIOSⅡ為控制核心，輸出功率可達到 10W，電路效率達 66%，經過數 字幅頻均衡處理后，以 10KHz 時輸出信號電壓