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主要功能?雙行顯示，具有修改、插入、刪除功能 重現功能 快速上下翻轉 快速左右翻轉 240種計算功能 10位數+2位指數顯示 錯誤提示 9個變量 分數計算 百分數計算 答案存儲 六十進制與十進制的換算 雙曲/反雙曲函數 常用及自然對數、指數、倒數、階乘 隨機數、π、小數位數、有效位數、舍入 平方根、立方根、根、平方、立方 極坐標/直角坐標變換/雙曲/反雙曲函數 分數計算、百分數計算、度分秒計算 排列、組合 統計、回歸計算 規格參數 ?????????重量：135g(含電池) 機身尺寸：148mm*80mm*18mm 耗電：0.0002W 電源：一節AAA（7號/SUM-4） 電池壽命：約有2年（每天使用一小時） 操作溫度：0℃-40℃ 包裝尺寸：152mm*88mm*24mm

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產品詳細介紹SPC-QL輪流顯示搶答器    該系列產品在全國各地電視臺、工廠、機關、團體、工會、學校、部隊、行政和機關等部門得到廣泛使用。產品性能：（單片機控制）1.本儀可允許8組（8隊）進行搶答；2.搶答時間和答題時間可調；3.倒計時顯示搶答時間和答題時間；4.顯示屏上的搶答組用高4英寸數碼管顯示、時間用4英寸數碼管顯示；數碼管采用長壽命高亮度數碼管，白天亦可進行搶答活動；5.“搶答開始”、“有人搶答”、“搶答時間已到”均發出不同聲音作提示；6.各組可分別進行加分或減分（加分以10分為單位，減分以10分為單位）；7.自動累計各組得分，按“調顯”鍵輪流顯示各組得分；8.以閃爍方式顯示出違法搶答(偷跑)小組，并用特殊聲音告警；9.不需電池，本搶答器的得分情況，不會因突然停電事故而丟失或錯亂。特點：   可懸掛式顯示屏，真正LED數碼管顯示（與銀行匯率牌相同，非發光二極管）； 該產品做工精細，操作簡便（傻瓜化），安裝簡單（都是插頭連接）    來自國際 ISO 9001 質量體系認證企業。質量好、性能優、價格廉、售后服務及時，讓您用的放心，歡迎您的光臨。規格：37cm×25cm            廠家直銷，歡迎訂購，歡迎代理18959026935        0597-2888150

產品詳細介紹液晶顯示屏翻轉器       液晶顯示器翻轉器主要應用于各種高檔會議廳，交易廳，高級多媒體網絡系統，辦公家私場所，該翻轉器一般適用于17-24寸以下液晶顯示器(其他尺寸定做）， 當打開翻轉器時液晶顯示屏會自動翻轉成105度角度（特殊要求也可以另行設計），鍵盤也同時會自動升起與桌面齊平，當不使用時，顯示屏可 自動翻轉隱藏于桌面內部，產品具有防盜、防塵保持桌面平整，美化桌面等功能。   產品特性：   1、 電動控制、翻轉自如、外形美觀； 2、 使用靈活、穩定性好、抗震性好； 3、 適用于17寸以下液晶顯示器(尺寸小于410×345×70)； 4、 手動控制、無線搖控、集中控制并支持RS232和RS485； 5、 安裝方便、操作簡單； 6、 面板有優質不銹鋼面、砂紋黑、特質處理的木紋圖案（不用貼木皮）。   電動翻轉器參數要求： 1．電源   交流電220V 50Hz 2．翻轉角度105度，同時可按客戶要求來調節顯示屏的角度   常規產品基本參數:(實際尺寸和參數以實物為準)  

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。

本發明公開了一種基于電壓信號復合前饋的構網型VSG輸出功率解耦方法，涉及電力電子控制技術領域，對構網型VSG功率同步控制的變流器輸出電壓信號復合前饋實現構網型變流器并網系統及實現變流器輸出功率解耦的方法。包括構網型VSG功率控制模塊、電網參數檢測單元、線路阻抗觀測器、虛擬阻抗壓降前饋環路以及電壓信號二次前饋環路。本發明的復合前饋控制策略結合虛擬阻抗和電壓幅值與功角補償，顯著減弱了有功與無功功率的耦合作用，實現了高效解耦，適用于復雜電網環境。

該脫器由柑欖球狀的頭及連桿、手柄組成。柑欖球狀頭分為七種型號。直徑為4.0、6.0、8.0、10.0、12.0、14.0、16.0mm，長度為10～50mm。連桿長40mm，直徑2.5mm；手柄長70mm，直徑為10mm，可任意彎曲角度，利于術中操作。鈦合金制做，彈性高、重量輕，永不生銹，柔韌性好。