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本發明公開了一種二維層狀二硫化鉬薄膜的光探測器及制備工 藝，光探測器包括從上之下依次排列的電極結構、多個層狀二硫化鉬 薄膜以及襯底；電極結構為電極、主支、分支三部分，相鄰主支之間 和相鄰分支之間的間距為二硫化鉬薄膜的平均大小，起到并聯二硫化 鉬薄膜、增大光敏面積的作用。二硫化鉬薄膜的生長采用化學氣相沉 積(CVD)的方法，硅片作為襯底，MoO3 粉末作為鉬源，硫粉作為硫源， 通過控制鉬源與襯底之間的間距、硫蒸氣進入反應的時間和反應溫度， 制備得到大面積的層狀二硫化鉬薄膜。使用該方法制備層狀二硫化鉬

在規范采樣及針對性測試條件下，釋光測年技術應用在埋藏陶器、燒土類考古受熱材料的年代學研究中具有高準確度的優勢，并有望確定最后一次考古受熱事件（如祭祀、焚燒、烹煮等）的高精度年代。

一種寬光譜、強吸收的表面光伏型光探測器的制備方法，其作法是：以鈦箔為陽極，鉑為陰極，對鈦箔進行氧化，得非晶態TiO2納米管陣列；經處理后，得TiO2納米管陣列；將鈦箔置于高溫反應釜內，再將Na2S2O3、Bi(NO3)3水溶液注入密封反應釜，熱處理得Bi2S3-TiO2納米管陣列；在Bi2S3-TiO2納米管陣列表面覆蓋FTO，引出電極，在未生成Bi2S3-TiO2納米管陣列的鈦箔上引出電極，將FTO與鈦箔及其Bi2S3-TiO2納米管陣列的接觸邊緣封裝即得本發明的光探測器。該方法能耗低，工藝、設備簡單；制得物適用光譜范圍大，適合做光譜分析；還可以做光敏開關等光電器件，具有廣闊的應用前景。

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

本發明公開了一種提高二氧化鈦光激發氣敏性能的方法及裝置， 該方法是在光氣敏傳感器工作過程中，通過對材料薄膜進行加熱調控 （50℃-70℃），使氣敏材料表面物理吸附水減少，從而對環境濕度不 敏感；其次，表面保留的化學吸附水在紫外光照下產生的自由羥基， 以及由低溫加熱下產生少量熱激發誘導的光、熱聯合激發的協同效應， 可大幅度提高其響應恢復速度。裝置包括材料基片、光激發源、光激 發控制模塊、溫度控制模塊、信號調理模塊、計算

（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。

利用有機發光二極管(OLEDs)中激發態的指紋式磁效應曲線作為一種靈敏高效的探測工具，物理科學與技術學院熊祖洪課題組在有機半導體明星材料¾紅熒烯（Rubrene）中發現了一個有利于增強器件發光效率的激子演化通道，即激子的高能態反向系間竄越（High-Level Reverse Intersystem Crossing (HL-RISC)，T2®S­1®S0+hn）過程，并通過調控器件載流子濃度、工作溫度、客體摻雜濃度以及控制器件結構對該HL-RISC通道的產生條件、正常與反常的物理行為表現以及如何實現高效率發光和低效率滾降等方面進行了詳細探究。 OLEDs在平板顯示和固態照明領域具有廣闊的應用前景，盡管基于有機發光的手機顯示屏和電視已開始市場化，但進一步提升其發光效率和延長其使用壽命仍然是該領域的兩大研究方向。因理論上能夠實現100%的內量子效率，具有常規RISC (T1®S­1)通道的熱活化延遲熒光(Thermally-assisted delayed fluorescence, TADF)有機材料和具有HL-RISC (T2®S­1)過程的有機半導體是目前OLEDs領域的熱點研究體系，這是由于無論是RISC還是HL-RISC都可以將占激子總數3/4的不發光三重態T激子轉變成發光的單重態S激子，從而實現發光效率的成倍增強。顯然，研究這些激子及其前驅體(precursor, 如極化子對(polaron-pair))和TADF材料以及激基復合物材料中電荷轉移態(charge-transfer states)激子的形成機制及其演化規律對進一步認識OLEDs的器件物理和設計制造高效率OLEDs具有重要的科學意義和應用價值。近年來，熊祖洪課題組一直致力于采用有機半導體光電子器件中多種微觀過程具有的指紋式磁效應(包括magneto-conductance、magneto-electroluminescence、magneto-photoluminescence以及magneto-photocurrent)曲線，系統深入地研究了多種有機光電子體系的器件物理并取得了一系列研究成果。

目前市場上缺乏能夠成套交付新要求的毫米波天線、集成度高的濾波器等無源器件、以及其相應的檢測設備的綜合性企業，特別是具有從設計，加工，調試到性能檢測認證的全產業鏈能力。基于我們朗普達創始團隊的核心技術，我們不但能夠提供業界最領先的毫米波天線模組，高性能的濾波器和其他無源器件產品，還可以交付針對這些器件的測試檢測設備。這兩方面的產品能力互相補充，互相促進，互相拓展，使得朗普達的產品具有客戶群體廣泛，客戶類型多樣，能夠快速適應市場變化等特點。 我們的毫米波的人工電磁材料技術可以讓5G基站天線具有比4G基站天線更小面積和更多的天線數及接口，極大地提高系統容量和頻譜效率；天線陣列寬角掃描技術，可以在不增加天線數目的基礎上將手機的覆蓋能力提高70%以上；是滿足新一代無線通信產業對多天線系統小體積、高容量、廣覆蓋的需求的重要保障，顯得尤為迫切和重要。我們基于矢量擬合法的濾波器特性提取和診斷算法，能夠更精準的設計高良率的無源器件；同時結合神經網絡和人工智能算法，可以適用于我司的濾波器自動檢測設備和產線，實現濾波器的無人調試和高效檢驗交付。

近日，南京大學電子科學與工程學院潘力佳、施毅教授團隊在電子皮膚器件領域取得重要進展。

本發明公開了一種非均勻吸收率固態熱機光?電轉換或熱?電轉換裝置和方法，該裝置包括透鏡、旋轉遮光板、固態熱機、橋式整流電路以及可充電電容；固態熱機為由導電膜、熱釋電膜和導電振動膜依次粘連復合而成的工質，導電膜局部表面覆蓋一層著色涂料；光波經透鏡后產生的聚焦光束經旋轉遮光板的調制形成光脈沖，光脈沖照射在導電層表面周期性加熱固態熱機，在光波照射下的固態熱機的導電層上形成高能量密度空間和低能密度空間，高、低能量密度空間相接觸的位置形成突變的熱梯度，產生應力突變強化了光能或熱能向機械能轉化的效應，促進固態熱機發生熱釋電效應，輸出交流電經橋式整流電路后向可充電電容供電。熱電轉換效果好，經濟成本低。