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关于EDPR NA分布式生成
EDPR NA DG是可再生能源领域的全球领导者EDP可再生能源的子公司。edpr是世界第四大风能和太阳能生产国，并且在欧洲，北美，南美和亚太地区的28个市场中都存在。在马德里的总部，圣保罗休斯顿和新加坡领先的地区办事处，EDPR拥有高级资产的合理开发组合和可再生能源的市场领先运营能力。特别值得一提的是陆上风，分布式和公用事业尺度太阳能，海上风（OW-通过50/50合资企业）以及以补充可再生能源（例如储存和绿色氢）的技术。
氢能分布式能源系统开发
减少能源使用中的温室气体 (GHG) 排放是实现可持续发展社会的迫切课题，近年来，相关努力正在急剧加速。2020 年 10 月，日本政府宣布日本将在 2050 年实现碳中和，作为具体战略，2020 年 12 月制定了“通过实现 2050 年碳中和的绿色增长战略（1）”。该战略提出了能源相关产业、运输和生产相关产业、家庭和办公相关产业三个领域的 14 个增长产业，并为每个产业制定了目标和时间表。 2021年4月举行的气候峰会上，各国发表了减少温室气体排放的国家自主贡献（NDC），日本宣布了到2030年将NDC从2013年的26%提高到46%的政策。这样，温室气体减排工作就和各国的经济政策挂钩了，我们需要进一步加快努力。绿色增长战略中，提出了实现碳中和的能源结构的参考值。电力部门的目标是用可再生能源覆盖50%到60%的发电量，用氢气（H 2 ）和氨（NH 3 ）覆盖10%的发电量。非电力部门的目标是通过氢气、甲烷化和合成燃料实现碳中和。如上所述，日本需要普及并扩大可再生能源的使用，同时将碳回收利用和CCU（二氧化碳捕获与利用）（2）等各种技术应用于各个领域，将捕获的二氧化碳（CO2）与氢（以氨为能源载体）一起用作资源，以实现完全的碳中和。
基于分布式控制系统和网络
量子计算和区块链技术是现代计算中两个快速发展的领域。区块链提供去中心化的信任和安全性，而加密技术则确保数据的机密性和完整性。然而，传统加密算法容易受到量子计算机的暴力攻击，这对现有的区块链安全机制构成了威胁。本研究旨在构建一个模型并分析基于量子安全区块链的分布式控制系统和网络，特别关注工业工厂应用和网络化 DCS。该方法包括全面的文献综述，以确定抗量子算法、加密原语和区块链共识机制。这些组件构成了设计基于量子安全的区块链的分布式控制系统模型的基础。该模型结合了网络延迟、节点故障和量子攻击场景等关键因素，以评估各种条件下的系统可用性。使用代表性攻击场景进行模拟，以评估所提出的模型的性能和有效性。研究结果为量子安全区块链技术的新兴领域做出了贡献，揭示了可靠性挑战和机遇。此外，研究结果为在量子计算时代开发和部署安全可用的分布式控制系统和网络提供了实用指南。关键词：量子计算、区块链、量子安全、密码学、可靠性、可用性、暴力攻击
利用太阳能进行分布式海水淡化
摘要 使用可再生能源进行海水淡化为我们现有的线性消费模式转变为循环消费模式提供了一条途径。这一转变还将使海水淡化从大规模集中式沿海设施转向模块化分布式内陆工厂。这种新的海水淡化规模可以通过使用太阳能来降低水生产的碳含量来满足，但其他考虑因素（例如储存和内陆盐水管理）也变得重要。在这里，我们评估了 2 种不同盐度的 16 种太阳能海水淡化系统配置的平准化水成本。对于化石燃料驱动的工厂，我们发现零液体排放在经济上比内陆盐水处理更有利。对于可再生海水淡化，我们发现太阳能热能优于光伏，因为热存储成本低，而且尽管能源存储成本昂贵，但比水存储更胜一筹，因为后者的利用率低。分析还显示，到 2030 年，随着太阳能发电和存储成本的下降，太阳能海水淡化的前景一片光明。
针对分布式量子计算的优化编译器
实用的分布式量子计算需要开发高效的编译器，使量子电路与某些给定的硬件约束兼容。即使对于本地计算而言，这个问题也是非常困难的。在这里，我们在分布式架构上解决它。正如在这种情况下通常假设的那样，远程门代表基本的远程（处理器间）操作。每个远程门包含几个任务：（i）纠缠生成和分发，（ii）本地操作，以及（iii）经典通信。纠缠生成和分发是一种昂贵的资源，因为它很耗时。为了减轻其影响，我们模拟了一个优化问题，该问题结合了运行时间最小化和分布式纠缠态的使用。具体而言，我们将分布式编译问题表述为动态网络流。为了增强解空间，我们扩展了公式，引入了一个谓词来操纵输入中给出的电路并并行化远程门任务。
大规模神经动力学和分布式认知
大脑皮层是一个复杂的神经生物学系统，具有许多相互作用的区域。这些区域如何协同工作以促进灵活的行为和认知，越来越成为严谨研究的对象。在这里，我回顾了最近关于多区域皮层运作方式的实验和理论工作。这些研究揭示了大脑皮层区域间连接的几个一般原则、皮层区域间生物特性的低维宏观梯度以及信息处理的时间尺度层次。理论工作表明，皮层层次结构中前馈和反馈通路上的差异兴奋和抑制具有可测试的预测。此外，分布式工作记忆和简单决策的建模产生了一种新的数学概念，称为空间分叉，它可能解释了不同的皮层区域如何能够在模块化组织的大脑中促进各自的功能（例如，感觉编码与执行控制）。
稀疏分布式表示的可变绑定
摘要 - 可变性的绑定是象征性的和认知的基石。但是，在连接主义模型中如何实现约束力使神经科学家，认知心理学家和神经网络研究人员困惑。自然包含绑定操作的一种连接主义模型是向量符号体系结构（VSA）。与其他有关可变结合的建议相反，VSA中的结合操作是维度具有维护性的，它可以代表复杂的层次数据结构，例如树，同时避免尺寸的组合扩展。经典的VSA通过密集的随机矢量编码符号，其中信息分布在整个神经元种群中。相比之下，在大脑中，特征在单个神经元或小组神经元的活性中更局部编码，通常形成神经激活的稀疏载体。遵循Laiho等人。（2015），我们探索了符号推理，并具有稀疏分布式表示的特殊情况。使用来自压制感应的技术，我们首先表明经典VSA中的可变结合在数学上等同于稀疏特征向量之间的张量产品结合，这是另一个众所周知的结合操作，从而增加了维度。这种理论上的结果促使我们研究了二维保护的结合方法，其中包括将张量矩阵减少到单个稀疏向量中。一种通用稀疏矢量的一种结合方法使用随机投影，另一种块状圆形卷积，对于具有块结构，稀疏块编码的稀疏向量定义。我们的实验表明，块 - 本地卷积卷积结合具有理想特性，而基于随机投影的结合也有效，但是有损的。我们在示例应用中证明了具有块圆形圆形卷积和稀疏块码的VSA的性能与经典VSA相似。最后，我们在神经科学和神经网络的背景下讨论了我们的结果。
量子分布式单位承诺 - NSF-PAR
摘要 —量子计算的出现为解决机组组合等组合复杂电力系统问题的方式带来了一场革命。由于间歇性可再生能源的渗透率呈上升趋势，预计未来机组组合问题的复杂性将会增加。尽管量子计算已被证明可有效解决大量问题，但它在电力系统问题中的应用却相当有限。本文创新性地提出了一种量子机组组合方法，并建立了分解与协调交替方向乘法（ADMM）的量子版本。上述目标是通过设计量子算法并利用量子比特的叠加和纠缠来解决子问题，然后通过 ADMM 协调这些子问题以获得可行解。本文的主要贡献包括：1）创新性地开发了机组组合的量子模型；2）开发了分解与协调支持的框架，为利用有限的量子资源潜在地解决大规模离散优化问题铺平了道路； 3）设计了新颖的量子分布式单元承诺（QDUC）来解决目前量子计算机能够解决的更大规模问题。将QDUC的结果与经典计算机的结果进行了比较，验证了量子计算的有效性。
分布式量子交互证明 - DROPS
在本文中，我们引入了分布式交互证明的量子对应物：证书现在可以是量子比特，并且网络节点可以执行量子计算。本文的第一个结果表明，通过使用分布式量子交互证明，交互的次数可以显著减少。更准确地说，我们的结果表明，对于任何常数 k ，可以由 ak 轮经典（即非量子）分布式交互协议（具有 f ( n ) 位证书大小）决定的语言类包含在可以由 5 轮分布式量子交互协议（具有 O ( f ( n )) 位证书大小）决定的语言类中。我们还表明，如果我们允许使用共享随机性，轮数可以减少到 3 轮。由于目前还没有类似的减少轮数的经典技术，我们的结果证明了量子计算在分布式交互证明设置中的强大功能。