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分布式技术分发的先决条件
修复和恢复大型集中式系统的电力可能既耗时又费钱。相比之下，具有分布式发电源的分散式能源系统可以提供本地电力供应，并能快速从中断中恢复 [6]。集中式能源系统的另一个限制是传输损耗。这些系统需要广泛的输电和配电基础设施，才能将电力从发电厂输送到最终消费者。不幸的是，这种基础设施会产生传输损耗，即在传输和配电过程中的电能损失。这些损耗导致能源系统效率低下和浪费 [7]。此外，许多集中式能源系统严重依赖煤炭、石油和天然气等化石燃料。这种对有限且污染严重的能源的依赖带来了环境挑战，包括温室气体排放、空气污染和气候变化 [8]。相比之下，分散式能源系统提供了向可再生能源转变的机会，减少了对化石燃料的依赖，并减轻了对环境的影响。
瑞典太阳能的发展历程、当前趋势及未来前景
简而言之，对过去发展的文献回顾结果表明，虽然太阳能供暖是瑞典太阳能技术的第一个用途；用于区域供热和住宅安装，但由于缺乏经济竞争力，它后来逐渐失去人气。光伏发电出现的时间比太阳能供暖晚，影响范围更加广泛。研究和生产是早期的重点领域，而分散式光伏发电和集中式光伏发电后来占据了主导地位。补贴和安装支持有助于激励分散式领域的住宅安装，而集中式市场仍未获得补贴。电池储能是最新形成的行业之一，由于政策优惠，电池安装在住宅领域越来越引人注目，而由于 Svenska Kraftnät 提供的优惠电网支持服务，电池安装在集中式领域也越来越引人注目。
510(kc) 摘要 2012 年 11 月 2 日 - accessdata.fda.gov
向专业人员提供有关患者警报和其他医疗相关事件的补充信息。该产品可以将这些信息的全部或部分路由到选择性远程设备，例如集中式计算机站和移动通信设备。集中式计算机站和/或移动通信设备未确认是否收到警报消息或事件，也无法保证是否能传送到终端设备。主要警报通知是产生警报或事件的设备。本产品不旨在提供实时信息，也不是患者警报的来源，也不是警报设备的替代品。
对非线性效应的表征要求...
结论是，由于长度较短，集中式 C 波段 EDFA（由数十米高掺杂光纤组成）内的非线性目前并不是重要的测量问题。设计用于较长波长 L 波段的新型集中式放大器由较长的掺杂光纤样本（通常为 100-200 米）组成。这些光纤中的非线性比 C 波段放大器中的非线性更为显著。然而，与传输光纤中的非线性相比，相关性仍有争议，并且不值得在当前光子学计划下进行实验研究。分布式 EDF As 已被提出，其相互作用长度将比集中式 EDFA 大几个数量级。这些光纤中最可能的非线性效应是由于 1480 nm 附近的强泵浦波导致的信号拉曼放大。然而，这种轻掺杂光纤的拉曼增益谱与传统硅光纤非常相似，后者的表征技术已经建立。
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。
使用易腐烂的商品在多阶段供应链中管理库存水平和牛仔效应：一种新的分布式模型预测控制方法
多阶段SC的MPC技术通常会根据三种不同的对照档案（集中式，分散和分布式）进行。前两个在（Alessandri等，2011），（Fu等，2014）中进行了讨论，（Fu等，2016），（Mestan等，2016），（Perea-Lopez等，2003）。集中式方法的主要限制是：数值综合性，计算成本，不愿共享信息。分散的方法没有这些弊端，但会导致性能丧失，因为控制剂彼此独立地决定控制措施。因此，兴趣最近集中在分布式MPC（DMPC）（Fu等，2019），（Fu等，2020）（Kohler等，2021）。上述论文并未考虑到库存系统中的不在项目的存在。另一方面，如果未考虑易腐商品的影响，则会观察到供应链系统的严重退化。易腐烂商品库存水平的集中式MPC已在（Hipolito等，2022； Lejarza and Baldea，2020）中进行了研究。这些后一篇论文假定了一个完全已知的恶化因素。然而，在实际情况的压倒性部分中，这种简化的信息无法满足（Chaudary等，2018）。