基于分布式架构的地震属性计算系统设计

为实现海量地震数据高效可靠的分布式存储与计算,建立了以八叉树结构为基础的分布式地震数据存储,以及基于分布式体系结构的地震属性计算系统。通过分布式并行框架和部署映射以及归并服务,建立地震属性分析和计算流程,将本机工作量分配至高性能计算集群执行,其计算结果采用分布式存储,以便于更改地震属性算法及参数设置后重新进行分布式计算。

数据中心多能互补分布式能源系统设计与运行优化研究

为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特征的运行策略,采用改进的多目标蝗虫优化算法对系统容量配置进行求解。为了分析优化目标和运行策略对系统优化的影响,通过组合不同优化目标和运行策略形成了多种优化设计方案,采用层次分析法和熵权法确定评价指标的权重,并利用多准则妥协解排序法进行评价排序。针对青海省某数据中心的案例,获得其能源系统的优化设计与运行方案。研究表明:运行策略主要影响吸收式制冷机和地源热泵的容量,而优化目标主要影响储能设备的容量;在相同的运行策略下,增加优化目标可提升系统的综合性能;对于不同的方案,生命周期成本、碳排放、能耗等基础优化目标值变化较小,而电网购电率和热量浪费率变化较大;通过实施五目标优化,即在基础优化目标的基础上增加热量浪费率、电网购电率,系统的综合性能得到了显著提升,其中热量浪费率和电网购电率分别降低了62.30%和25.92%,可再生能源发电占比增加了2%。

基于知识图谱的校园分布式光伏发电站设备故障自动化检测系统

针对校园分布式光伏发电自动化控制系统在故障检测中存在分类检测率低、耗时长等问题,设计了一种基于知识图谱的检测系统。系统硬件包括STM32F103RCT6型单片机、VMS-300AL型红外传感器、温度传感器、电压及电流传感器,通信模块利用SPI总线与单片机相连接;在系统软件层面,选择了自顶向下的知识图谱构建方式,并给出了故障知识的数据模式图,基于DNN网络模型训练输出集的特征提升系统分类检测能力。实验结果显示,所提出检测系统设计的故障分类检测能力较强,针对于训练集和故障集的检测率分别为99.53%和99.37%,检测耗时较少。

基于扩展滑模扰动观测器的高速列车分布式速度协同滑模控制

针对高速列车运行中因受外界未知扰动而导致的各车厢速度不同步问题,提出一种基于扩展滑模扰动观测器的高速列车分布式滑模控制算法。首先,考虑高速列车运行的受力情况,建立高速列车多质点模型;其次,设计领航者车厢滑模控制器和跟随者车厢分布式滑模控制器,构建扩展滑模扰动观测器估计外界未知干扰,并反馈给分布式滑模控制器,以消除外界未知干扰对高速列车各车厢速度同步造成的影响,同时利用Lyapunov理论证明了算法的稳定性。最后,通过Matlab仿真验证了该算法能实时精确观测外界未知扰动并反馈补偿,跟随者车厢能快速跟踪领航者车厢的速度,速度跟踪精确度高达99.9%。

商业银行借记卡系统分布式数据库改造创新研究与实践

当前,随着银行数字化转型战略的深入推进及创新技术的持续应用,核心系统迁移改造及分布式创新应用已成为必然的趋势。这是一项极具挑战性的工程,对数据库的一致性、高可用、高性能、高扩展能力,以及数据安全性、稳定性、业务连续性等方面提出了更高的要求。目前,金融级分布式数据库系统已逐步在我国商业银行成功落地,并在部分业务中得到了推广与应用,已初步具备了替代传统商用数据库的能力且运行状况良好,形成了一套可推广、可复制的技术路线。本文立足华夏银行实践,对其在借记卡系统架构设计、分布式设计、数据库迁移、适配改造、运维保障等全方位的创新研究与实践工作进行总结,以期为商业银行借记卡系统分布式数据库改造提供借鉴。

分布式光伏电源对配电系统继电保护配置的影响

介绍了分布式光伏发电与配电网的连接方式,然后详细探讨了其对配电系统继电保护配置的影响,包括对本馈线、相邻馈线以及分布式电源接入系统线路的影响。提出了含分布式电源的配电网继电保护的改进措施,包括对继电保护定值的调整、自动重合闸的挑战与解决方案等。对大规模分布式电源并网保护性能的优化措施进行了讨论。

无人机应用于屋顶分布式光伏检查的技术研究

菏泽地区分布式光伏装机容量高,报装增速快,但供电企业对屋顶光伏现场巡检仍以人工登高为主,存在光伏出现故障排查时间较长、漏检率高、设备隐性故障无法获知等问题,容易导致故障升级,对电网运行造成不利影响。鉴于此,提出通过无人机搭载高性能云台拍摄红外、高清可见光照片,结合人工智能算法和大数据管理,对分布式光伏及相关计量设备进行快速巡检,使得故障、违规现象发现的时效性和准确性明显提升,可有效避免故障升级,从而提升分布式光伏发电水平和供电企业的供用电异常智能化检查水平。

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。

基于分布式自适应UKF的说话人跟踪方法

针布式无迹卡尔曼滤波(distributed unscented Kalman filter, DUKF)方法进行说话人跟踪时,因状态转移噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵偏离真实值而导致跟踪误差增大。文章采用塞琪-胡萨(Sage-Husa)自适应策略,在DUKF测量更新后迭代估计局部状态转移噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵,然后利用一致性滤波融合得到全局的状态转移噪声协方差矩阵,随着卡尔曼滤波器的迭代,逐渐逼近状态转移噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵的真实值,从而提高DUKF说话人跟踪精度。实验结果表明,即使在较差的噪声和混响条件下,分布式自适应无迹卡尔曼滤波方法相较于常规的DUKF方法仍具有更好的跟踪性能,在节点损坏条件下的鲁棒性更强,能够获得更准确的说话人位置信息。

基于分布式共识协同的光伏逆变器电压控制策略研究

为了解决大规模分布式光伏接入配电网导致光伏并网点出现电压越限问题,提出了一种基于分布式共识协同(distributed consensus collaboration,DCC)的光伏逆变器电压控制方法。光伏逆变器电压控制采用基于功率调节的下垂控制模式,利用下垂控制调节光伏的有功功率与无功功率,实现对光伏并网点电压的控制。分布式协同共识是将接入系统的光伏有功功率输出与光伏最大输出跟踪比作为状态变量,通过分布式共识协同算法实现下垂控制启动参数的调整和光伏逆变器之间的电压协同控制。通过一个含分布式光伏的真实馈线系统进行算例验证,基于德国DIgSILENT软件进行仿真。结果表明,所提电压控制方法能有效抑制光伏并网点的电压越限问题,并在电压调节过程中降低光伏有功功率出力的削减,提升光伏逆变器的无功功率调节量。

Python语言的分布式共享系统设计

随着云计算、大数据及物联网技术的迅猛发展,分布式系统通过网络将多个计算节点连接起来,共同完成计算任务,提高了系统的处理能力和数据存储能力。Python语言以其简洁的语法、强大的库支持和广泛的社区资源,能够实现复杂的系统功能,成为开发分布式共享系统的理想选择。因此,本文将探讨Python语言的分布式共享系统的设计,以期为分布式系统的理论研究与实践应用提供理论参考。

含高比例分布式电源配电网分布式供电恢复方法

针对高比例分布式电源(DG)接入配电网,现有供电恢复方法未充分考虑DG故障穿越特性。文中提出了基于分布式控制的配电网多阶段供电恢复方法,以充分利用DG的电网支撑能力。分析了DG故障穿越特性及其电网支撑能力,并基于高比例DG接入后配电网不同运行方式,提出了负荷容量估算方法和DG分类处理策略。建立了分布式控制的供电恢复模型,并基于联络线路容量裕度指标提出多联络路径选择策略。最后,提出了适应高比例DG接入配电网的多阶段供电恢复方案。所提方法可以更好地发挥DG支撑作用,提高快速供电恢复能力。仿真算例验证了所提方法的有效性。

基于数据驱动的分布式光伏发电功率预测方法研究进展

从综述的角度,以分布式光伏系统为对象,分析了功率预测技术的发展情况、存在的难点以及主要影响因素,梳理了应用数据驱动方法实现功率准确预测的技术路线。再以空间相关性、历史出力功率以及气象等影响因素为切入点,梳理了光伏系统数据驱动的功率预测研究现状,分析其相应的数据增强、时空图信息以及特征融合的手段,讨论了技术的优缺点。最后给出了功率预测数据驱动方法研究方向和发展建议。

基于多元储能的分布式能源系统优化调度方法研究

为进一步构建清洁低碳、经济节能的供能系统,研究建立了含风、光以及多元储能的分布式能源系统,针对北京某办公园区,采用DeST预测用户负荷以及当地风、光条件。以经济性、节能性和环保性三方面的综合效益最大为目标,提出一种自适应优化运行策略,分别采用穷举搜索法和遗传算法对系统优化调度方案进行优化。同时,采用以电定热运行策略作为对照,对比分析几种不同运行策略下系统的综合效益。结果表明:传统以电定热运行模式下的综合效益平均值为0.41;而在自适应优化运行策略下,使用遗传算法得到的调度方案,其综合效益平均值可达0.5,穷举搜索法得到的运行方案,其综合效益平均值可达0.51。

“双碳”目标下天然气分布式能源发展现状及机遇

为实现碳达峰碳中和(以下简称“双碳”)目标,必须建设清洁低碳、安全高效的新型能源体系。天然气分布式能源具有相对清洁高效、综合能源利用效率高、输出能源类型多等优点,是我国实现“双碳”目标的重要发展路径之一。为此,剖析了我国天然气分布式能源存在的问题和发展机遇,进而对天然气分布式能源项目的发展提出了建议。研究结果表明:(1)中国天然气分布式能源整体发展相对较慢,且不同地区之间发展速度也存在差异,现有项目主要集中在经济较发达的京津冀鲁、长三角、珠三角以及天然气资源丰富的川渝等地区;(2)中国天然气分布式能源发展面临的主要问题包括前期投入成本较高、电网企业与项目用户端存在利益冲突使得项目上网困难、项目用户端对能源消纳程度的不确定性影响其投资回报等;(3)随着政策普及、技术发展、碳交易市场完善及经济性的提高,天然气分布式能源项目发展有望进入快速发展期。结论认为,在“双碳”目标引领下,中国天然气分布式能源产业正处于重要的战略机遇期,建议从政策支持、调峰需求、碳排放收益以及技术突破4个方面加强研究;天然气分布式能源的高质量推进对我国构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系,助力实现“双碳”目标具有重要的现实意义。

基于优先指数的配电网分布式储能序次规划

分布式电源和灵活可调负荷大量接入配电网,使其源荷特性与供需关系日益复杂,分布式储能系统(DESS)对优化有源配电网运行特性具有重要作用。针对电网规划过程中实际网架结构不明确、DESS功能复合性强,但规划场景单一导致难以实现全局优化的问题,提出一种基于优先指数的分布式储能序次规划方法,从需求层次分析的角度表征储能配置综合需求,指导储能的优化配置和有序接入。首先,提出一种基于配电网用户需求分析的优先指数构造方法,以确定各用户接入DESS的优先级;其次,计及风光出力不确定性,提出基于序次优化的分布式储能多目标规划模型,以确定网格化配电网中DESS的接入位置和容量;最后,建立用户储能需求改善度评价体系,为储能规划的方案制定提供理论支撑。选取某实际供电网格仿真验证了所提方法与模型可促进新能源消纳,有效指导高比例新能源配电网储能布局规划。

分布式训练系统及其优化算法综述

人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本文首先阐述了单机训练面临的主要挑战.其次,分析了分布式训练系统亟需解决的三个关键问题.基于上述问题归纳了分布式训练系统的通用框架与四个核心组件.围绕各个组件涉及的技术,梳理了代表性研究成果.在此基础之上,总结了基于并行随机梯度下降算法的中心化与去中心化架构研究分支,并对各研究分支优化算法与应用进行综述.最后,提出了未来可能的研究方向.

电网调控分布式SCADA系统体系架构与关键技术

由于采用主备机方式同时处理所有实时数据,现有数据采集与监控(SCADA)系统在数据吞吐能力、实时性、可扩展性、可靠性等方面面临着严峻挑战。文中提出一种新型分布式SCADA系统,对其体系架构和相关关键技术,如分布式资源和任务管理、分布式实时数据管理、分布式数据处理等进行了讨论。该系统突破了现有SCADA数据处理方式的瓶颈,可有效提升SCADA系统的性能,适应未来电网调控业务的发展。

计及分布式光伏和储能主动支撑的配电网日前日内协调优化运行策略

为充分挖掘分布式光伏与储能对配电网的主动支撑能力,提高配电网运行效益与供电质量,提出计及分布式光伏和储能主动支撑的配电网日前日内协调优化运行策略。考虑到光伏和负荷预测误差所带来的调度成本风险,采用条件风险价值的方法对其进行量化。日前优化模型以配电网运行成本与成本风险最小为优化目标,制定日前优化方案,为日内优化提供参考;日内优化模型对分布式光伏与储能的有功无功功率进行调度,以加权电压偏差、线路损耗、储能有功功率偏差最小为优化目标,在提升配电网供电质量的同时保证日内运行的经济性。将所提出的模型转化成便于求解的二阶锥规划模型,采用IEEE 33节点算例对所提出的策略进行验证。算例结果表明,所提出的日前日内协调优化策略充分挖掘了分布式光伏与储能的主动支撑能力,有效降低了配电网的运行成本,并对电压越限问题有明显的缓解作用。

计及随机性的多分布式电源接入中压配电网承载能力评估

电力系统的源侧和荷侧均具有随机性,影响配电网接入分布式电源的容量分析。为此,提出了一种考虑源荷随机性的中压配电网多分布式电源承载能力评估方法。首先,将分布式电源和负荷出力分解为可预测变量和随机变量,结合序贯蒙特卡洛模拟法,分别模拟时序周期内源荷随机生产模型。其次,在划分供电分区和简化源荷接入位置基础上,以各供电分区可接入分布式电源容量最大为目标,考虑传输容量、电压偏差、短路电流等约束,对配电网承载能力模型进行随机潮流求解。然后,以指标变化量和限值距离为衡量依据,确定多分布式电源有序接入策略,防止局部运行参数不优而导致配电网对分布式电源承载能力受限。最后,将该模型应用在中部某城市的区域配电网中,验证该方法的可行性和有效性。