国网江苏电力研发应用分布式光伏监测模块

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江苏（B）气体吸附预测的元学习架构。电力通过这些多轮模拟最终确定了通过实验合成的最佳材料。

最后，研发应用本文证明了通过模拟和元学习对阳离子交换沸石给出的预测最佳温度和储氢容量与实验结果非常吻合。与将模型分别拟合到每种材料相比，分布伏监元学习提供了更高的准确性和改进的泛化能力，分布伏监并且使我们能够在给定的压差下确定具有最高工作容量的最佳储氢温度。除了元学习预测之外，式光该模型还为每个NPM生成了一个指纹表示，用于编码其吸附行为。

图二、测模所有吸附剂材料的元学习和AIF预测的logMSEs分布MSE基于所有64个状态点的预测氢荷载，归一化为每种材料的最大荷载。与从每种吸附剂材料的几个候选中拟合最佳吸附等温线相比，国网元学习模型实现了更好的多次预测性能，国网并且能够在有限的范围内推断超出训练数据的温度范围。

该模型直接将NPM的氢负载表面编码为指纹表示，江苏从而稀疏的实验数据也可以用作输入。

研究表明，电力吸附储氢能够解决以上问题，且已经探索了多种类型的纳米多孔材料（NPMs），包括沸石、碳基材料和金属有机框架（MOFs）。文献链接：研发应用Powergenerationandthermoelectriccoolingenabledbymomentumandenergymultibandalignments（Science，研发应用2021，DOI:10.1126/science.abi8668）接下来我们回顾一下赵立东教授的前四篇Science.2020年Science：寻找新型、高效的热电材料热电技术可以直接、可逆地将热能转化为电能。

其中热电效率由器件的无量纲数值ZTdev决定，分布伏监而优化这一效率需要在很宽的温度范围内得到最大的ZT值。因此，式光寻找可以在更宽温度范围内工作的热电材料，可能需要我们重新思考解决方法。

测模图3 电子能带结构与温度的关系(A)SnSe在300K时的电子能带结构。【成果简介】近日，国网在北京航空航天大学赵立东教授和南方科技大学何佳清教授团队等人带领下，国网通过Pb合金化开发了具有宽带隙（Eg≈33kBT）的SnSe晶体，并具有出色的热电性能。