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1.痛點問題 電動汽車在未來將大規(guī)模接入電網(wǎng)。在居民小區(qū)與公共慢充站等場景下，優(yōu)化已接入電動汽車充電功率可實現(xiàn)削峰填谷、提高新能源滲透率和改善電壓水平。由于單輛電動汽車充電功率、電池容量過小，需要在電動汽車調度環(huán)節(jié)中引入集群代理作為中間商管理大型充電站或者同一供電區(qū)內(nèi)的電動汽車集群，并以此為單位參與電網(wǎng)調度。在獲得電網(wǎng)下發(fā)的集群調度結果后，集群代理通過優(yōu)化內(nèi)部電動汽車的充電功率，使所有電動汽車的總充電功率盡可能逼近理想曲線，從而使各電動汽車以對電網(wǎng)有利的方式充電。目前，該問題多采用集中優(yōu)化方案，需要各輛電動汽車向集群代理傳遞自身信息，當集群規(guī)模較大時，大量數(shù)據(jù)的存儲和處理將占用較多資源，計算時間也較長，也和電動汽車的自治性不符。但采用分散優(yōu)化方案時算法設計不當，分散優(yōu)化算法結果有可能只是次優(yōu)解甚至不可行。 另一方面，未來公共快充站的普及和車輛充電功率等級的提升將給電網(wǎng)運行帶來新的挑戰(zhàn)和機遇：一方面，公共充電站快充負荷的天然不確定性疊加上車輛大功率快充模式，使得部分充電站的充電負荷具有功率大、間歇性和波動性強等特點；如果不對這些公共充電站的快充負荷做合理調控，可能導致配網(wǎng)部分電壓越限、電能質量惡化、甚至設備過載等問題；另一方面，電動汽車具有空間移動特性，在充電導航下，起到優(yōu)化電網(wǎng)潮流分布、促進新能源發(fā)電消納、維持配網(wǎng)節(jié)點電壓水平、實現(xiàn)電網(wǎng)安全經(jīng)濟運行等目標。目前，電動汽車導航多局限于簡單的車輛路徑規(guī)劃問題，缺乏對交通-電力信息的綜合考慮，無法實現(xiàn)電力-交通融合網(wǎng)絡的協(xié)同優(yōu)化，且在導航過程中對用戶隱私的保護不足。 2.解決方案 面向已接入充電的車輛，本項目提出一種對集群內(nèi)多輛電動汽車充電行為進行分布式優(yōu)化的方法，屬于電力系統(tǒng)運行和控制技術領域。該方法采用停車場或者小區(qū)側的控制器作為優(yōu)化計算中的協(xié)調器，為各個汽車上的子控制器提供協(xié)調信息，子控制器根據(jù)這些協(xié)調信息優(yōu)化自身的充電功率曲線，并將信息反饋回協(xié)調器；如此進行迭代計算：首先由各汽車的子控制器初始化一個滿足自身充電要求的初始曲線，作為迭代的開始步驟；每一步迭代過后，協(xié)調器將會得到各個電動汽車改進后的充電功率，等迭代收斂得到的各個電動汽車的充電功率下發(fā)給子控制器。本方法所得到的充電方案將實現(xiàn)對理想曲線的最優(yōu)逼近。該成果既適應汽車的物理分布特性，同時又有較高的計算效率。 面向未接入充電的車輛，本項目提出了一種基于智能交通系統(tǒng)的電動汽車充電路徑規(guī)劃方法，綜合考慮了交通狀況和電網(wǎng)狀態(tài)。該方法基于智能交通系統(tǒng)實現(xiàn)，包含四個模塊：電力系統(tǒng)控制中心、智能交通中心、充電站和電動汽車終端。電力系統(tǒng)控制中心根據(jù)電網(wǎng)數(shù)據(jù)計算可用充電容量和充電站充電容量，并將結果傳輸至充電站。充電站確定其充電計劃，估計未來電動汽車的可用充電功率，并將這些數(shù)據(jù)傳輸至智能交通中心。在從智能交通中心接收可用充電功率數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)后，電動汽車終端估計不同站點的總充電時間，包括駕駛時間、等待時間和充電時間。駕駛員可以查看這些結果，并選擇導航至與最小總充電時間相對應的充電站。 合作需求 本項目擬應用于新能源汽車充電管理與新能源汽車充電導航場景。針對已接入充電的車輛，以集群形式參與電網(wǎng)調度，收到電網(wǎng)下發(fā)的集群優(yōu)化充電調度指令后，集群代理需優(yōu)化集群內(nèi)的電動汽車充電功率以追蹤電網(wǎng)指令，從而降低車輛用戶的充電費用。針對未接入充電的車輛，為電動汽車車主提供一條最佳充電路徑，節(jié)約車主的時間，提高車主的出行效率。而且充電站的選取充分考慮了電力系統(tǒng)的運行要求，避免電力擁塞的現(xiàn)象，保障電力系統(tǒng)的安全運行。 本項目希望獲得產(chǎn)品化所需資金與試點產(chǎn)地、開發(fā)團隊等孵化資源支持。有意向與國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)等輸配電企業(yè)，國網(wǎng)電動、特來電、星星充電等充電設施建設與運營企業(yè)，百度地圖、高德地圖等地理導航企業(yè)，售電公司與負荷聚合代理商合作。

用電設備的最優(yōu)管理是智能電網(wǎng)中實現(xiàn)需求側響應的關鍵一環(huán)。然而該問題通常需要同時管理調度大量的用電設備，同時考慮多個時槽，是一個時間空間耦合的復雜問題，想要在短時間內(nèi)解決該問題十分困難。因此，如何設計合理的算法，提高計算效率，降低計算時間，是目前的研究熱點。?

本發(fā)明公開了一種局部特征的分布式并行提取方法，包括：利 用圖像爬蟲軟件下載圖像到云環(huán)境中的各個計算節(jié)點，并建立圖像數(shù) 據(jù)庫，圖像數(shù)據(jù)庫中存儲了每張圖像的 ID 與計算節(jié)點的 ID 之間的映 射關系，并行地獲取每個計算節(jié)點上存儲的每張圖像的像素值，并建 立圖像的 ID 與其像素大小之間的映射關系，根據(jù)云環(huán)境中每個計算節(jié) 點存儲的每張圖像像素大小，獲得云環(huán)境中每個計算節(jié)點上總像素值， 根據(jù)云環(huán)境里每個計算節(jié)點總像素值、計

本發(fā)明公開了一種分布式 GNSS 實時數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，包括步驟:在接收機端，首先，對原始 觀測數(shù)據(jù)進行周跳探測，獲得周跳時間信息;然后，將周跳時間信息和原始觀測數(shù)據(jù)編碼后發(fā)送至服務 器端。在服務器端，首先，對編碼數(shù)據(jù)進行解碼獲得觀測數(shù)據(jù)和周跳時間信息;然后，根據(jù)周跳時間信 息進行周跳判斷;最后，根據(jù)周跳判斷結果進行精密差分產(chǎn)品解算，并保存當前歷元解算獲得的濾波器 狀態(tài)參數(shù)信息，當解算中斷，服務器端重啟后，采用存儲的濾波器狀態(tài)參數(shù)恢復中斷歷元下的濾波器， 繼續(xù)解算中斷前的解算狀態(tài)。本發(fā)明方法避免了服務器端中斷重新時的初始化，可為用戶提供連續(xù)、一 致的精密差分產(chǎn)品，可保證高精度定位服務。

該成果將光纖光柵與多種通信復用技術相結合，采用一種新型的光纖光柵調諧解調技術，具有當前最先進技術特點的多參數(shù)、多功能、分布式光纖光柵傳感網(wǎng)絡系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠同時對多點（1-32點）、多個物理量（例如溫度、應變、振動等）進行測量。其檢測的最大應變量20000με，應變分辨率1 με，可檢測溫度范圍-30—200℃，溫度分辨率0.03 ℃，并可給出相關物理量的分布曲線。 該成果在實際應用中將推廣和轉化為兩個方向的產(chǎn)品：1.廣泛應用于各類重大工程建筑，包括大型橋梁、大樓、大壩、輸油管道、化

中國科學技術大學教授潘建偉及其同事陳宇翱、徐飛虎等利用多光子量子糾纏在國際上首次實現(xiàn)分布式量子相位估計的實驗驗證，這為將來構建基于量子網(wǎng)絡的高精度量子傳感奠定基礎。該成果于11月30日在國際學術知名期刊《自然·光子學》上在線發(fā)表。 分布式傳感是一種可用于同時執(zhí)行遠程空間多個節(jié)點上精密測量任務的重要手段，在日常生活、科學研究和工程等領域有著廣泛的應用。例如，該項技術可用于橋梁、飛機等大型結構的應力場分布和溫度場分布的有效監(jiān)測。隨著量子技術的不斷發(fā)展，傳感技術也邁進了量子化時代。量子網(wǎng)絡作為量子信息和量子計算的重要組成，在執(zhí)行各類遠程多節(jié)點任務中起著重要作用。當對多個空間分布的參量進行測量時，分布式量子傳感能夠實現(xiàn)超越經(jīng)典統(tǒng)計極限的測量精度。然而，分布式量子傳感面對的一個重要問題是：如何選擇并制備能夠實現(xiàn)對多個參量最優(yōu)的測量精度的量子糾纏態(tài)。研究表明，對于某類分布式的最大糾纏態(tài)，理論上能夠達到最優(yōu)測量精度，即海森堡極限。 研究團隊設計了最優(yōu)的測量方案，基于多光子量子糾纏，通過操縱六光子干涉儀，實驗演示了多個獨立的相移及其平均值測量。實驗結果顯示，利用分布式糾纏態(tài)進行測量，其精度可以超越經(jīng)典傳感器的理論極限。基于光子糾纏和相干性組合的方案，研究團隊進一步實驗演示了多個空間相移的線性組合測量（參數(shù)數(shù)量總個數(shù)達到21個），與僅利用粒子糾纏的方案對比，該組合式方案不僅能夠增加可測量參數(shù)數(shù)量，還能提高測量精度。 該項工作成功實現(xiàn)了多參量分布式量子傳感的原理性實驗驗證，評估了不同糾纏結構情況下的測量精度，驗證了糾纏結構對測量精度的增強效果，擴展了資源利用率和可測量的參量數(shù)量，朝分布式量子傳感的實際應用邁出了重要一步。《自然·光子學》雜志的審稿人對該工作給予高度評價，稱贊這是一項“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

項目成果/簡介:中國科學技術大學教授潘建偉及其同事陳宇翱、徐飛虎等利用多光子量子糾纏在國際上首次實現(xiàn)分布式量子相位估計的實驗驗證，這為將來構建基于量子網(wǎng)絡的高精度量子傳感奠定基礎。該成果于11月30日在國際學術知名期刊《自然·光子學》上在線發(fā)表。 分布式傳感是一種可用于同時執(zhí)行遠程空間多個節(jié)點上精密測量任務的重要手段，在日常生活、科學研究和工程等領域有著廣泛的應用。例如，該項技術可用于橋梁、飛機等大型結構的應力場分布和溫度場分布的有效監(jiān)測。隨著量子技術的不斷發(fā)展，傳感技術也邁進了量子化時代。量子網(wǎng)絡作為量子信息和量子計算的重要組成，在執(zhí)行各類遠程多節(jié)點任務中起著重要作用。當對多個空間分布的參量進行測量時，分布式量子傳感能夠實現(xiàn)超越經(jīng)典統(tǒng)計極限的測量精度。然而，分布式量子傳感面對的一個重要問題是：如何選擇并制備能夠實現(xiàn)對多個參量最優(yōu)的測量精度的量子糾纏態(tài)。研究表明，對于某類分布式的最大糾纏態(tài)，理論上能夠達到最優(yōu)測量精度，即海森堡極限。 研究團隊設計了最優(yōu)的測量方案，基于多光子量子糾纏，通過操縱六光子干涉儀，實驗演示了多個獨立的相移及其平均值測量。實驗結果顯示，利用分布式糾纏態(tài)進行測量，其精度可以超越經(jīng)典傳感器的理論極限。基于光子糾纏和相干性組合的方案，研究團隊進一步實驗演示了多個空間相移的線性組合測量（參數(shù)數(shù)量總個數(shù)達到21個），與僅利用粒子糾纏的方案對比，該組合式方案不僅能夠增加可測量參數(shù)數(shù)量，還能提高測量精度。 該項工作成功實現(xiàn)了多參量分布式量子傳感的原理性實驗驗證，評估了不同糾纏結構情況下的測量精度，驗證了糾纏結構對測量精度的增強效果，擴展了資源利用率和可測量的參量數(shù)量，朝分布式量子傳感的實際應用邁出了重要一步。《自然·光子學》雜志的審稿人對該工作給予高度評價，稱贊這是一項“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

開展設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷可以及時了解和掌握設備的工作狀態(tài)，甚至提早期發(fā)現(xiàn)故障，找出故障的成因，并預報故障發(fā)展趨勢。以往依賴人工經(jīng)驗，靠五感或簡易儀表進行的常規(guī)檢測已不適用。現(xiàn)代設備的狀態(tài)監(jiān)測。分布式在線監(jiān)測系統(tǒng)采用計算機技術、網(wǎng)絡技術、信號處理與分析技術，形成分布式的監(jiān)測體系。 該系統(tǒng)重點解決關鍵設備遠程在線監(jiān)測、設備狀態(tài)評價、設備故障診斷等問題。系統(tǒng)采用三層架構的體系，實現(xiàn)遠程異地對設備運行狀態(tài)進行監(jiān)測，自動跟蹤、記錄設備的相關指標，診斷設備可能發(fā)生的故障，科學地評價設備狀態(tài)，為設備維修和維護提供科學的依據(jù)。 系統(tǒng)由多臺計算機通過計算機通訊手段形成一個完整的診斷網(wǎng)絡，每臺計算機分布在不同的場所，可以分別獨立地完成各自的特定功能，同時在邏輯上相互聯(lián)系，形成一個監(jiān)測與診斷整體，給使用者帶來了方便，系統(tǒng)的可擴展性也大大提高。系統(tǒng)的主要功能模塊包括常規(guī)在線監(jiān)測、數(shù)據(jù)保存（支持三種存儲模式：定期存儲、報警存儲、人工觸發(fā)存儲），歷史數(shù)據(jù)追溯、趨勢分析、監(jiān)測報表、實時數(shù)據(jù)采集、故障診斷等功能

本發(fā)明公開了一種基于磁盤的分布式圖計算方法，該方法采用基于磁盤的分布式計算模型，用圖分割算法將原始圖分割成 P 個子圖，通過 N 次迭代完成一個圖算法作業(yè)，子圖的一次執(zhí)行為一個任務，共包括(P×N)個任務；一個任務包括(1)子圖加載和構建；(2)子圖的計算；(3)結果存儲、向其它子圖發(fā)送相關數(shù)據(jù)的步驟；本方法以流水的方式調度任務，通過任務之間的重疊執(zhí)行，可隱藏系統(tǒng)執(zhí)行過程中磁盤讀寫與通訊的時延，這種執(zhí)行過程使整個系統(tǒng)

本系統(tǒng)結合深度學習等智能化算法機理，研究出一套云工作流智能管理與調度優(yōu)化算法，面向復雜工業(yè)制造領域云工作流實現(xiàn)服務定制與靈活部署需求，達到云計算資源的集約利用和合理優(yōu)化調度的目的，能夠使大規(guī)模跨集群云數(shù)據(jù)中心資源得到充分利用。在不同典型應用場景下，尤其是在用戶具有不同程度的偏好時，滿足用戶隱私安全保護和不同服務質量標準要求，大幅降低執(zhí)行時間和耗費成本。