太阳城集团亚洲娱乐城-澳门太阳城集团娱乐城最新地址_百家乐电影网_全讯网xb112 (中国)·官方网站

本發(fā)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(shù)；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(lián)數(shù)； 通過構(gòu)造擴散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)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(shù) Pr

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)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(tǒng)建設中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關(guān)于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)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(nèi)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(jīng)超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網(wǎng)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(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)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(wǎng)運行管理帶來嚴峻挑戰(zhàn)。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)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(wǎng)調(diào)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(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態(tài)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(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡將各節(jié)點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式挖掘各頻率下各場站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實現(xiàn)子序列動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，將其與動態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動態(tài)時空關(guān)聯(lián)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(gòu)得到各場站功率進而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)電功率預測 首先，基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)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(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)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(guān)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?qū)崿F(xiàn)功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預測的聯(lián)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(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現(xiàn)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(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優(yōu)勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關(guān)聯(lián)特征，實現(xiàn)分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數(shù)據(jù)時，考慮分布式光伏時空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現(xiàn)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(guān)性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長期穩(wěn)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(fā)生短時波動，因而各場站關(guān)聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(xiàn)功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡的分布式光伏功率預測方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式實現(xiàn)挖掘各場站間關(guān)聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關(guān)聯(lián)關(guān)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(tài)分量，減小關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓練方式實現(xiàn)，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數(shù)據(jù)而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導致被外部攻擊者進行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓練方式難以實現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)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(xiàn)對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯(lián)邦學習框架，實現(xiàn)各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時取得不錯的預測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)性。對于分布式光伏，雖然場站數(shù)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(guān)性較強。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動方式根據(jù)網(wǎng)絡當前的各場站輸入功率進行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動態(tài)表征，實現(xiàn)功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數(shù)據(jù)隱私應的前提現(xiàn)實現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)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(guān)鍵的輸入特征，以此實現(xiàn)時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯(lián)邦學習框架聚合各本地模型，實現(xiàn)各站點信息聚合，實現(xiàn)精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應用于配電網(wǎng)負荷預測、用戶可調(diào)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(wǎng)的安全、經(jīng)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(yōu)的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

產(chǎn)品詳細介紹

產(chǎn)品詳細介紹 簡   簡介 編 有如下特點： 　　1、為 HDX 而優(yōu)化 　　2、全屏高清視頻 3、全高清1080P視頻播放[1]  4、10/100/1000BASE-T 以太網(wǎng) 5、電壓小于 5 瓦[2]  N   產(chǎn)品特性 編 全高清 1080P 視頻播放 　　10/100/1000BASE-T 以太網(wǎng) 　　雙顯示選項 　　可選支持 802.11b/g/n 無線網(wǎng)卡 N   產(chǎn)品功能參數(shù) 參數(shù)指標 功能 型號N500 綜合 為HDX而優(yōu)化 是 Numo 3系統(tǒng)架構(gòu) 是 DRAM內(nèi)存 1GB 顯示支持 最大分辨率 1920×1080 次要顯示器選項 1920×1080 視頻& Flash 播放 全高清1080P客戶端 側(cè)邊呈現(xiàn)與硬件加速 電源管理 功率 <5W 備用電源 <1.5W 瞬間啟動 是 外圍設備支持 USB鍵鼠 是 USB 2.0接口 4 智能卡閱讀器 是 攝像頭 是 管理 集中管理選項 是 遠程升級固件 是 網(wǎng)絡 以太網(wǎng) 10/100/1000BASE-T 無線網(wǎng)絡 802.11b/g/n（可選安裝）

4KPro-UHD全高清投影 2800流明（ISO標準）白色亮度/色彩亮度*1*2 對比度：35,000:1*1*2 10-bit色彩深度 1.62倍變焦，支持水平垂直梯形校正 白色亮度：2800流明（ISO標準） 色彩亮度：2800流明（ISO標準） 分辨率：4KPro-UHD(3840x2160)分辨率 重量：大約4.0kg 顯示技術(shù)：3LCD

該成果提供了一株能促進土壤磷轉(zhuǎn)化、增加土壤可溶性磷含量的熒光假單胞菌以及它在溶解土壤有機磷、增加土壤可溶性磷含量中的高效運用。該菌劑可通過大規(guī)模工業(yè)發(fā)酵制備，應用后可促進土壤溶磷解磷、改善農(nóng)作物磷素營養(yǎng)，有效提高土壤磷的生物利用率，促進作物生長，降低磷肥使用，減少種植成本。 磷是植物生長不可缺少的元素。但土壤中大部分的磷以難溶性的形式存在，導致我國74%的耕地土壤缺磷，土壤中95%以上的磷不能被生物直接吸收利用。即便施入磷肥，作物的磷利用率也只有5%——25%。利用該技術(shù)可有效提高土壤磷的生物利用率，減少農(nóng)業(yè)投入，減輕環(huán)境污染。該技術(shù)使用簡單方便且效果理想，預計投放市場可產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。 轉(zhuǎn)化條件：微生物菌劑生產(chǎn)無需大面積廠房，有發(fā)酵罐和分裝車間即可投入生產(chǎn)。 成果完成時間：2015年4月

Y50EX系列圓形連接器，符合GJB598A標準，參照美軍標MIL-C-26482。等效于JY系列、YB系列、MS系列，并且同一型號對應插頭、插座可以互配。該系列連接器連接方式為卡口式快速連接，具有密度高、耐環(huán)境、體積小、可靠性好等特點。廣泛用于航空、航天、航海、通訊、工交電力、郵電鐵路指揮系統(tǒng)等電氣及電子設備的線路連接。

產(chǎn)品詳細介紹專業(yè)手持取樣泵(0.2-2.6L/min) 產(chǎn)品型號 SC-Ⅰ（便攜式水質(zhì)取樣器）  您理想的專用采樣工具！ 專利號：2010305483538    流量一覽表  驅(qū)動器  泵頭  軟管  流量范圍  SC-Ⅰ  253Y  15#  24#（壁厚δ=2.4）  260~2600ml/min 推薦使用 ■ 野外取樣專用泵、在線監(jiān)測取樣泵。    ■ 環(huán)境監(jiān)測站、水處理、氣體、液體取樣的理想工具，可連續(xù)或間斷使用■ 取樣無交叉污染，可采集醫(yī)療級樣品。■ 可分層采樣，吸程可達8米，可對深水進行采樣，亦可采氣體樣本。■ 僅3kg便于攜帶，自帶充電鋰電池，無需帶上繁重的配件。 功能簡介 ■ 充電式電源、便于攜帶、適用于無電源的地方  ■ 適配易裝型泵頭,操作簡便易于清洗   ■ 進口便攜式驅(qū)動器，轉(zhuǎn)速為0-1200 rpm無級調(diào)速，正反轉(zhuǎn)可逆 ■ 可采集高比重高粘度液體、可采集含固形物顆粒混懸液體、可分層采樣，吸程最深可達十米。 ■ 標配：驅(qū)動器、充電器、電池、泵頭、10米軟管、取樣頭、便攜箱  技術(shù)參數(shù)  轉(zhuǎn)速范圍：  0-1200rpm     外形尺寸：  長260*寬112*高265  整機重量：  3.0Kg  工作環(huán)境：  野外，室內(nèi)  適用電源：  充電選用Ac220V50/60Hz(Ac110V50/60Hz選配）  最大吸程：  8m  系統(tǒng)型號解釋