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（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(shè)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(shè)。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(luò)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(luò)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(luò)，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(luò)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(luò)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(chǔ)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?，F(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(luò)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(chǔ)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(luò)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(chǔ)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(shè)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。

一、產(chǎn)品簡介        光纖通信作為一門新興技術(shù)，它具有容量大、中繼距離長、保密性好、不受電磁干擾和節(jié)省銅材等優(yōu)點。近年來發(fā)展速度快，已被廣泛應用到軍事通信、民用通信等各種領(lǐng)域，是世界新技術(shù)革命的重要標志和未來信息社會中各種信息的主要傳送工具。在光纖的使用過程中，光纖線路的耦合對于其中光功率的傳輸至關(guān)重要。其中存在著兩種主要的系統(tǒng)問題：1、如何從多種類型的發(fā)光光源將光功率耦合進一根特定的光纖；2、如何將光功率從一個光纖發(fā)射出來后經(jīng)過特定的裝置耦合進另外一根光纖。光無源器件是光纖通信設(shè)備的重要組成部分。它是一種光學元器件，也是其它光纖應用領(lǐng)域不可缺少的元器件。該實驗儀重點介紹了常用的光無源器件的相關(guān)參數(shù)及測試方法。為此公司研制出本實驗系統(tǒng)，讓學生了解和認識光纖耦合的相關(guān)參數(shù)和特性、光無源器件的相關(guān)參數(shù)及測試方法等，通過實驗平臺的搭建，可以讓學生更深刻的了解，也能鍛煉學生校準光路等方面的動手能力，是學校金工實習（工程實習）與工程檢測的不二之選。 二、實驗內(nèi)容 650nm激光器與光纖耦合實驗 1550nm光纖激光器與光纖耦合實驗 相同模式光纖之間耦合實驗 不同模式光纖之間耦合實驗 光源與顯微物鏡及準直器耦合特性對比實驗 光纖轉(zhuǎn)換器測試實驗 光纖變換器測試實驗 光纖耦合器測試實驗 光纖隔離器特性測試實驗 波分復用器和解復用器測試實驗 可調(diào)光纖衰減器測試實驗 光纖機械光開關(guān)特性測試實驗 光纖偏振控制器特性測試實驗 光纖偏振分束器（PBS）性能能參數(shù)測試實驗 不同種類光纖、光纜及光器件認知和操作實驗 熔接機原理及使用實訓操作實驗 剝纖、清潔、切纖及光纖接續(xù)實訓操作實驗 手動模式下，光纖熔接實訓實驗 自定義模式下，光纖熔接實訓實驗 光纖端面處理基本操作實驗 光纖耦合技術(shù)基本操作實驗 光纖耦合技術(shù)基本操作實驗 光功率耗損法對光纖熔接質(zhì)量測試 三、實驗配置參數(shù) 1、光源：波長1310±20nm，1550±20nm；輸出功率：1-2.5mw，連續(xù)可調(diào)；輸出端口：FC/PC；穩(wěn)定性＜0.5db（5h）；光源類型：LD光源； 2、光功率計：波長范圍800-1700nm；輸入接口：FC 校準波長：1550nm,1310nm； 3、偏振控制器：插入損耗＜0.05dB；消光比＞40dB；回波損耗＞65dB； 4、光纖機械光開關(guān)：插入損耗：1310/1550  P1→P2 0.56/0.54 dB ，P1→P3 0.53/0.47 dB ;回波損耗＞50dB ；開關(guān)速度：≦8ms ； 5、高隔離度光纖隔離器：最大插入損耗：0.35dB ；回波損耗：≧50dB ；隔離度：≧30dB ； 6、光纖耦合器：分光比：50% : 50% ；最大插入損耗1310/1550: 3.3dB ; 7、光纖波分復用器：隔離度：1310nm ：31.8% ；1550nm ：34%；插入損耗：1310nm ：0.30%；1550nm ：0.34% ； 8、光纖可調(diào)衰減器：0-30db可調(diào)； 9、軟件：配套儀器使用，數(shù)據(jù)采集處理； 10、光纖熔接機：適用光纖：SM (單模), MM (多模), DS (色散位移)光纖, NZDS (非零色散位移，即G.655光纖)，BIF/UBIF（G.657）； 光纖切割長度：8-16mm, 被覆光纖直徑250µm，16mm，被覆光纖直徑250µm-1000µm；平均接續(xù)損耗：0.02dB(SM)、0.01dB(MM)、0.04dB(DS)、0.04dB(NZDS)；顯示：高性能5.6英寸彩色LCD顯示屏，提供清晰的數(shù)字圖像顯示；電極壽命：2500次；鋰電池容量：典型熔接250次，充電時間3小時，可在充電時使用；電源：交流適配器輸入電壓100-240V  50／60Hz，輸出電壓：DC13.5V /5A，直流輸入電壓11.1v ( 內(nèi)置鋰電池8800mAh )； 四、實驗目的  1、了解光纖連接器及其原理、種類，實驗操作進行連接器參數(shù)測量； 2、掌握光纖頭平端面的處理技術(shù)。 3、掌握光纖之間的耦合、調(diào)試技術(shù)，了解光纖橫向和縱向偏差對光纖耦合損耗的影響。 4、掌握光纖熔接的基本技術(shù)。 5、熟悉光纖型號及結(jié)構(gòu)，掌握其裝配方法、使用環(huán)境及保護措施等；

本發(fā)明公開了一種由金屬銅鹽催化制備(Z)-1，2-二硫醚-1-烯烴的方法，包括：在有機溶劑環(huán)境中，用金屬銅鹽作催化劑，以(Z)-1-溴-2-硫醚-1-烯烴與硫酚或硫醇為底物，在堿的作用下，合成(Z)-1，2-二硫醚-1-烯烴。本發(fā)明的方法原料易得，制備方法簡單，金屬銅鹽做催化劑，廉價易得；由本發(fā)明的方法制備的(Z)-1，2-二硫醚-1-烯烴在在配位化學、材料科學以及有機合成等領(lǐng)域具有廣泛的應用前景。

新能源學院趙學波教授領(lǐng)銜的氫能團隊在具有工業(yè)應用前景的丙烷氧化脫氫制丙烯高性能催化劑研究方面取得新進展，相關(guān)論文《含硼金屬有機框架化合物衍生的球形超結(jié)構(gòu)氮化硼納米片》（A Spherical Superstructure of Boron Nitride Nanosheets Derived from Boron-Contained Metal-Organic Frameworks）在國際化學領(lǐng)域頂級期刊Journal of the American Chemical Society發(fā)表。我校2016級博士生曹磊、新能源學院代鵬程副教授為該論文共同第一作者，新能源學院趙學波教授、代鵬程副教授、昆士蘭大學Yusuke Yamauchi教授為共同通訊作者，中國石油大學（華東）為第一署名單位。 丙烯是極為重要的大宗化工基礎(chǔ)原料，后續(xù)衍生出的眾多有機化工產(chǎn)品在建筑、汽車、包裝紡織等領(lǐng)域有廣泛應用。近年來隨著丙烯下游產(chǎn)業(yè)規(guī)模的迅速擴張，傳統(tǒng)的丙烯來源已無法滿足市場需求，因而亟需開發(fā)新的丙烯來源。丙烷氧化脫氫制丙烯具有底物轉(zhuǎn)化率高、工藝能耗低和無積碳不易失活等優(yōu)勢，極具工業(yè)應用前景。但是由于產(chǎn)物丙烯容易與氧化劑發(fā)生過度氧化，降低了目標產(chǎn)物的選擇性，從而讓丙烷氧化脫氫工藝一直無法達到工業(yè)化的要求。因此，開發(fā)一種高效催化劑，抑制過度氧化，提升產(chǎn)物中丙烯的選擇性是推動丙烷氧化脫氫發(fā)展最直接有效的手段。 氮化硼是目前烯烴選擇性最高的丙烷氧化脫氫催化劑，但是單程烯烴收率離工業(yè)化需求仍有一定差距。通過可控合成提高活性物種在氮化硼表面的含量和分散度是一種提升催化性能的有效途徑。構(gòu)建分層的三維結(jié)構(gòu)，尤其是基于二維氮化硼納米片為基本單元的球狀三維結(jié)構(gòu)，有助于提高邊緣活性物種的含量。除豐富的邊緣活性位點外，特殊的三維球狀結(jié)構(gòu)促使反應混合氣沿著球面進行有效地擴散并充分與活性位接觸，提高催化劑的催化活性。然而迄今為止，如何控制氮化硼納米片自組裝形成三維球狀超結(jié)構(gòu)仍是一個充滿挑戰(zhàn)性的工作。 針對上述問題，研究人員以金屬有機框架化合物（MOFs）為前驅(qū)體，通過溶劑熱轉(zhuǎn)換的方式制備了三維球形超結(jié)構(gòu)MOFs納米片（SS-MOFNSs），并進一步以SS-MOFNSs為自犧牲模板，制備了球形超結(jié)構(gòu)氮化硼納米片（SS-BNNSs）催化劑。 SS-BNNSs在丙烷氧化脫氫反應中表現(xiàn)出了優(yōu)異的催化性能，510 ºC的操作溫度下，產(chǎn)物中烯烴的收率達到了40.2%（丙烯，27.8%；乙烯，12.4%），遠超商業(yè)化的氮化硼納米片（丙烯，23.8%；乙烯，8.6%）和高比表面積的氮化硼纖維（丙烯，20.7%；乙烯，10.2%）。通過系統(tǒng)的表征可以發(fā)現(xiàn)，SS-BNNSs表面富含B-OH，讓催化劑無須活化就可以直接催化反應進行，同時特殊的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢提高了活性物種的分散度，利于反應氣與活性位點快速接觸和產(chǎn)物丙烯的迅速脫附，提升了產(chǎn)物丙烯的單程收率。SS-BNNSs自組裝的構(gòu)造過程和結(jié)構(gòu)優(yōu)勢帶來的性能提升拓寬了催化劑的設(shè)計思路。 該研究成果獲得審稿專家充分肯定，審稿專家一致認為該工作提出的含硼MOFs衍生三維超結(jié)構(gòu)氮化硼納米片具有很好的創(chuàng)新性，其作為丙烷氧化脫氫催化劑表現(xiàn)出的高烯烴收率在工業(yè)應用方面具有較大潛力，為丙烷氧化脫氫催化劑的研究提供了新的參考。

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本發(fā)明公開了一種具有光催化降解甲醛功能的超雙疏涂料及其制備方法和應用，所述超雙疏涂料是以二氧化鈦納米粒子作為中心核，利用含氟的硅氧烷和硅酸酯類物質(zhì)共水解形成氟硅納米小球，緊緊包裹二氧化鈦納米粒子，所形成的具有核殼結(jié)構(gòu)的納米粒子的懸浮液。本發(fā)明所得超雙疏涂料可以用于玻璃，紙片，鋼鐵等不同的基底上；所制備的涂層不僅疏水疏油，而且對一些如乙二醇，甲苯等有機物也表現(xiàn)出良好的排斥作用；所制備的涂層在紫外燈的照射下，還具有一定的光催化降解甲醛的效果。與現(xiàn)有技術(shù)相比，不僅所制備的涂層制備方法簡單、成本低廉、有利于大規(guī)模工業(yè)化生產(chǎn)，而且所制備的涂層具有多種性能，如自清潔、超雙疏、光催化、抗油污、抗結(jié)冰等。

采用核技術(shù)方法，利用高能離子束輻照，對PtPb/Pt二維納米片進行了原子尺度結(jié)構(gòu)調(diào)控和修飾，極大地提高了納米片的催化活性。在線輻照和原位透射電子顯微鏡（TEM）結(jié)果表明：通過入射高能離子與納米片中靶原子相互作用，精確地控制納米片微觀結(jié)構(gòu)的變化，利用鍵長變化和電子軌道雜化等機制來修飾表面原子的電子結(jié)構(gòu)，從而增加催化反應活性位點，增強催化性能。同時，通過調(diào)節(jié)入射離子的劑量大小，可以有效地控制缺陷產(chǎn)生的數(shù)量及演化，得到具有不同催化活性的PtPb/Pt二維納米片材料。

（專利號：ZL 201310479916.5） 簡介：本發(fā)明提供一種多氨基離子液體催化制備2-氨基-2-色烯衍生物的方法，屬于有機合成技術(shù)領(lǐng)域。所述制備反應中芳香醛、丙二腈和萘酚的摩爾比為1：1：1，多氨基離子液體催化劑的摩爾量是所用芳香醛的5～8%，反應溶劑水的體積量(ml)為芳香醛摩爾量(mmol)的40～60%，回流反應4～40min，反應結(jié)束后冷卻至室溫，經(jīng)抽濾、重結(jié)晶、干燥后得到純2-氨基-2-色烯衍生物。濾液無需任何處理，可以

化學化工學院婁永兵教授課題組在國際頂級期刊《ACS Nano》上發(fā)表題為“MoS2-Stratified CdS-Cu2?xS Core?Shell Nanorods for Highly Efficient Photocatalytic Hydrogen Production”（二硫化鉬層化硫化鎘?硫