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本發(fā)明公開了一種適用于多級空氣壓縮機的配流機構(gòu)，其開設(shè) 有一級進氣孔、一級排氣孔、二級進氣孔、二級排氣孔、三級進氣孔、 三級排氣孔、四級進氣孔及四級排氣孔。所述一級進氣孔、所述一級 排氣孔、所述二級進氣孔、所述三級進氣孔、所述四級進氣孔及所述 四級排氣孔分別收容有一個氣閥，八個所述氣閥分別用于實現(xiàn)對應(yīng)的 氣體的單向流動。所述配流機構(gòu)還開設(shè)有第一連通孔、第二連通孔及 第三連通孔，所述第一連通孔與所述一級排氣孔及所述二級進氣孔均 相連通;所述第二連通孔與所述二級排氣孔及所述三級進氣孔均相連 通;所述第三

本發(fā)明公開了一種有源鉗位反激變換器的自適應(yīng)同步整流控制系統(tǒng)及控制方法；控制系統(tǒng)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(qū)動器；控制方法能夠?qū)崿F(xiàn)有源鉗位反激變換器副邊同步整流管的開啟狀態(tài)、關(guān)斷過早、關(guān)斷過晚、恰好關(guān)斷狀態(tài)的直接檢測，并能夠根據(jù)檢測結(jié)果控制同步整流管準確開啟以及下一個周期內(nèi)同步整流管的導通時間。經(jīng)過數(shù)個周期的自適應(yīng)控制后，同步整流管進入恰好關(guān)斷狀態(tài)，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(jù)不同狀態(tài)檢測時間段，分時復用微控制器內(nèi)部的比較器，節(jié)省了硬件資源，降低了電路成本和調(diào)試難度。

哈爾濱工程大學入水試驗裝置配氣系統(tǒng)等設(shè)備采購項目競爭性磋商

本發(fā)明涉及一種甜葉菊廢渣發(fā)酵產(chǎn)物復配脫毒棉仁飼料及其制備方法，屬于飼料加工領(lǐng)域。本發(fā)明方法的包括：（1）甜葉菊殘渣和棉仁預(yù)處理、（2）棉仁發(fā)酵脫毒、（3）甜葉菊殘渣發(fā)酵、（4）將步驟（2）、（3）所得的發(fā)酵產(chǎn)物分別烘干；然后按8：2的質(zhì)量比例混合。本發(fā)明的特殊之處在于，用紅曲霉作為棉仁脫毒發(fā)酵菌；單純采用紅曲霉作為降解菌降解棉仁，降解率高且操作簡單。從而使得飼料適口性好，蛋白質(zhì)含量高，易于動物消化吸收，且營養(yǎng)豐富均衡，有效的改善了飼料的品質(zhì)；還可以充分的發(fā)揮工業(yè)廢料甜葉菊殘渣的利用價值和棉仁富含的豐富蛋白質(zhì)和油脂。

本發(fā)明公開了一種銅-環(huán)三磷腈六羧酸衍生物配位框架材料、以及制備方法與應(yīng)用，該配位框架材料采用包括銅離子和配體L在內(nèi)的原料反應(yīng)形成，其中所述配體L為六-(4-羧酸苯氧基)環(huán)三磷腈，其化學式為C42H30O18N3P3；此外，該配位框架材料為三維框架材料，并且具有一維直線形孔道。本發(fā)明通過對配位框架材料的組成及結(jié)構(gòu)、制備方法中的各種參數(shù)等進行改進，能夠獲得結(jié)構(gòu)有序的銅-環(huán)三磷腈六羧酸衍生物配位框架材料，并且該系列材料的制備方法能夠有效的保證反應(yīng)產(chǎn)率，便于實用應(yīng)用。

本發(fā)明公開了一種銅-環(huán)三磷腈六羧酸衍生物配位框架材料、以 及制備方法與應(yīng)用，該配位框架材料采用包括銅離子和配體 L 在內(nèi)的 原料反應(yīng)形成，其中所述配體 L 為六-(4-羧酸苯氧基)環(huán)三磷腈，其化 學式為 C42H30O18N3P3；此外，該配位框架材料為三維框架材料，并 且具有一維直線形孔道。本發(fā)明通過對配位框架材料的組成及結(jié)構(gòu)、 制備方法中的各種參數(shù)等進行改進，能夠獲得結(jié)構(gòu)有序的銅-環(huán)三磷腈 六羧酸衍生物配位框架材

（專利號：ZL 201310153992.7） 簡介：本發(fā)明提供一種高硫肥煤的熱溶抽提處理及其在煉焦配煤中利用的新技術(shù)。該新技術(shù)是將高硫肥煤在適當?shù)臈l件下，采用有機溶劑在固定床反應(yīng)器中連續(xù)熱抽提或在間隙式反應(yīng)釜中進行熱溶抽提，經(jīng)熱態(tài)過濾分離后得到高收率的低硫低灰的熱溶物，并應(yīng)用于煉焦配煤。通過本熱溶抽提處理后，熱溶物脫除了全部的灰分和無機硫，相對原高硫肥煤，其黏結(jié)性能得到改善，含硫量明顯降低，并全部為有機硫，在后續(xù)的煉焦過程中易于脫除。將

本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于智能配電網(wǎng)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(huán)控制，原邊全橋采用斬波控制，開關(guān)管Q3和開關(guān)管Q4以50％的占空比互補導通，開關(guān)管Q1和開關(guān)管Q2采用變占空比控制，并且每個開關(guān)周期以一定的步長增加；當副邊電壓上升到足以驅(qū)動開關(guān)管，且開關(guān)管Q1和開關(guān)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(huán)控制；當輸出電壓達到額定值時，切入負載，輸出電壓穩(wěn)定完成啟動過程。本發(fā)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(guān)管的耐流要求，降低成本，避免變壓器偏磁現(xiàn)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(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(yù)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(yù)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(yù)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(yù)測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預(yù)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(yù)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(yù)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(yù)測模型通過對時域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)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(yù)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(wù)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(yù)測模型的訓練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實現(xiàn)各本地預(yù)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(yù)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(yù)測精度提升。 當缺乏氣象實測或預(yù)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(yù)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(yù)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(yù)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(yù)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(yù)測效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)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(wù)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(yù)測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預(yù)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(yù)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(yù)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(yù)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(yīng)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(yù)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(yīng)用于配電網(wǎng)負荷預(yù)測、用戶可調(diào)度容量評估、激勵型需求響應(yīng)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。