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World File Search System分布式系统
分布式与本地表示
Goldsmith, JA (1990)。自音段和韵律音系学。牛津：Blackwell。 Halle, M. (1983)。论区别性特征及其发音实现。自然语言与语言学理论 1：91-105。 Hulst, H. vd (1989)。音段结构的原子：成分、手势和依赖性。音系学 6：253-284。 Lombardi, L. (1994)。喉部特征和喉部中和。纽约：Garland。 Padgett, J. (1995)。特征几何中的限制。斯坦福：CSLI 出版物。 Sandler, W.，编辑 (1993)。音系学：手语音系学特刊。音系学 10：165-306。 Schane, SA (1984)。粒子音系学的基础。音系学年鉴 1：129–155。Walsh, DL (1997)。流音音系学。博士论文。马萨诸塞大学阿默斯特分校。Williamson, K. (1977)。辅音的多值特征。语言 53：843–871。
分布式处理
代表其订阅成员。基金会报告1977-80为欧洲某些最大的1977年数据网络组织开发的系统部门提供了一套“眼睛和耳朵”。2/1977年8月2日显示文字处理器1977年11月3日终端兼容性基金会通过其办公室4/12月4日在伦敦办公室自动化技术的趋势以及1978年2月5日/2月在1978年2月5日通过其关联的办公室收集信息。通过三种主要方式，它将其发现传输到1978年4月6日的ViewData（绝版）成员：1978年5月1日，公共数据服务8/1978年6月，通过定期的书面报告，详细介绍了1978年9月9日/7月7月9日，选择了计算机化的PABXS的发现和实质性证据。1978年11月10日，公共在线信息检索服务1L/1979年2月提高系统生产力 - 通过1A/1979年6月的通过管理会议的数据库管理系统管理系统管理服务董事及其1980年4月13日/1980年4月的成本成本趋势在数据处理同事中，重点是1979年9月14日/1979年9月的竞争设备进行了竞争性设备市场，该项目的含义是竞争性的。1979年9月15日，管理服务和微处理器16/1979年11月16日在1980年代大型计算机 - 通过专业和技术研讨会17/1980年2月的电子邮件，会员自己的专家经理和1980年4月18日分布式处理：管理问题：管理问题。技术人员会见了基金会研究19/1980年6月的办公系统战略团队，深入审查他们的发现。1980年8月20日，人与设备之间的界面21/1980年10月21日私人通信网络基金会由管理委员会控制，其成员包括
光伏与电池耦合直流微电网分布式储能系统协调控制
摘要：为适应独立光伏与分布式储能系统直流微电网频繁充放电及提高充电精度，提出一种基于增强下垂控制的能量协调控制策略。通过优化多储能系统的输出优先级，提高直流微电网整体供电质量。当光伏、储能同时工作时，所提方法可动态调整光伏、储能工作状态及储能单元下垂系数以满足系统要求。在包含不同容量储能单元的直流微电网中，所提策略可保持母线电压稳定，提高储能荷电状态均衡速度与精度，避免储能单元因过充或放电而停机。利用MATLAB/Simulink对所提策略进行验证，仿真结果表明所提控制策略在平衡能量供需、减少储能单元充放电时间等方面的有效性。
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
I. 引言 微电网是一种很有前途的概念，它可以解决将分布式可再生能源和储能系统整合到电网中的挑战。在线优化是根据系统的实时状态来调度微电网的运行，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制 (MPC) [1] 和基于近似动态规划 (ADP) 的算法 [2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了几种其他的微电网在线优化方法，包括 Lyapunov 优化 [3]、CHASE 算法 [4] 以及最近开发的基于深度强化学习 (DRL) 的优化方法（例如深度 Q 网络 (DQN) [5]、MuZero [6]）。
使用现实世界云计算系统分布式智能电池管理系统
摘要：在这项工作中，通过使用具有云计算能力的通用控制器，四个电荷调节器以及一组具有网络和蓝牙功能的传感器电池监视器，设计了用于智能电池操作的现实世界系统。Currently, for real-world applications, battery management systems (BMSs) can be used in the form of distributed control systems where general controllers, charge regulators, and smart monitors and sensors are integrated, such as those proposed in this work, which allow more precise estimations of a large set of important parameters, such as the state of charge (SOC), state of health (SOH), current, voltage, and temperature, seeking the safety and the extension of the useful基于电池库的能源存储系统的寿命。使用的系统是所谓的智能电池管理系统的范式现实世界示例。与完全集中的BMS结构相比，这项工作中所做的贡献之一是实现了BMS的分布式设计，这增加了系统安全性的收益。这项工作中做出的另一项研究贡献是开发基于Petri网的有条理建模程序，该程序以可见的，有条理的和精确的方式建立了确定BMS运行的条件集。如果未进行此建模，则阈值及其条件保持分散，不是很透明，并且很难以汇总方式处理。
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
引言微电网是一个很有前途的概念，它可以解决分布式可再生能源和储能系统融入电网的挑战。在线优化是根据系统的实时状态对微电网的运行进行调度，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制（MPC）[1]和基于近似动态规划（ADP）的算法[2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了其他几种微电网在线优化方法，包括Lyapunov优化[3]、CHASE算法[4]以及最近开发的基于深度强化学习（DRL）的优化方法（例如深度Q网络（DQN）[5]、MuZero [6]）。与传统的微电网在线优化方法（例如MPC）相比，基于DRL的算法通过历史可再生能源发电和负载序列来学习操作系统，并且可以在不使用任何预测信息的情况下进行近似最优调度[6]。然而，上述工作主要关注具有单个电池储能系统（BESS）的微电网的在线优化，未能解决BESS的分布式位置特性。随着商业和家庭储能技术的快速发展，大量BESS将安装在微电网的分布式位置。
管理可再生能源和分布式能源（DER）集成到放松市场的传输系统
•加利福尼亚的可再生投资组合标准（RPS）要求加利福尼亚州33％的电力零售额来自符合条件的可再生资源，到2020年，到2030年，到2030年，到2045年。