基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略(Matlab代码实现）
1 概述文献来源：高效、清洁、低碳是当今世界能源发展的主流 方向。发展实现能源与信息等领域新技术深度融合，适应分布式能源发展、多元化(冷、热、电、气 等)用能需求等新业态的综合能源系统已成为能源 革命的客观要求与必然选择[1]。其中，以冷热电联 供(combined cooling heating and power，CCHP)系统 为核心，以“源–网–荷”各环节协同为主要特征的社区综合能源系统....
博弈论在电动车和电网系统中分布式模型预测控制研究（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述2 运行结果3 文献来源4 Matlab代码、数据、文章讲解1 概述电动汽车（EV）将在未来的交通系统中广泛使用。尽管这些电动汽车不受控制的充电将威胁电网的稳定性，但兼容的能源交易政策可以为电网提供有益的服务，并保持系统的可持续性。本文利用大宗费率关税，引入....
《边缘云技术演进与发展白皮书》——五、边缘云分布式云管系统技术演进——01 分 布式云管架构演进——1.云管第一阶段：基本功能
边缘云分布式云管系统技术演进从技术演进来看，边缘云分布式管控系统是一对多的分级管控模型，即一个统一的中心管控和多个边缘管控。中心管控和边缘管控需要协同完成管控逻辑，各级管控平台需具备满足自身定位的管控能力。另外，中心管控需要适配边缘管控，而边缘管控需要适度自治能力。01 分布式云管架构演进云管第一阶段：基本功能初期边缘云的云管平台仅为满足业务而搭建，能够覆盖的场景单一，提供的仅仅是边缘虚拟机服务....
《边缘云技术演进与发展白皮书》——五、边缘云分布式云管系统技术演进——01 分布式云管架构演进——2.云管第二阶段：融合管控
云管第二阶段：融合管控随着业务场景愈发复杂，第二阶段的云管平台在资源形态、硬件类型、产品形态等方面都有了极大的改变，边缘侧管控模型更加复杂，架构也进行了优化升级。在中心管控，为了应对日益复杂化的硬件类型的统一管理，增加了装配管控服务，实现对各种类型的硬件资源自动化纳管到库存系统，并在库存调度中增加了对融合资源的数据模型支撑，具备对融合产品形态的逻辑抽象能力，相比于第一阶段，中心管控增加如下服务模....
《边缘云技术演进与发展白皮书》——五、边缘云分布式云管系统技术演进——01 分布式云管架构演进—— 3.云管第三阶段：多态混跑
云管第三阶段：多态混跑随着云原生概念深入人心，容器化逐渐成为主流，更多应用的落地形态基于云原生技术，催生出云管控架构的再一次升级。相对于前一阶段的云管平台，第三阶段的云管平台构建出PaaS边缘容器平台，实现边缘多种虚拟化服务混跑模式。在中心管控，发展出一套PaaS容器云平台，构筑在IaaS产品上。基于K8s的生态，可独立提供出各种类型的容器服务，包括但不限于原生K8s能力、容器应用服务、Serv....
《边缘云技术演进与发展白皮书》——五、边缘云分布式云管系统技术演进——01 分布式云管架构演进—— 4.云管第四阶段：生态支撑
云管第四阶段：生态支撑依托第三阶段云管平台完成的边缘IaaS和PaaS基础设施搭建，更多的云产品得以下沉到边缘。一方面源于云计算配套服务驱动，例如，数据库、中间件是云计算和云原生的基础组件；另一方面，业务场景也催化管控架构的演进，支撑更多云上服务下沉到边缘。在中心管控，边缘产品平台，向上透出产品的服务界面，向内透出运维界面，向下跟边缘产品管控对接，打通到真正的产品实现层。在边缘管控，基于功能解耦....
「大数据」Hadoop生态系统：分布式计算系统
Apache IgniteApache Ignite In-Memory Data Fabric是一个分布式内存平台，用于实时计算和处理大规模数据集。它包括分布式键值内存存储，SQL功能，map-reduce和其他计算，分布式数据结构，连续查询，消息和事件子系统，Hadoop和Spark集成。 Ignite是用Java构建的，提供.NET和C ++ API。Apache IgniteApache....
「大数据」Hadoop生态系统：分布式文件系统
Apache HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多台计算机上存储大型文件的方法。 Hadoop和HDFS源自Google文件系统（GFS）文件。 在Hadoop 2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障（SPOF）。 使用Zookeeper，HDFS高可用性功能通过提供在具有热备用的主动/被动配置中的同一群集中运行两个冗余NameNode的选项来解决此问....
m基于多用户MIMO系统的分布式可重构注水算法的matlab仿真
1.算法描述 在单用户MIMO场景中，空间复用技术能够带来高数据速率的传输，但是也需要一些前提条件，比如发射端的预编码或者接收端的信道估计与信号检测。然而，在大多数的通信系统中，不只是有单个用户在进行通信，而是需要大量用户共享资源与基站去进行通信。 算法的主要流程根据提供的参考文献论文可知： 2.仿真效果预览matlab2022a仿真结果如下：3.MATLAB核心程序clear; c...
交易所开发系统如何采用分布式架构（国王小组）
交易所开发系统如何采用分布式架构（国王小组），涉及到的编程语言有：C++、C#、NodeJS，数据库采用MySql，通讯中间件采用ZeroMQ。选择C++的原因有二点，首先考虑到与交易所接口兼容最优化，其次考虑到算法的性能最优化，故所有的后端交易相关应用都采用C++进行编程；选用C#主要原因是为了降低策略开发者的编写难度，毕竟策略开发人员的编程水平没有那么高，并且可快速开发一些可视化回测分析程序....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
分布式更多系统相关
- 技术分布式系统
- etcd分布式系统
- 分布式系统技术
- 协议分布式系统
- 构建分布式系统
- 系统分布式组件
- 分布式共享系统
- 分布式系统redis
- 技术区块链分布式系统
- 分布式系统dolphinscheduler
- 开源分布式系统
- 分布式系统zabbix
- 边缘云分布式系统
- 良好分布式cahce系统hash
- 分布式任务调度系统
- centos7分布式系统
- springcloud分布式系统
- 安装分布式系统
- depart分布式系统
- 分布式发布订阅系统
- vue分布式系统
- 部署分布式系统
- kubernetes分布式系统
- 系统分布式解决方案
- 开发分布式系统
- 大规模分布式系统
- 分布式系统构建
- 分布式系统入门
- 高可靠分布式系统
- 高性能分布式内存队列系统
产品推荐
阿里云分布式应用服务
企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
+关注