分布式发电技术与智能电网技术的协同发展趋势

本文围绕分布式发电技术和智能电网技术,阐述了相关的内涵,并分析了两者融合的意义,结合如何推动分布式发电技术和智能电网技术协同发展提出了具体的建议措施,以供参考。     

分布式遥感图像处理中的若干关键技术

遥感技术已经被广泛的应用到民事领域和军事领域,成为获取信息数据的一种最好途径。本文主要围绕分布式遥感图像处理技术之下,分析其在运用的过程中常出现的问题和关键技术。     

分布式电源混合并网的配电网潮流算法

本文首先对分布式电源混合并网后的配电网的意义进行阐述,从太阳能发电、风力发电、燃料电池发电三个方面,对分布式电源种类进行分析,并以此为依据,提出分布式电源混合并网的配电网潮流算法研究结果。     

基于分布式电源接入的电网电能质量分析与控制举措评估

本文首先介绍了电能质量问题的提出和意义,分析了分布式电源对电网电能质量的影响评估,提出了电能质量控制及改善措施,并结合相关实践经验,探讨了在智能微电网框架下电能质量的研究方向,望有助于相关工作的实践。     

TDD/CDMA动态信道分配技术在分布式天线系统中的应用

1DWCS系统简介无线通信未来所要解决的一大类问题是如何更充分地利用有限的时间、频率、码字和空间资源,以获得更高的频谱效率。一种解决方法是采用基于分布式天线的分布式网络结构(DWCS)。它把基站简化为收发天线和信号转换装置(处理结点),天线之间用光纤连接,天线的设置和用户密度相对应。分布式天线系统中,各天线的收发信号处理是在处理单元(分布式或半分布式)而不是在天线处进行的,这有利于各种先进信号处理技术和分布计算技术的应用。分布式天线系统可以说是多入多出系统理论和多天线理论在系统网络结构层面的一种有效应用,与传统…     

适合于分布式并行计算的一种并行广义乘积型双共轭残差方法(英文)

针对求解大型稀疏非对称线性方程组,提出适合于分布式并行环境的一种并行广义乘积型双共轭残差(GPBiCR)方法(简记为PGPBiCR方法).通过重构GPBiCR方法,新方法将原方法中的三个全局同步点降低到了一个,且内积所需的通讯时间可与向量校正的计算时间有效地重叠.代价仅是稍微增加了一些计算量,而相比于全局通讯时间的降低,这是可以忽略不计的.性能和等效率分析表明,PGPBiCR方法比GPBiCR方法具有更好的并行性和可扩展性,其中可扩展性可改进3倍,而并行通讯性能可改进66.7%.数值试验得到了与理论分析相吻合的结果.     

卫星数传接收规划模型与算法研究

作为对地观测卫星任务执行的两个重要阶段之一,数传接收的规划任务是一个具有多时间窗口、多优化目标和多资源约束的NP-Hard优化问题。中继星的引入为数据全天候近实时传输提供可能,同时也为数传规划提出新的问题。本文主要完成两项工作:第一,建立风险控制的卫星数传接收规划模型;第二,阐述基于遗传禁忌的模型求解方法,进一步采用分布式并行求解策略,改善了求解算法的收敛速度和鲁棒性。最后,通过STK提供基础仿真数据,验证了本文规划模型和求解算法的有效性。     

不确定环境下多自主体系统的分布式估计与控制

多自主体系统是当前系统控制界研究的热点问题. 在实际中, 自主体系统通常并不是在理想的环境下执行任务, 而是面临多源头、多层次和多变化的各类不确定性因素的影响. 它们通过在微观层面上影响各自主体决策的正确性, 从而在宏观上对自主体系统的整体行为产生显著影响. 不确定性因素和多自主体系统分布式信息架构交互耦合, 给系统的设计与分析带来本质性困难. 本文围绕分布式估计与分布式控制问题, 研究在随机通信噪声、数据丢失、量化和系统未知结构参数等不确定因素影响下, 如何为各自主体设计更加鲁棒、更加有效的分布式估计算法及分布式控制律, 以实现全局估计与控制目标, 并对闭环系统性能进行系统分析.     

Some Conditions for Matrices over an Incline To Be Invertible and General Linear Group on an Incline

Inclines are the additively idempotent semirings in which products are less than or equal to either factor. In this paper, some necessary and sufficient conditions for a matrix over L to be invertible are given, where L is an incline with 0 and 1. Also it is proved that L is an integral incline if and only if GLn（L） = PLn （L） for any n （n 〉 2）, in which GLn（L） is the group of all n × n invertible matrices over L and PLn（L） is the group of all n × n permutation matrices over L. These results should be regarded as the generalizations and developments of the previous results on the invertible matrices over a distributive lattice.