面向算力网络的云边端协同调度技术

针对网络规模庞大、资源分散和异构性等挑战,面向算力网络的云边端协同调度技术通过算力网络将云边端多级泛在算网资源整合在一起,从而形成一个庞大的、跨越多个地域的资源池。综合考虑网络实时状态、用户需求等要素,该技术能够实现对算网资源的统一管理和动态调整,提升用户体验的同时降低企业运营成本和运维复杂度。

综合能源系统内外协同优化调度技术研究现状及展望

IES优化调度技术借助先进能源物联网技术,将冷-热-电-气多种传统能源、清洁能源、需求侧资源聚合至一定量级,参与IES互联、电网调度与市场化运行,在一定的运行目标与限制条件下,实现各能源子系统间的协调规划、优化运行与互补互济。但是,现有IES优化调度技术相关研究的价值导向、模型框架、运算方式不尽相同,其优化策略也各有侧重,存在考虑因素不够全面、未发挥IES全部潜能的问题。首先引出IES优化调度技术的意义,从模型建立、模型求解方面梳理该技术的研究现状;然后对现有IES的优化调度策略进行分类整合,首次提出IES“内部协同控制”与“外部统一调度”相结合的优化策略;最后,对该技术的发展提出了合理展望。