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本發明公開了一種基于塊的子圖構建及分布式圖處理方法，其子圖構建方法，包括圖分割、對子圖中的頂點重新貼標簽、將區間與數據片關聯、分塊和構建子圖的步驟；采用啟發式的、輕量級的 SGP方法進行圖分割，采用用戶定義的啟發式函數把頂點按順序指派到 P個子圖，具有性能高，邊的切割率較低的特點，并且可以兼顧子圖工作負載平衡問題；其分布式圖處理系統，塊分割之后，子圖之間以整個內存塊為單位進行通信；與現有技術的細粒度通訊方式相比，本發

本發明公開了一種有源鉗位反激變換器的自適應同步整流控制系統及控制方法；控制系統包括采樣及信號處理電路、以微控制器為核心的控制電路和柵驅動器；控制方法能夠實現有源鉗位反激變換器副邊同步整流管的開啟狀態、關斷過早、關斷過晚、恰好關斷狀態的直接檢測，并能夠根據檢測結果控制同步整流管準確開啟以及下一個周期內同步整流管的導通時間。經過數個周期的自適應控制后，同步整流管進入恰好關斷狀態，避免了有源鉗位反激變換器輸出波形的振蕩、降低了損耗、提升了效率；根據不同狀態檢測時間段，分時復用微控制器內部的比較器，節省了硬件資源，降低了電路成本和調試難度。

近年來，磁振子電子學在信息計算和信息傳輸領域表現出了極具價值的應用潛力。磁振子電子學利用以磁振子為載體的電子自旋進動來實現信息處理，有望實現無熱量產生、低耗散的信息傳輸，相比于傳統意義上通過操縱電荷來實現信息的處理的微電子學具有無可比擬的巨大優勢。磁振子電子學領域的進展很大程度上依賴于能夠有效傳輸磁振子的新材料的發現，而獲得長距離的磁振子輸運始終是磁振子電子學研究的重中之重。與通常的三維磁性絕緣體（如Yttrium Iron Garnet）相比，二維尺度下的磁振子被理論預言有很多的新穎物理效應，例如自旋能斯特效應，拓撲磁振子，以及外爾磁振子等。 在最新的研究文章中，量子材料科學中心韓偉課題組在二維磁性體系中展開工作并取得了重要進展，觀測到了二維反鐵磁體系中磁振子的長距離輸運。MnPS3晶體是一種層狀反鐵磁材料，利用機械剝離手段得到了二維的MnPS3薄片。MnPS3薄片上制備了用于測量磁振子輸運的非局域器件，器件結構如圖A所示。器件左側Pt電極通過熱方法來注入磁振子，右側Pt電極探測在二維MnPS3中擴散傳輸的磁振子。在二維反鐵磁MnPS3中，實驗上觀測到了幾微米的磁振子擴散長度。并且從圖B中可以看出，隨著注入端和探測端距離的增加，探測到的非局域信號表現出e指數衰減的形式，跟一維漂移擴散模型的理論模型一致。在此基礎上，他們還系統研究了MnPS3厚度對磁振子弛豫性質的影響。隨著MnPS3厚度從40nm降低至8nm，磁振子弛豫長度由4μm減小到1μm（圖C），這可能是由較薄的MnPS3中較強的表面雜質散射效應導致的。 該文章中的結果具有重要的學術價值：二維材料中的磁振子輸運實現為二維磁性材料在磁振子電子學的應用與發展奠定了基礎，也有望推動磁振子在量子尺度下的新穎量子物理性質研究。圖：二維反鐵磁體系中磁振子輸運研究。（A）二維反鐵磁MnPS3中的磁振子輸運測量結構示意圖。（B）自旋信號R_NL^*隨電極間距的依賴關系，與理論預言的e指數衰減吻合。（C）磁振子弛豫長度隨MnPS3厚度的依賴關系。 該工作于2019年2月7日在線發表于物理學術期刊Physical Review X上(Phys. Rev. X 9, 011026 (2019) )。 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevX.9.011026。該工作由韓偉研究員設計和指導完成，北京大學量子材料科學中心2015級博士生邢文宇為文章第一作者，物理學院2015級本科生邱露頤為第二作者（今年9月份將去哈佛大學讀博士），韓偉研究員為文章通訊作者。本工作的順利完成得到了量子材料科學中心賈爽教授和謝心澄院士的合作幫助，以及國家重大科學研究計劃、國家自然科學基金、中國科學院戰略性先導科技專項的支持。

北京大學物理學院/定量生物學中心歐陽頎課題組在Nature Physics發表題為“The energy cost and optimal design for synchronization of coupled molecular oscillators”（文章網址：https://www.nature.com/articles/s41567-019-0701-7）文章，揭示了互相耦合的分子振子達到同步化所需的熱力學代價，表明分子振子的同步化需要額外能量耗散，并揭示了能量耗散與所能達到的最優同步化效果及耦合的最佳設計之間的關系。 振子之間的同步化現象在自然界是非常普遍的現象，許多非線性理論與實驗很好地回答了很大一部分非線性振子中的同步化問題。然而，對于分子振子而言，他們的振蕩節律由隨機的、大噪聲的生化反應所決定，與之前相對成熟的非線性理論所涉及的情況有所不同。這類分子振子的同步化規律，尤其是同步化所需的熱力學代價尚不明確。 歐陽頎課題組與美國IBM T. J. Waston 研究中心/北京大學定量生物學中心杰出訪問教授的涂豫海教授展開合作研究，首次在理論上闡明了實現分子振子同步化所需的熱力學代價。該研究提出一個簡單而普適的隨機理論模型，假設不同的分子振子之間被一些額外的分子間化學反應耦合起來從而使彼此的相位相互靠近，用以描述一般的可產生同步化振蕩的分子振子。在這個理論模型中，研究者們找到了單分子穩定振蕩狀態的概率密度的解析解，由此計算了不同條件下的能量耗散，并通過平均場近似得到了該振蕩出現同步化現象的條件。通過比較不同條件下的能量耗散，研究者發現，若要實現分子振蕩的同步化，除去驅動單個分子振蕩的能量以外，還必須要有一部分不為零的額外的能量耗散。除此以外，當外界條件給定能量耗散的大小時，雖然可以通過調整模型中的參數達到各種不同的同步化效果，但是可以達到的最優的同步化效果由給定的能量耗散所限制。當能量耗散小于一個臨界值時（這個臨界值大于驅動單個分子振蕩的能量）同步化是不可能的，給定的能量耗散越大，所能達到的最優同步化效果越好。該結論具有一定的普適性。隨后研究者在藍藻的生物鐘系統中檢驗了該理論，驗證了生物體內的分子振蕩體系確實需要額外的能量來實現同步化。 北京大學物理學院博士生，歐陽頎課題組的張東良為該文章的第一作者，涂豫海教授為通訊作者，合作者包括歐陽頎教授和美國加州圣地亞哥分校的博士后曹遠勝博士。

本發明公開了一種高壓輸電線路絕緣子清掃與檢測機器人，包括可以繞旋轉軸向兩邊打開的環形框 架和控制箱，環形框架包括通過多個輔助支架固定相連的上層支架和下層支架、以及通過清掃層升降機 構可上下移動的中層支架，上層支架上設有用于夾住絕緣子的上夾爪，上夾爪上設有檢測裝置，中層支 架上設有清掃裝置和夾持絕緣子裙部的輔助夾爪，上層支架和下層支架之間還設有通過夾爪層升降機構 上下移動的下夾爪，與轉軸相對的環形框

近日，國防科技大學前沿交叉學科學院朱夢劍-秦石喬課題組與北京大學化學與分子工程學院彭海琳課題組合作，設計了一種梯度表面能調控的復合型轉移媒介，實現了晶圓級超平整石墨烯向半導體襯底的干法貼合與無損釋放。

本發明公開了一種應用于智能配電網的雙有源橋直流變換器軟啟動控制方法，先解鎖原邊全橋，閉鎖副邊全橋和外移相角的閉環控制，原邊全橋采用斬波控制，開關管Q3和開關管Q4以50％的占空比互補導通，開關管Q1和開關管Q2采用變占空比控制，并且每個開關周期以一定的步長增加；當副邊電壓上升到足以驅動開關管，且開關管Q1和開關管Q2的占空比都增至0.99時，解鎖副邊全橋及外移相角的閉環控制；當輸出電壓達到額定值時，切入負載，輸出電壓穩定完成啟動過程。本發明有效抑制雙有源橋直流變換器在啟動過程中的電流過沖，保證電流的正負對稱，降低對開關管的耐流要求，降低成本，避免變壓器偏磁現象，降低變壓器的容量、體積和成本。

（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。