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分布式能源：运营福利
在当前能源过渡的情况下，确保网络的成本效益和可靠操作的第一步是使用适当的计划工具。这些工具必须评估加强，更换和整合新的网格资源的真正需求，不仅要考虑到技术和监管问题，还要考虑分布式能源（DER）的运营利益，包括可再生能源（RES），电力存储（ESS），ESS（ESS）和电动汽车（EVS）。所有这些都带来了有希望的研究挑战。因此，最近在与能源问题有关的科学期刊上发表了几种与分布式能源（DER）最佳整合到能源分配网络中有关的关键思想和信息。下面介绍了一些文章及其贡献。从更理论的角度来看，Repollal等人。[1]，作者分析了23个分布生成和微电网标准的状态。其中，18个主要对应于分布式生成，五个引入了微电网的概念。分析和比较重点关注几个主题，即连接标准，操作条件，控制功能，功率质量，保护功能和参考变量。结果，IEEE 1547被确定为最完整的标准。本文的另一个目的是分析和比较标准的多样性。较旧的标准是基于以下假设：网络中DERW的百分比相对较低。本文是对分布式能源（DRE）和湿地的很好分析。尽管如此，为了提高稳定性，随着DER设施的增加，正在制定新标准，包括互连和DER操作的高级要求。结论注意，在“操作条件”部分中所示的标准之间的显着差异，在等效阈值设置中的高度高度高达40％，对于低电压而言，频率太低的频率为2.8 Hz。因此，似乎很明显地需要在将来定义标准和微电网的共同框架，在该框架中，主题，术语和值表示以类似于INTOR-E-E代码中网络传输水平或所提出的统一结构的网络传输水平相似的方式广泛地包含所有多样性。Wang等。 [2]讨论基于关系 - 抗渗透比方法的分布式能量系统的多标准评估问题。 今天，分布式能源系统可以是一种使用能源，可以实现附近可再生能源消耗，保证能源供应并改善城市生活环境的一种干净且低碳的方式。 因此，应根据社会，技术，经济和环境的好处对分布式能源系统的评估进行全面联系。 作者提出了一个解决方案：用于评估分布式能源系统的模型。 基于技术，经济，环境保护和社会的四个标准构建了总共23个指标的模型。 通过结合顺序分析的方法来评估能量系统，该方法用于通过专家层次来确定每个标准的含义，以获得主观权重和称重方法。Wang等。[2]讨论基于关系 - 抗渗透比方法的分布式能量系统的多标准评估问题。今天，分布式能源系统可以是一种使用能源，可以实现附近可再生能源消耗，保证能源供应并改善城市生活环境的一种干净且低碳的方式。因此，应根据社会，技术，经济和环境的好处对分布式能源系统的评估进行全面联系。作者提出了一个解决方案：用于评估分布式能源系统的模型。基于技术，经济，环境保护和社会的四个标准构建了总共23个指标的模型。通过结合顺序分析的方法来评估能量系统，该方法用于通过专家层次来确定每个标准的含义，以获得主观权重和称重方法。在性能和模型精度方面，测试提供了有利于这种方法的证据。
分布式太阳能PV-小册子
Engie是低碳能源和服务的全球领导者，致力于推动世界朝着碳中立发展。劳动力为96,000，并致力于减少能源消耗，该公司将经济成功与对人和地球的积极影响保持一致。专注于天然气，可再生能源和服务，Engie提供了竞争性，可持续的解决方案。在本地，该公司利用其在各种基础架构的技术服务，能源效率，数字化和可再生能源方面的全球专业知识。Engie投资于国家，赋予当地劳动力，实施智能技术，并提供提供的，保证的能源良好的项目。请访问www.engiesolutions.me了解更多信息。
分布式能源的自充电电力系统
我们报告了基于2-氰基甲基三甲氧基硅烷（CNETM）对介电和储能储存性能对脉冲功率应用的介电性和能量储存性能的残留离子在介电溶胶胶片中的影响。使用了从1.5到6.5的广泛pH催化cnetms sol-gel膜。在近中性pH下处理的溶胶 - 凝胶膜具有改进的介电和能量储能特性，包括11个微型模量，泄漏电流的降低阶，可提取的能量密度为32 j/cm 3，能量提取效率为80％，在685 v/µm时，与在ph/µm相比，ph/µm的能量提取效率为80％。这些改进归因于Sol-Gel膜中离子量减少，这被认为可以抑制可能触发现场驱动的散射和影响电离的移动电荷载体的有害影响，以及随后在高电压下造成灾难性电气故障。目前的工作表明，基于三功能的烷氧基硅烷对脉冲功率应用，工程剩余的荷兰膜中工程剩余载体的重要性。
设计，实施和分布式AI ...
联合学习已成为分布式人工智能（AI）系统领域中有希望的范式，从而在保留数据隐私的同时，可以跨分散设备进行协作模型培训。本文介绍了对联合学习架构的全面探索，涵盖了其设计原理，实施策略以及分布式AI系统中遇到的关键挑战。我们深入研究了联邦学习的潜在机制，讨论了其在异质环境中的优势及其在各个领域的潜在应用。此外，我们分析了部署联合学习系统的技术复杂性，包括沟通效率，模型聚合技术和安全考虑。通过综合最近的研究和实际实施的见解，本文为寻求利用联合学习的研究人员和从业人员提供了宝贵的指导，以开发可扩展和隐私的AI解决方案。
关于 EDPR NA 分布式发电
EDPR NA DG 是可再生能源领域的全球领导者 EDP Renewables (Euronext: EDPR) 的子公司。EDPR 是全球第四大风能和太阳能生产商，业务遍及欧洲、北美、南美和亚太地区的 28 个市场。EDPR 总部位于马德里，在休斯顿、圣保罗和新加坡设有主要地区办事处，在可再生能源领域拥有顶级资产的完善开发组合和市场领先的运营能力。特别值得注意的是陆上风电、分布式和公用事业规模的太阳能、海上风电（OW - 通过 50/50 合资企业）以及补充可再生能源的技术，例如存储和绿色氢能。
医疗 AI 的分布式治理
W. Nicholson Price II * 人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，它还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但人工智能并不总是有效，它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发人工智能的资源丰富的医院中，人工智能的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中的表现不同，在资源匮乏的一线医疗环境中，人工智能可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，人工智能不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？这篇短文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在的好处，需要政策支持分布式治理过程，在应用环境中进行质量评估和监督——但需要政策协助发展能力，使监督更容易进行。正确治理并不容易（从来都不容易），但忽视这个问题可能会导致利益被搁置，而患者面临风险。
医疗 AI 的分布式治理
人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，AI 还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但 AI 并不总是有效；它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发 AI 的资源丰富的医院中，AI 的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中不同，而在资源匮乏的一线医疗环境中，AI 的表现可能会有所不同，而后者可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，AI 不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？本文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在优势，需要政策支持分布式治理过程，在环境中进行质量评估和监督
分布式网络基础设施和人工智能......
摘要 — 分布式网络基础设施和人工智能 (AI) 是变革性技术，将在未来社会和科学界发挥关键作用。物联网 (IoT) 应用程序包含大量连接设备，这些设备收集大量敏感信息（例如医疗、财务），这些信息通常通过 AI/机器学习 (ML) 算法在边缘或联合云系统进行分析，以做出关键决策（例如诊断）。确保数据收集、分析和决策过程的安全性、隐私性和可信度至关重要。然而，系统复杂性和增加的攻击面使这些应用程序容易受到系统漏洞、单点故障和各种网络攻击。此外，量子计算的进步加剧了安全和隐私挑战。也就是说，新兴的量子计算机可以打破提供网络安全服务、公钥基础设施和隐私增强技术的传统加密系统。因此，迫切需要新的网络安全范式来满足分布式网络基础设施的弹性、长期安全性和效率要求。在这项工作中，我们提出了一种分布式架构和网络安全框架的愿景，它以独特的方式协同安全计算、物理量子密钥分发 (PQKD)、NIST 后量子密码 (PQC) 工作和 AI/ML 算法，以实现抗违规、功能性和高效的网络安全服务。我们提案的核心是一个新的多方计算量子网络核心 (MPC-QNC)，它通过集成 PQKD 基础设施和硬件加速元素，实现快速且量子安全的分布式计算协议执行。我们通过在我们的 HDQPKI 和 TPQ-ML 框架中分别将 MPC-QNC 实例化为公钥基础设施 (PKI) 和联合 ML 来展示它的功能。 HDQPKI（据我们所知）是第一个混合分布式后量子 PKI，它利用 PQKD 和 NIST PQC 标准来提供最高级别的量子安全性，并具有针对主动对手的突破弹性。TPQ-ML 提出了一种后量子安全和隐私保护的联合 ML 基础设施。索引术语 — 网络基础设施；后量子安全；人工智能；机器学习；多方计算。
使用...构建分布式控制系统
6 结果........................................................................................................................................................ 56
对分布式账本技术的回顾......
随着人工智能 (AI) 和分布式账本技术 (DLT) 的发展，工业和研究领域的注意力已转向机器通信 [6]。随着新兴技术的引入，机器变得越来越智能，它们可以相互通信、自主决策并相互进行交易。这个概念被称为“机器经济”，可以定义为“智能、自主、网络化和经济独立的机器或设备，作为参与者，在很少或完全不需要人工干预的情况下开展必要的生产、分配和配置活动” [7]。信任、速度、透明度和数据可靠性是机器自动化的关键因素 [8]。与当前的中心化和中介经济相比，机器