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论区域在分散能源系统中的作用
摘要：应对气候问题和促进全球可持续发展的迫切需求推动了向可再生和分散式能源系统的转型。这一转型需要创新方法来整合太阳能和风能等随机可再生能源，并挑战植根于集中式和连续式能源生产的传统能源模式。本研究聚焦瑞士能源系统，探索在集中式框架内纳入分散式能源生产的能源规划策略的优化。本文表明，分散化的战略方法可以显著降低年度系统成本10%，至人均1230瑞士法郎，并将自用率提高到分散式光伏发电量的68%。这强调了建立一种平衡集中式和分散式模型的混合能源规划模型的必要性，以增强系统的弹性、效率和成本效益。本研究强调了实现能源来源多元化、增强能源储存能力、提高电网灵活性以及为政策制定和战略规划奠定基础框架的战略重要性。它鼓励进一步研究气候影响、技术协同作用和区域供热一体化，旨在建立一个有弹性、可持续和自主的能源未来。
基于动态信息分配的联邦过滤器...
多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用，它提高了单传感器的跟踪精度，且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构：集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理，因此不存在任何数据丢失，集中式融合是最优的，但集中式融合计算和通信负担过重，容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代，NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成，各局部滤波器彼此独立，采用各自的滤波算法，处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器，这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的，KF不能利用非线性信息，因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外，为了识别故障传感器，将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明，该算法能很好地跟踪非线性系统，且精度优于UKF算法，并且能放大子系统的软故障灵敏度，从而易于识别故障传感器。
为偏远社区供电 | 循环解决方案
社区的发电方式可以是集中式或分布式（或两者结合）。对于柴油发电，通常采用集中式系统比较合理。如果社区有一两栋房子，附近会有一个发电机，低压导线会拉在房子之间。随着社区规模的扩大，总能源需求也会增加，因此需要一座发电站。发电站的大小取决于整个社区的预测负荷，电力通过架空线或地下电缆以高压方式发电并传输到社区房屋。安装、运行和维护中央发电站和电网通常比为每个单独的住宅运行和维护分布式发电机更便宜、更安全。
火灾数据管理系统、FDMS 2.0、技术... - GovInfo
开发人员可以访问 FDMS 1.0 中的测试数据，并验证其模型所需的所有数据是否可用。后续的集中式 FDMS 版本将包括所有测试设备
使用乘数的交替方向方法（ADMM）
摘要 - 为了有效地参与住宅需求侧资源并确保分配网络的有效运行，我们必须克服按大规模控制和协调住宅组件和设备的挑战。为了克服这一挑战，我们提出了一种分布式可扩展的算法，该算法具有三级层次信息交换体系结构，用于管理住宅需求响应计划。首先，制定了集中优化模型，以最大程度地提高社区社会福利。然后，通过将原始问题分解为公用事业级别和房屋级别的问题，以分布式的方式以分布式的方式解决了这种集中式模型。不同层之间的信息交换仅限于主要剩余（即供需不匹配），拉格朗日乘数以及每个房屋的总负载，以保护每个客户的隐私。模拟研究是在IEEE 33总线测试系统上与605个住宅客户进行的。结果表明，所提出的方法可以节省客户的电费并减少公用事业级别的峰值负载，而不会影响客户的舒适性和隐私。最后，对分布式和集中算法的定量比较显示了拟议的基于ADMM的方法的可伸缩性优势，并为未来的研究工作提供了基准测试结果。
对支持可再生氢生产、储存和海上设施的设计和运行所面临的挑战和机遇进行严格审查
图 3：部署绿色氢能的考虑配置：（a）陆上（b）集中式海上（c）分散式海上。经 Elsevier BV 许可，转载自 Rogeau 等人（2023 年）
ExPATSS Kdd Paper_v7 - Stottler Henke Associates，Inc.
更糟糕的是，下一代海军系统正在向集成多平台、多传感器平台发展，这些平台将来自多辆车的原始传感器数据的实时传输整合到集中指挥和控制框架中进行分析。这种转变有许多优点，包括有可能显著提高战术图景变化被理解和向上传达到指挥链的速度，以及有机会更多地融合来自不同传感器源的数据，从而随着战术形势的发展生成更完整、更准确的图景。然而，可用的人力很可能在未来保持不变甚至减少，导致集中指挥和控制分析岗位上的单个传感器操作员需要分析大量数据
