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半透明有機(jī)光伏電池具有柔性、質(zhì)輕、無(wú)毒、顏色與透明度可調(diào)、 可采用大面積印刷制備、在全方位入射角且弱光環(huán)境下仍保持高 效率等特性，在便攜式可穿戴電子器件、可充電軍用帳篷、汽車(chē)及建筑玻璃等領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力。華南理工大學(xué)發(fā)光材料 與器件國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)了基于酰亞胺功能化苯并三氮唑、 萘二并噻二唑單元的聚合物半導(dǎo)體材料體系，在實(shí)驗(yàn)室小面積有機(jī)光伏器件的能量轉(zhuǎn)換效率達(dá)到18%，在世界范圍內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)了驗(yàn)證效率超過(guò)12%的 1 平方厘米面積的聚合物太陽(yáng)電池。大面積模組器件效率也超過(guò)了 12%，多次刷新國(guó)際權(quán)威第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證的同類(lèi)器件的最高效率，達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平。 

珠光顏料是一種特性顏料，指具有珍珠光澤、能夠產(chǎn)生獨(dú)特視覺(jué)效應(yīng)的一類(lèi)顏料。人工合成具有特定暴露面的鳥(niǎo)嘌呤晶體可有效解決魚(yú)鱗鳥(niǎo)嘌呤珠光顏料資源有限、提取工藝復(fù)雜、價(jià)格昂貴、耐熱耐光性差等問(wèn)題。 本成果突破有機(jī)小分子納米晶在晶化過(guò)程、晶型和形貌控制方面的合成難題，首次實(shí)現(xiàn)有機(jī)小分子鳥(niǎo)嘌呤的晶型、形貌、尺寸及珠光特性的有效調(diào)控，實(shí)現(xiàn)單一晶型的β相無(wú)水鳥(niǎo)嘌呤納米片的批量合成。這是國(guó)際上首類(lèi)人工合成的納米尺度的有機(jī)小分子晶體珠光顏料，性能穩(wěn)定、無(wú)毒、輕質(zhì)。 此外，我們創(chuàng)新性地將一系列染料分子摻雜到鳥(niǎo)嘌呤納米片晶體的晶格中。目前已成功將陽(yáng)離子金黃X-GL、結(jié)晶紫、亞甲基藍(lán)等十余種染料分子嵌入鳥(niǎo)嘌呤納米片的晶格中，在保有高反射率和珠光色的同時(shí)，獲得色彩豐富且晶型和形貌可控的彩色β相無(wú)水鳥(niǎo)嘌呤納米片。其在分散液中有明亮的珠光色（圖1），干燥的粉末呈現(xiàn)漂亮的顏色，且不會(huì)被洗脫，大大豐富鳥(niǎo)嘌呤珠光顏料的應(yīng)用范圍。另外，為降低彩色鳥(niǎo)嘌呤珠光顏料的毒性，我們還將中國(guó)化妝品原料清單中的堿性橙等十余種染料摻雜到彩色鳥(niǎo)嘌呤珠光顏料的晶格中，這些彩色鳥(niǎo)嘌呤將可用作護(hù)膚品和彩妝等高端化妝品珠光顏料，也可用作對(duì)健康和環(huán)保性要求高的兒童玩具、環(huán)保涂料的珠光顏料。

在雙碳政策的背景下，近年來(lái)光伏裝機(jī)量不斷攀升，但太陽(yáng)能資源自身波動(dòng)性及隨機(jī)性特點(diǎn)使其發(fā)電過(guò)程中的驟升或驟降現(xiàn)象對(duì)電力系統(tǒng)的合理調(diào)控和有效調(diào)度帶來(lái)困難，容易造成棄光現(xiàn)象的發(fā)生。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率可以使電力調(diào)度部門(mén)及時(shí)調(diào)整調(diào)度計(jì)劃，提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性，促進(jìn)新能源消納。預(yù)測(cè)的結(jié)果精度與其時(shí)間尺度具有強(qiáng)相關(guān)性，因而對(duì)于光伏場(chǎng)站而言，分鐘級(jí)的出力預(yù)報(bào)信息具有較高的參考價(jià)值。 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)是基于光伏電力不穩(wěn)定性特征和電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)平衡要求矛盾而產(chǎn)生的一種需求。超短期內(nèi)光伏輸出功率爬坡主要由云團(tuán)對(duì)太陽(yáng)輻射無(wú)規(guī)律的遮擋造成，該遮擋過(guò)程難以量化，對(duì)超短期內(nèi)光伏輸出爬坡預(yù)測(cè)造成了很大的困難。 為量化云團(tuán)對(duì)太陽(yáng)輻射的遮擋過(guò)程，本課題利用天空成像儀獲取云團(tuán)參數(shù)（云高，云速，云團(tuán)形狀），云高方面：基于雙目視覺(jué)原理，采用兩臺(tái)全天空成像儀捕捉天空?qǐng)D片，根據(jù)雙目攝像機(jī)視差及其幾何關(guān)系反向推算得出云團(tuán)高度；云速方面，結(jié)合單攝像機(jī)拍攝的連續(xù)天空?qǐng)D像計(jì)算得到云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)速度矢量；云團(tuán)形狀方面：利用圖像畸變矯正技術(shù)，結(jié)合云高信息，可獲取云團(tuán)形狀信息。根據(jù)上述云團(tuán)物理信息，默認(rèn)云團(tuán)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)短期內(nèi)保持恒定，對(duì)未來(lái)15分鐘內(nèi)云團(tuán)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行刻畫(huà)，再通過(guò)天文算法計(jì)算得到的太陽(yáng)方位，推算得出當(dāng)前云團(tuán)狀況下未來(lái)15分鐘地面陰影的變化情況，以此判斷光伏板的遮擋情況。后根據(jù)云團(tuán)厚度情況判斷其對(duì)太陽(yáng)光的遮擋率大小，以其為依據(jù)對(duì)理論計(jì)算出的太陽(yáng)輻照數(shù)據(jù)進(jìn)行削減修正，由此完成未來(lái)15分鐘內(nèi)的分鐘級(jí)超短期光伏功率變化預(yù)測(cè)。 本方法相比于基于衛(wèi)星云圖的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，觀測(cè)設(shè)備僅需兩臺(tái)全天空成像儀，安裝更為靈活且兼具更優(yōu)的性?xún)r(jià)比；設(shè)備還具備更高的時(shí)空分辨率，因而可以實(shí)現(xiàn)云團(tuán)的精細(xì)觀測(cè)，從而可完成更高精度的預(yù)測(cè)任務(wù)，預(yù)測(cè)結(jié)果具備更高的準(zhǔn)確性。 創(chuàng)新點(diǎn) 1、開(kāi)發(fā)出一種基于雙目視覺(jué)原理及圖像處理技術(shù)的云團(tuán)多尺度信息獲取方法。 2、開(kāi)發(fā)出一種基于云團(tuán)透射率和地面陰影軌跡預(yù)測(cè)的光伏場(chǎng)站出力分鐘級(jí)預(yù)測(cè)方法。 市場(chǎng)前景 隨著全球加快應(yīng)對(duì)氣候變化，光伏市場(chǎng)需求持續(xù)增加，數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)光伏行業(yè)在2021年繼續(xù)高歌猛進(jìn)，光伏新增裝機(jī)創(chuàng)歷史新高，達(dá)到54.88GW。未來(lái)十幾年，中國(guó)太陽(yáng)能裝機(jī)容量的復(fù)合增長(zhǎng)率將高達(dá)25%以上。根據(jù)光伏發(fā)電行業(yè)國(guó)家政策規(guī)劃，未來(lái)將著力推進(jìn)光伏基地化開(kāi)發(fā)、分布式化開(kāi)發(fā)以及綜合水風(fēng)光的綜合基地開(kāi)發(fā)。 無(wú)論是以沙漠、戈壁、荒漠地區(qū)為重點(diǎn)的大型風(fēng)電光伏基地開(kāi)發(fā)，還是整縣屋頂分布式光伏試點(diǎn)的組織開(kāi)展，或是綜合多種發(fā)電手段的新能源大規(guī)模發(fā)展，都需要準(zhǔn)確的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)為電網(wǎng)調(diào)度提供參考與保護(hù)。預(yù)測(cè)精度直接影響著電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，更會(huì)影響所有市場(chǎng)參與者的經(jīng)濟(jì)收益。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019年，我國(guó)發(fā)電功率預(yù)測(cè)市場(chǎng)的規(guī)模為6.34億元，預(yù)計(jì)2019年至2024年市場(chǎng)年均復(fù)合增速為16.2%，預(yù)計(jì)2024年光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)市場(chǎng)規(guī)模將增加至6.51億元。從中可以看出，光伏出力預(yù)測(cè)具備廣闊的市場(chǎng)前景。 本成果可實(shí)現(xiàn)霧霾、多云等極端天氣下的分鐘級(jí)光伏出力預(yù)報(bào)，滿(mǎn)足對(duì)電網(wǎng)調(diào)度及運(yùn)營(yíng)管理的需求同時(shí)兼具精度與成本優(yōu)勢(shì)。未來(lái)，隨著新能源信息化應(yīng)用環(huán)節(jié)的增加以及應(yīng)用對(duì)象的轉(zhuǎn)變，類(lèi)似光伏功率預(yù)測(cè)等信息化服務(wù)將成為主要需求，光伏出力預(yù)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模將持續(xù)擴(kuò)大，滲透率也將繼續(xù)加深。 應(yīng)用案例 本成果已應(yīng)用于中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)有限公司聯(lián)合華北電力大學(xué)和北京四方繼保自動(dòng)化股份有限公司研發(fā)的面向大規(guī)模并網(wǎng)友好型風(fēng)光儲(chǔ)場(chǎng)站群智慧運(yùn)維系統(tǒng)。該系統(tǒng)依托于三峽集團(tuán)烏蘭察布新一代電網(wǎng)友好綠色電站示范項(xiàng)目（項(xiàng)目總裝機(jī)：風(fēng)電170萬(wàn)千瓦、光伏發(fā)電30萬(wàn)千瓦、配套建設(shè)55萬(wàn)千瓦儲(chǔ)能系統(tǒng)），在電站現(xiàn)場(chǎng)部署了兩臺(tái)天空成像儀，并配備了集實(shí)時(shí)3d天空云團(tuán)、電站精細(xì)模型、氣象站數(shù)據(jù)、電站實(shí)時(shí)發(fā)電功率、超短期功率預(yù)測(cè)等于一體的數(shù)字孿生3d可視化系統(tǒng)，極大提高了電站智慧運(yùn)維的便捷性。

車(chē)燈配光綜合檢測(cè)系統(tǒng)引入自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)（AVI）實(shí)現(xiàn)了車(chē)燈光軸交點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)及車(chē)燈零部件的自動(dòng)檢測(cè)，是一套用于生產(chǎn)線(xiàn)上車(chē)燈檢測(cè)的柔性檢測(cè)設(shè)備。 檢測(cè)系統(tǒng)由工控機(jī)、顯示器、攝像系統(tǒng)、圖像采集卡、A/D卡、I/O卡等組成，采用先進(jìn)虛擬儀器技術(shù)及數(shù)字圖像處理技術(shù)，使系統(tǒng)能夠通過(guò)屏幕設(shè)置或軟件高速等完成各種品號(hào)車(chē)燈質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)。

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產(chǎn)品詳細(xì)介紹----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話(huà)： 186-0005-0633 ----------------------------------------MTtrack光慣混合捕捉系統(tǒng)能夠進(jìn)行角色，道具和虛擬相機(jī)捕捉，以一種經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且直觀的解決方案創(chuàng)建復(fù)雜的動(dòng)畫(huà)和虛擬拍攝預(yù)覽場(chǎng)景，可以在虛擬場(chǎng)景中將您的想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。系統(tǒng)特點(diǎn)：1、支持光慣混合捕捉，可以獲取真實(shí)的空間跟蹤信息。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)可以支持與4個(gè)VR 2.0定位基站進(jìn)行混合運(yùn)動(dòng)捕捉，可以精確獲取真實(shí)空間跟蹤信息，捕捉空中跳躍等動(dòng)作。2、支持道具跟蹤。支持通過(guò)VIVE定位器捕捉道具在真實(shí)空間中的運(yùn)動(dòng)信息。3、前期準(zhǔn)備時(shí)間很短，在一分鐘內(nèi)就可以完成。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)傳感器集成在具有彈力的服裝中，用戶(hù)直接穿戴即可完成準(zhǔn)備，就像穿衣服一樣。4、支持虛擬相機(jī)控制、跟蹤和效果實(shí)時(shí)預(yù)覽。支持手持虛擬攝像機(jī)實(shí)時(shí)預(yù)覽動(dòng)畫(huà)合成效果。MTtrack光慣混合捕捉系統(tǒng)可以同時(shí)輸出身體捕捉數(shù)據(jù)和虛擬攝像機(jī)數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)導(dǎo)入到Unity、UE4和motionbuilder等軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)覽。----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話(huà)： 186-0005-0633 ----------------------------------------5、視頻參考錄制在動(dòng)畫(huà)捕捉錄制會(huì)話(huà)中記錄演員的同步視頻片段，以用于后期參考和制作。6、任何地方可以進(jìn)行捕捉，無(wú)線(xiàn)傳輸可達(dá)100米。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)數(shù)據(jù)支持2.4 GHz & 5 GHz WIFI傳輸，最大傳輸距離100米。 7、數(shù)據(jù)導(dǎo)出系統(tǒng)軟件可以記錄多個(gè)動(dòng)作資產(chǎn)，支持FBX，BVH或CSV格式數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)出。8、軟件支持具有Unity3d、UE4、iClone和Motionbuilder軟件插件，支持混合慣性捕捉數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)輸入。MTtrack 光慣混合捕捉系統(tǒng)----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話(huà)： 186-0005-0633 ----------------------------------------

1、測(cè)量給定樣品介質(zhì)的磁致旋光角和費(fèi)爾德常數(shù)，驗(yàn)證光振動(dòng)面的偏轉(zhuǎn)與樣品介質(zhì)的長(zhǎng)度及磁感應(yīng)強(qiáng)度成正比的規(guī)律； 2、測(cè)定磁致旋光與自然旋光的區(qū)別，即磁致旋光的方向與磁場(chǎng)的方向有關(guān)，而與光的傳播方向無(wú)關(guān)； 3、正常狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)光信號(hào)的調(diào)制輸出。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于注入種子光的光學(xué)微腔光頻梳產(chǎn)生裝置 及產(chǎn)生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纖環(huán)、 光濾波器、合束器和光學(xué)微腔；第一放大器的輸入端連接泵浦激光， 分束器的輸入端連接至第一放大器的輸出端；光纖環(huán)的一端連接至分 束器的第二輸出端，光濾波器的輸入端連接至光纖環(huán)的另一端，合束 器的第一輸入端連接至分束器的第一輸出端，合束器的第二輸入端連 接至光濾波器的輸出端，光學(xué)微腔的輸入端連接至所述合束器

D2D 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（即終端直通技術(shù)），不需要通過(guò)基站或核心網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)和處理，只需在移動(dòng)終端之間建立通信鏈路即可直接傳輸數(shù)據(jù)，為突破上述技術(shù)瓶頸提供了一種新型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。目前，D2D 技術(shù)已被IMT-2020（5G）推進(jìn)組確定為第5代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，D2D 通信無(wú)線(xiàn)資源分配方面的研究，必須考慮能量效率和能量使用的優(yōu)化。由于移動(dòng)終端的電池容量有限，一旦忽視數(shù)據(jù)傳輸中對(duì)能量效率的優(yōu)化，將使得數(shù)據(jù)傳輸由于能量枯竭而中斷，重要信息無(wú)法及時(shí)傳達(dá)，嚴(yán)重影響服務(wù)質(zhì)量和用戶(hù)體驗(yàn)。針對(duì)4G 智能手機(jī)的用戶(hù)調(diào)查結(jié)果表明，只有不到25%的用戶(hù)對(duì)手機(jī)續(xù)航時(shí)間表示滿(mǎn)意，手機(jī)續(xù)航時(shí)間已經(jīng)成為影響用戶(hù)滿(mǎn)意度和品牌忠誠(chéng)度的關(guān)鍵因素之一。 　　課題組深入研究了頻譜效率和能量效率之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，其研究結(jié)果表明，在考慮實(shí)際電路功率損耗的情況下，頻譜效率和能量效率不再是簡(jiǎn)單的單調(diào)遞減關(guān)系，而是隨著頻譜效率的增加，能量效率呈現(xiàn)先單調(diào)遞增后單調(diào)遞減的特性。通過(guò)上述分析可以看出，如果一味追求高頻譜效率和高吞吐量，將會(huì)帶來(lái)移動(dòng)終端能量效率的大幅度下降。因此，課題組針對(duì)D2D異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)頻譜資源復(fù)用的復(fù)雜場(chǎng)景，將針對(duì)能效最優(yōu)的NP難聯(lián)合資源分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換為用戶(hù)偏好下的隨信道狀態(tài)和干擾水平而動(dòng)態(tài)變化的一對(duì)一匹配問(wèn)題，并通過(guò)采用穩(wěn)定匹配理論、非合作博弈理論、非線(xiàn)性?xún)?yōu)化理論來(lái)解決能效優(yōu)化問(wèn)題。研究結(jié)果表明，在保障QoS情況下，相比傳統(tǒng)的高譜效資源分配方法，該方案可以將移動(dòng)終端的功率消耗降低200%以上。，本項(xiàng)目的核心研究方向正是將節(jié)能減排戰(zhàn)略方針落實(shí)到移動(dòng)通信的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域中，與國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展方向和國(guó)際通信產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)相一致，將在技術(shù)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等多個(gè)方面具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。 　　 課題組負(fù)責(zé)人周振宇自參加工作起即投入到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配、干擾協(xié)調(diào)、移動(dòng)性管理、自組織組網(wǎng)等方面的研究工作中，作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，先后主持了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科研項(xiàng)目，包括國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃項(xiàng)目等，積累了深厚的理論基礎(chǔ)和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信領(lǐng)域主流期刊發(fā)表論文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信領(lǐng)域旗艦會(huì)議發(fā)表文章30 余篇，其中2 篇論文入選ESI 高被引論文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美國(guó)科學(xué)院院士、加拿大科學(xué)院院士、英國(guó)皇家科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奧地利科學(xué)院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中國(guó)移動(dòng)研究院首席科學(xué)家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信領(lǐng)域頂級(jí)期刊引用和正面評(píng)價(jià)。榮獲IET Communications 最佳期刊論文獎(jiǎng)（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范圍內(nèi)僅選拔1 篇）、IEEE 通信協(xié)會(huì)綠色通信與計(jì)算專(zhuān)委會(huì)最佳論文獎(jiǎng)（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 會(huì)議上頒獎(jiǎng)） 　　目前擔(dān)任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等國(guó)際學(xué)術(shù)期刊的編輯及客座編輯，擔(dān)任IEEE ISADS’15 智能電網(wǎng)通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專(zhuān)題研討會(huì)聯(lián)合主席，擔(dān)任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的技術(shù)委員會(huì)委員。在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化方面，擔(dān)任IEEE 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)授權(quán)/非授權(quán)頻譜融合標(biāo)委會(huì)工作組骨干成員（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。應(yīng)邀在IEEE 車(chē)輛技術(shù)協(xié)會(huì)旗艦會(huì)議IEEE VTC’18 上作Tutorial 報(bào)告（報(bào)告題目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入選北京市委組織部“北京市優(yōu)秀人才計(jì)劃”，2017 年入選IEEE 高級(jí)會(huì)員（IEEE Senior Member）。 　　該研究由中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目61601180和61601181，中央高?；A(chǔ)研究基金資助項(xiàng)目2014MS08和2016MS17，日本學(xué)術(shù)振興會(huì)JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等項(xiàng)目資助。