基于分布式binning策略的CDN负载均衡技术

提出了一种基于Distributed binning策略的负载均衡算法。该算法利用服务器上客户集群拓扑信息的文件访问历史记录,对文件的"冷热"程度进行分析,有效地完成对"热"文件内容分发,并利用客户端提供的拓扑信息以及服务器提供的拓扑信息和负载,有效地完成内容的路由,使用户可以就近取得所需的内容,缓解Internet网络拥挤的状况,提高用户访问网站的响应速度。

基于测控一体化的数字化分布式配电网控制策略

随着分布式电源(DG)的不断接入,配电网面临着越来越多的挑战,尤其是在处理高比例DG接入导致的线路过载和故障问题方面。提出了一种基于测控一体化的数字化分布式配电网控制策略,该系统将保护、测量和控制功能集成于同一装置中,实现了信息共享和协同作业,提高了系统的运行效率和可靠性。系统利用测控一体化装置采集线路状态信息,结合智能算法进行异常问题分析和预测,并通过控制策略实现故障线路的快速切除、分布式电源的切除和备用线路的投入,从而最小化故障影响范围,保障配电网的稳定运行。通过对比分析,验证了该系统相对于传统分散式控制方案的优势,包括更快的响应时间、更小的故障影响范围、更低的运行成本和更高的可靠性。

融合群体智慧的分布式智能电网高效发展管理策略

针对不同资源禀赋下分布式智能电网建设策略难以精准投资的问题,提出了一种融合群体智慧的分布式智能电网高效发展管理策略。首先,依托海量分布式智能电网发展规划数据,利用Ward凝层聚类,从运行、规划及发展3个方面构建分布式智能电网发展最优指标集;其次,结合指标类型拟合其概率分布函数,确定各指标阈值区间,实现指标的客观打分;然后,构建基于群体智慧的分布式智能电网发展精准投资评估体系,利用指标横纵差异度驱动群体智慧重新赋权,实现分布式智能电网建设策略的合理评估;最后,通过计算发展规划投入产出比形成闭环反馈,实现分布式智能电网高效发展管理。通过对某省10 000组发展规划数据的分析评估,验证了所建体系的合理性。

基于大数据的分布式多能源系统最优运行策略研究

一次能源的消耗给生态环境造成了严重的污染,也给分布式多能源系统带来了新的发展机遇。针对这一问题,文中开展了基于大数据的分布式多能源系统最优运行策略研究。通过分析分布式多能源系统的功能结构,在对设备工况特性加以研究的基础上采用大数据样本,以总运行成本最小为目标建立融合天然气、光伏发电、抽水蓄能及热泵机组的分布式多能源系统模型。同时充分考虑了非可再生能源利用、可再生能源消纳与能效转换等因素,提出了一种多场景综合能效评估方法。算例分析结果表明,该方法优先满足了电负荷与冷热负荷,且可再生能源消耗量低至4.52 MW·h,综合能效利用率则高达98.2%。

计及分布式光伏承载力的配电网侧独立储能充放电策略

在“双碳”目标、新型电力系统加快推进下,中国分布式光伏呈现快速发展态势,在高比例分布式光伏接入地区易发生电网电压升高越限和反向潮流设备过载等问题,影响分布式光伏接入配电网承载力。充分考虑配电网侧独立储能调节作用,研究提出了提高分布式光伏接入电网承载力水平的独立储能优化配置及充放电策略。考虑了基于时序潮流和两步式迭代的配电网侧独立储能应用综合成本效益,以系统成本最小为原则,科学合理确定独立储能配置容量和充放电控制策略。选取某村低压配电网为案例,通过配电系统经济分析和优化软件(DEAP),仿真分析了所提独立储能充放电控制策略的有效性。

分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略综述

以不同控制策略协调工作效果为目标,从分布式驱动电动汽车整体结构和控制结构出发,结合汽车侧向稳定性内部耦合原理的分析,对分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略进行综述。针对分布式驱动汽车的整体结构,总结了汽车整体结构的发展以及针对驱动电机的两种不同结构,分析了分布式驱动电动汽车常见的分散式、集中式和分层式控制结构的优缺点,整理出了分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略实现的参数判断工作区间法、实验计算权重法和算法协调法等3种方法。最后,对分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略进行了总结和展望。

新型分布式光伏-储能系统设计及控制策略的研究

本文提出了一种全新的电源系统设计方法。利用光伏组件与储能电池相结合,创造了一个新型的光伏储能单元,光伏储能单元能够在各种光照条件下高效发电,提供稳定的电源支持。该方法有效克服了集中式或普通分布式光储系统存在的稳定性差、容量利用率低等不足。不仅提升了光伏系统的能源转化效率,还确保了机载设备的容量得到充分并最大化的利用。对于确保相关设备的长期稳定运行具有至关重要的意义,同时为其提供了强大的能源保障。

轮毂电机失效下分布式驱动电动汽车主动转向容错控制策略

为提高分布式驱动电动汽车在单轮或单边轮毂电机失效时的稳定性,提出了一种基于事件触发机制的主动转向容错控制策略。设计了基于线性矩阵不等式的故障状态观测器,建立了基于残差评估函数的容错切换机制;采用了Pareto最优理论的分布式模型预测协同控制策略,以实现车辆底盘主动转向系统和横摆力矩控制系统的容错控制最优分配机制。基于Matlab/Simulink软件和CarSim软件在硬件在环平台展开实验。结果表明:当轮毂电机发生恒偏差或变增益故障时,所设计的容错控制算法在低路面附着系数的双移线工况下,横摆角速度跟踪误差降低14.9%,侧向位移跟踪误差降低28.2%。因而,实现了分布式驱动电动汽车在轮毂电机失效下的容错性能和稳定性能。

含分布式电源的新型配电网承载力模糊综合评估及提升策略研究

随着大量分布式电源广泛并入配电网,新型配电网的承载力评估成为系统安全运行的关键,因此有必要对含分布式电源的新型配电网承载力进行综合评估并在此基础上考虑适当的提升策略。首先,建立了新型配电网分布式电源承载力的评估模型,并采用二阶锥松弛技术加快模型的求解速度。其次,建立了多维度多层次的新型配电网承载力实时评估体系,根据得到的各指标动态综合权重,采用模糊综合评价法计算配电网承载力的综合得分。最后,提出了一种基于改善电压约束的配电网承载力提升策略。在IEEE 33节点系统配电网模型进行算例分析,通过比较所提方法和传统方法下配电网承载力变化情况及综合评估分数,证明了所提提升策略的有效性和评估体系的科学性。

计及灵活性资源的分布式多微网配电系统定价策略

针对含灵活性资源的多微网配电系统,提出一种基于动态非合作博弈的多微网配电系统定价策略,以引导用户侧调整用电方式实现系统经济运行。提出一种双层不动点映射算法:在内层,分别建立微网和配电网的凸优化模型,采用交替方向乘子法对模型进行分布式求解,进而确定电网最优定价策略;在外层,建立灵活性资源用户响应模型,用户根据内层的定价策略调整原有需求量。引入不动点定理解释该博弈问题,并证明其均衡解的存在性、唯一性和收敛性。算例仿真结果验证了所提策略的适用性与有效性。

面向TDOA定位的分布式雷达部署策略优化方法研究

针对到达时间差被动定位任务,研究了分布式雷达的部署策略优化问题,以提升系统的定位和监视性能。现有研究大多仅关注节点位置的优化,而未充分考虑节点法线指向与系统监视性能间的耦合关系。文中结合实际应用场景,考虑了节点位置与法线指向的联合优化策略,构建了面向定位任务的单目标优化问题以及兼顾定位和监视任务的多目标优化问题。由于这些优化问题具有复杂耦合约束和非凸特性,解析解难以获得。文中提出一种区域约束多目标粒子群算法(RC-MOPSO),用以求解最优部署策略。该算法通过在粒子初始化和更新过程中引入约束区域,确保粒子在迭代过程中始终满足复杂耦合约束条件。仿真结果表明,所提方案实现了定位和监视性能的最优平衡,相较于随机部署方案表现出显著优势,同时对辐射源发射功率估计误差表现出较强的鲁棒性。

含分布式光伏的配电网无功电压控制策略研究

随着配电网中分布式光伏等清洁能源渗透率的不断增加,有效地缓解了能源压力。但其并网点的电压越限问题不容忽视,为此,提出了一种含分布式光伏的配电网无功电压自适应控制策略。首先,分析了光伏并网点电压越限的基本原理;其次,针对负荷大扰动和光伏有功功率输出波动性引起的电压越限问题,分别提出自适应控制策略,通过降低光伏逆变器的有功功率以及增加无功功率的调节能力提高控制效果;最后,结合仿真算例进行分析,结果表明所提策略可以有效降低并网点电压,证明了所提策略的有效性。

分布式驱动电动汽车自适应巡航控制策略研究

以分布式驱动汽车为研究对象,针对多目标协同的自适应巡航问题,应用非线性可变车头时距模型,对坡道、弯道工况设计了间距补偿策略,提高实际车间距离信号的准确性;综合考虑车辆行驶安全性,舒适性,节能性,设计了基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)算法、分层控制的自适应巡航控制(Adaptive cruise control,ACC)系统。基于变步长离散化的方法改进ACC系统多目标协同上层控制算法,在保证较长预测时域的基础上提高系统的精确性和实时性。下层控制器中建立逆驱动系统模型、逆制动系统模型,制动/驱动切换逻辑,以车辆整体驱动效率最优为目标设计了期望力矩分配策略。在CarSim/Simulink搭建仿真环境验证了所设计策略的有效性。

基于光伏出力特性的分布式光储系统优化调度策略

随着我国能源结构的转型升级,太阳能发电愈发受到重视。然而,大规模分布式光伏并网会引起电网的功率波动。储能的介入有助于系统调峰/调频。基于此,提出一种分布式光储系统联合优化调度方法。首先,从经济性和技术性角度构建分布式光储系统优化调度模型,以有功功率波动方差最小为目标,对储能模组的充放电功率进行优化。其次,基于光伏出力预测提出实时调度策略,提升分布式光储系统并网的有序性,有助于平抑电网负荷波动以及调节负荷峰谷差。最后,通过设计具体仿真算例验证了方法的可行性。

基于分布式认知的移动学习应用的设计策略研究

目的:探讨分布式认知理论在移动学习应用设计中的应用,重点关注移动学习活动中认知要素的分布与优化,以期解决当前移动学习应用中存在的学习内容浅显和学习效率低下的问题,提高移动学习应用的学习效率和用户体验,满足学习者对高质量移动学习服务的需求。方法:通过深入分析移动学习现状和梳理分布式认知理论在教育领域的研究发展脉络,探讨分布式认知介入移动学习的优势,并分析和总结在云计算、大数据、移动通信等技术支持下的移动学习活动的特性,凝练出影响移动学习活动的4个关键分布式认知要素:对象、媒介、个体和情境。基于这些特点,从优化学习资源、强化人工制品、开展个性化学习活动、建立学习共同体4个方面出发,提出基于分布式认知要素的移动学习应用设计策略。结果:总结了分布式认知下的移动学习活动特性,并将分布式认知理论融入移动学习应用设计中,提出基于分布式认知理论的移动学习应用设计策略。结论:本研究为移动学习应用设计提供了一个新的分析框架,有助于深入理解移动学习活动中的认知分布情况,增强学习者在移动学习活动中的学习认知能力,为其提供个性化、情景化的移动学习服务,能够有效提升移动学习活动的学习效率与学习体验。

新能源船舶电力系统分布式控制策略分析与应用

为提高新能源船舶电力系统的稳定性和能源分配效率,本研究旨在探索分布式控制策略的应用。采用图论、系统稳定性理论及滑模变结构控制原理为基础,通过数学建模和仿真实验方法,分析了分布式控制策略在不同海上环境条件下的性能。研究结果显示,该策略能有效提升系统的能源分配效率和响应速度,同时确保电力供应的稳定性,降低能源浪费。因此,分布式控制策略不仅为新能源船舶电力系统的优化设计提供了理论依据,也为实际应用提供了实践指导,对推动船舶行业的绿色可持续发展具有重要意义。

分布式光伏电站发电效率提升策略研究

结合我国现代社会的可持续发展,当前条件下能源企业的主要任务是提高能源生产效率和质量。同时,要研究的课题之一是分布式光伏电站的能源生产效率。对于用电的人来说,安全是最重要的。确保分布式光伏发电的安全可靠,需要深入研究并关注发电效率。随着人们生活水平的提高,对电力的需求不断上升,能源供应商开始使用不同的能源来发电。分布式光伏发电厂代表了一种将光伏转化为电能的新发电方式。然而,能源生产过程对其影响很大。因此,应采取一定的策略来提高发电效率。

分布式光伏电站高效运行的有效策略探究

此次研究旨在探讨和分析提高分布式光伏电站运行效率的有效策略。考虑到能源需求增长和环境被污染的问题,分布式光伏发电作为一种清洁、可再生的能源解决方案受到广泛关注。本研究首先概述了分布式光伏电站的基本概念及其优势,然后分析了分布式光伏电站系统设计,最后根据分布式光伏电站存在的弊端,提出了一系列提高光伏电站运行效率的策略,以供参考。

分布式光伏电站发电效率提升策略研究

随着全球能源结构的转型和绿色能源需求的不断增长,分布式光伏电站作为一种重要的可再生能源发电方式,其特点是设备分布广泛,且规模小,施工速度较快,整体运行与维护的费用较低,能够快速适用城市化的发展,正逐渐得到广泛应用。然而,在实际运行过程中,分布式光伏电站的发电效率受到多种因素的影响,导致能源转换效率不尽如人意。因此,提升分布式光伏电站的发电效率成为当前研究的热点和难点。

分布式光伏并网中电能质量的监测及改善策略

随着分布式光伏发电的快速发展,电能质量问题成为制约其进一步应用的主要障碍。文章分析这些问题的成因,探讨实时监测、波形捕获及频谱分析等关键监测技术,并提出优化系统设计、使用补偿装置、增强电网调节能力以及应用智能电网技术的改善策略。这些措施旨在提升电力系统稳定性和用户用电体验,促进分布式光伏发电的可持续发展。