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分布式的经济和环境影响...
摘要 - 当前的电力系统由于发电和终端用法之间的空间拆分而遭受固有的效率低下和传输线的拥塞。这可能引入了满足负载需求，网格责任，可再生投资组合标准以及环境考虑因素（例如碳排放减少目标）的缺点。分布式能源资源（DER）技术的经济和技术可行性可能会加速向更可持续的能源生产的过渡。本文使用分布式能源客户采用模型（DER-CAM），研究了DERS的经济和环境益处以及住宅的公用事业价格和排放。结果表明，CO 2排放和电力成本之间的权衡，但在购买电力方面有所改善。
分布式能源技术的见解：
Centrica于2018年在英国康沃尔郡的康沃尔郡启动了一个项目，以在100家房屋中安装太阳能电池板，智能电池和监视设备，以创建一个“虚拟发电厂”（VPP），该工厂（VPP）产生了可以远程控制的能量，该能量可以远程控制并供入本地和国家电网。 创建了一个在线能源市场，该市场允许房屋和企业根据网格需求调整其能源需求或发电，并获得此服务的付款。 项目团队帮助康沃尔提供了第一个智能网格连接的风力涡轮机，1.5兆瓦的锂离子储物电池和2.5MW的“智能”太阳能农场，该农场最多可为500套房屋供电。Centrica于2018年在英国康沃尔郡的康沃尔郡启动了一个项目，以在100家房屋中安装太阳能电池板，智能电池和监视设备，以创建一个“虚拟发电厂”（VPP），该工厂（VPP）产生了可以远程控制的能量，该能量可以远程控制并供入本地和国家电网。创建了一个在线能源市场，该市场允许房屋和企业根据网格需求调整其能源需求或发电，并获得此服务的付款。项目团队帮助康沃尔提供了第一个智能网格连接的风力涡轮机，1.5兆瓦的锂离子储物电池和2.5MW的“智能”太阳能农场，该农场最多可为500套房屋供电。
分布式计算中的无服务器体系结构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2439-2452，文章ID：IJCET_16_01_174在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_174©iaeme Publication
Flattening the Duck Curve: A Case for Distributed Decision Making
摘要 — 可再生资源的大量渗透导致净负荷快速变化，从而产生了典型的“鸭子曲线”。由此产生的大容量系统资源的爬升需求是一项运营挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个分布式优化框架，在这个框架中，位于配电网中的分布式资源被协调起来，为大容量系统提供支持。我们使用电流注入 (CI) 方法对多相不平衡配电网的功率流进行建模，该方法利用基于 McCormick 包络的凸松弛来呈现线性模型。然后，我们使用加速近端原子协调 (PAC) 来解决这个 CI-OPF，该协调采用 Nesterov 型加速，称为 NST-PAC。我们以加利福尼亚州旧金山为例，使用改进的 IEEE-34 节点网络，在太阳能光伏、灵活负载和电池单元的高渗透率下，将我们的分布式方法与本地方法进行了评估。我们的分布式方法将大容量系统发电机的爬升要求降低了多达 23%。索引词 — 配电网、分布式优化、储能
分布式能源物联网基于分布式电力资源的实时虚拟能源生产模型
摘要：正在开发智能能源技术，服务和业务模型，以减少CO 2和温室气体的能源消耗和排放，并建立可持续的环境。可再生能源在全球范围内积极开发，并且正在提出许多与可再生能源有关的智能服务模型。代表性服务模型之一是能量生产商。通过能源交易，对可再生能源的需求和分配权力得到了有效的管理，并且通过能源交易涵盖了不足的能源。此外，还可以提供各种激励措施，例如减少电费。，尽管提供了如此聪明的服务，但能源生产模型很难扩展为现实生活中应用的实用业务模型。这是因为可再生能源的生产价格高于实际电网的生产价格，并且很难准确设定销售价格，从而限制了卖方和消费者之间实际市场的形成。为了解决这个问题，本文提出了卖方与买方之间的小规模能源交易模型，以对等（P2P）为基础。此模型采用虚拟生产管理系统，该系统利用现有网格，并实时实现电源系统，而无需使用储能系统（ESS）。因此，卖方和能源交易的消费者的利润通过提高的投资回报率（ROI）最大化，并且可以建立智能需求管理系统。
当今分布式认知和人工智能增强的未来
在本文中，我们探讨了使用人工智能 (AI) 通过认知卸载（即将思考任务委托给 AI 技术）分配认知的前景。认知支持的现代技术正在迅速发展并越来越受欢迎。如今，许多人严重依赖智能手机或其他技术设备来支持他们的日常生活以及学习和工作。例如，智能手机用于跟踪和分析环境变化，以及存储和不断更新相关信息。因此，个人可以将信息卸载（即外部化）到他们的智能手机上，并通过访问它来更新他们的知识。这意味着使用 AI 等现代技术可以通过卸载赋予用户权力，使他们能够作为始终更新的知识专业人士发挥作用，这样他们就可以战略性地部署他们的见解，而不是依赖过时和记忆的事实。这种由 AI 支持的认知过程卸载还通过将任务需求分配到他们的环境中来节省个人的内部认知资源。在本文中，我们 (1) 概述了认知卸载的实证研究结果，以及 (2) 对未来人工智能增强下个人卸载行为可能如何变化的展望。更具体地说，我们首先讨论卸载的决定因素，例如技术工具的设计和与元认知的联系。此外，我们讨论了认知卸载的好处和风险。虽然卸载可以提高即时任务绩效，但也可能对用户的认知能力构成威胁。在此之后，我们提供了一个观点，即个人是否会在未来更多地使用人工智能技术来卸载，以及这将如何影响他们的认知。一方面，个人可能会严重依赖易于获取的人工智能技术，而这反过来可能会削弱他们的内部认知/学习。另一方面，个人可能会致力于增强他们的认知，以便他们能够跟上人工智能技术的步伐，而不会被它们取代。最后，我们展示了自己的数据和文献中的发现，假设个人的性格是人工智能信任的预测因素。对现代人工智能技术的信任可能是更广泛地利用和依赖这些技术来传播认知的重要决定因素，因此应该在人工智能增强的未来中加以考虑。
2024 年分布式能源资源总量
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D2D 分布式人工智能解决方案...
摘要 — 设备到设备 (D2D) 通信是不断发展的 5G 架构的技术组成部分之一，因为它有望提高能源效率、频谱效率、整体系统容量和更高的数据速率。上述网络性能的改进引领了大量 D2D 研究，这些研究确定了在充分发挥其在新兴 5G 网络中的潜力之前需要解决的重大挑战。为此，本文提出使用分布式智能方法来控制 D2D 网络的生成。更准确地说，所提出的方法使用具有扩展功能的信念-愿望-意图 (BDI) 智能代理 (BDIx) 来独立自主地管理每个 D2D 节点，而无需基站的帮助。本文提出了用于 D2D 传输模式决策的 DAIS 算法，该算法在考虑计算负载的同时，最大化数据速率并最小化功耗。模拟显示了 BDI 代理在解决 D2D 挑战中的适用性。
基于分布式联邦学习的深度学习
摘要 —分布式训练可以促进大型医学图像数据集的处理，并在保护患者隐私的同时提高疾病诊断的准确性和效率，这对于实现高效的医学图像分析和加速医学研究进展至关重要。本文提出了一种创新的医学图像分类方法，利用联邦学习 (FL) 来解决数据隐私和高效疾病诊断的双重挑战。传统的集中式机器学习模型尽管广泛用于疾病诊断等医学成像任务，但由于患者数据的敏感性，引发了严重的隐私问题。作为替代方案，FL 成为一种有前途的解决方案，它允许在本地客户端之间训练集体全局模型而无需集中数据，从而保护隐私。本研究重点关注 FL 在磁共振成像 (MRI) 脑肿瘤检测中的应用，证明了联邦学习框架与 EfficientNet-B0 和 FedAvg 算法相结合在增强隐私和诊断准确性方面的有效性。通过精心选择预处理方法、算法和超参数，以及对各种卷积神经网络 (CNN) 架构的比较分析，该研究发现了图像分类的最佳策略。实验结果表明，EfficientNet-B0 在处理数据异质性方面优于 ResNet 等其他模型，并且实现了更高的准确率和更低的损失，凸显了 FL 在克服传统模型局限性方面的潜力。该研究强调了解决数据异质性的重要性，并提出了进一步的研究方向，以扩大 FL 在医学图像分析中的适用性。