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本申请涉及甲醇合成技术领域，特别是涉及一种铜基催化剂及其制备方法和应用。本申请的铜基催化剂包括铟元素、铜元素以及锆元素；以占铟元素、铜元素、锆元素的摩尔量之和计，铟元素的摩尔量百分比为1%~10%，铜元素的摩尔量百分比为20%~30%，锆元素的摩尔量百分比为60%~70%。上述的铜基催化剂通过合理搭配铟元素、铜元素和锆元素的含量，能够使二氧化碳加氢合成甲醇的反应兼具较高转化率和较高选择性。

本申请提供了一种铜钯催化剂及其制备方法和应用，属于金属基催化剂技术领域。所述铜钯催化剂的制备方法，包括以下步骤：将金属前驱体溶液滴加到载体上，静置老化，焙烧，制备所述铜钯催化剂；所述金属前驱体溶液包括铜前驱体和钯前驱体；焙烧的温度为250‑450℃，焙烧的时间为2‑4h。本申请将金属前驱体进行静置老化和焙烧后，通过控制焙烧的温度和时间，以铜和钯作为催化剂的活性组分，制备得到的铜钯催化剂作为二氧化碳加氢制甲醇的催化剂，兼具优异的二氧化碳转化率和甲醇选择性，提高了甲醇的产率，降低副产物的产生。

本申请涉及一种发电与供汽的耦合系统、系统控制方法、装置、设备、介质和产品，涉及电力技术领域。系统包括发电系统、蒸汽旁路系统、熔盐储热系统及供汽系统，发电系统用于产生主蒸汽和热再蒸汽，基于主蒸汽发电，并将热再蒸汽输送至供汽系统；蒸汽旁路系统用于在发电系统的运行负荷低于负荷阈值时，基于供汽需求分流主蒸汽，并将分流蒸汽输送至供汽系统；熔盐储热系统用于接收发电系统产生的凝结水，并在发电系统的运行负荷低于负荷阈值时，基于供汽需求加热凝结水，产生补充蒸汽并输送至供汽系统；供汽系统用于接收并整合热再蒸汽、分流蒸汽及补充蒸汽，形成工业供汽。采用本系统能够在满足灵活调峰要求的同时进行稳定工业供汽。

本发明公开一种皮带多类型撕裂轻量级检测方法，设计目标检测技术领域，包括步骤1：采集多类型撕裂的皮带图像并进行标签标注，采用自适应增强算法对皮带图像进行图像增强处理，构建训练数据集；基于YOLO11网络构建DDC‑YOLO11模型，并利用训练数据集进行训练，获得目标检测模型；目标检测模型包括骨干网络、颈部网络和检测头，其中骨干网络采用创新型C3k2_DWB模块和C2DA模块，颈部网络采用CAA_HSFPN模块；将采集的待检测皮带图像输入至目标检测模型，获得检测结果。本发明能够降低检测成本，提高在恶劣环境下的检测精度。

本申请涉及一种储能系统仿真建模方法、装置、设备、存储介质和程序产品。方法包括：根据构网型储能变流器的拓扑结构，构建一次电路模型；根据控制系统的外环功率控制策略和内环电压电流控制策略，构建控制系统模型；外环功率控制策略根据交流侧的有功功率和无功功率，确定交流侧d轴参考电流和交流侧q轴参考电流；内环电压电流控制策略调节交流侧d轴电流和交流侧q轴电流；根据一次电路模型和控制系统模型中相同变量，耦合一次电路模型和控制系统模型，得到机电暂态仿真模型。本申请在建模过程中结合构网型储能变流器的一次电路模型和控制系统模型，能够准确反映构网型储能变流器的电压源特征和主动支撑能力。

本发明公开了一种基于深度学习算法的光伏发电系统，包括光伏板、清洁装置、控制模块，控制模块用于获取当前环境光强、光伏板表面温度并通过深度学习预测模型预测当前状态下的光伏板理论发电功率，并根据光伏板理论发电功率与光伏板实际发电功率计算光伏板发电系数；当光伏板发电系数低于设定阈值时，光伏发电系统切换至清洁模式，通过清洁装置对光伏板表面进行自动清洁。本发明通过控制模块集成的深度学习预测模型，构建了“环境参数采集‑理论功率预测‑实际功率对比‑清洁阈值判断”的一整套闭环决策系统；当光伏板发电系数低于设定阈值时，则清洗装置自动开启并对光伏板表面进行清洗，省去了人工清洗的麻烦，大大降低了人工成本。