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1.痛點(diǎn)問(wèn)題 電動(dòng)汽車(chē)在未來(lái)將大規(guī)模接入電網(wǎng)。在居民小區(qū)與公共慢充站等場(chǎng)景下，優(yōu)化已接入電動(dòng)汽車(chē)充電功率可實(shí)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(dòng)汽車(chē)充電功率、電池容量過(guò)小，需要在電動(dòng)汽車(chē)調(diào)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(dòng)汽車(chē)集群，并以此為單位參與電網(wǎng)調(diào)度。在獲得電網(wǎng)下發(fā)的集群調(diào)度結(jié)果后，集群代理通過(guò)優(yōu)化內(nèi)部電動(dòng)汽車(chē)的充電功率，使所有電動(dòng)汽車(chē)的總充電功率盡可能逼近理想曲線，從而使各電動(dòng)汽車(chē)以對(duì)電網(wǎng)有利的方式充電。目前，該問(wèn)題多采用集中優(yōu)化方案，需要各輛電動(dòng)汽車(chē)向集群代理傳遞自身信息，當(dāng)集群規(guī)模較大時(shí)，大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理將占用較多資源，計(jì)算時(shí)間也較長(zhǎng)，也和電動(dòng)汽車(chē)的自治性不符。但采用分散優(yōu)化方案時(shí)算法設(shè)計(jì)不當(dāng)，分散優(yōu)化算法結(jié)果有可能只是次優(yōu)解甚至不可行。 另一方面，未來(lái)公共快充站的普及和車(chē)輛充電功率等級(jí)的提升將給電網(wǎng)運(yùn)行帶來(lái)新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇：一方面，公共充電站快充負(fù)荷的天然不確定性疊加上車(chē)輛大功率快充模式，使得部分充電站的充電負(fù)荷具有功率大、間歇性和波動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)；如果不對(duì)這些公共充電站的快充負(fù)荷做合理調(diào)控，可能導(dǎo)致配網(wǎng)部分電壓越限、電能質(zhì)量惡化、甚至設(shè)備過(guò)載等問(wèn)題；另一方面，電動(dòng)汽車(chē)具有空間移動(dòng)特性，在充電導(dǎo)航下，起到優(yōu)化電網(wǎng)潮流分布、促進(jìn)新能源發(fā)電消納、維持配網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓水平、實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等目標(biāo)。目前，電動(dòng)汽車(chē)導(dǎo)航多局限于簡(jiǎn)單的車(chē)輛路徑規(guī)劃問(wèn)題，缺乏對(duì)交通-電力信息的綜合考慮，無(wú)法實(shí)現(xiàn)電力-交通融合網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同優(yōu)化，且在導(dǎo)航過(guò)程中對(duì)用戶(hù)隱私的保護(hù)不足。 2.解決方案 面向已接入充電的車(chē)輛，本項(xiàng)目提出一種對(duì)集群內(nèi)多輛電動(dòng)汽車(chē)充電行為進(jìn)行分布式優(yōu)化的方法，屬于電力系統(tǒng)運(yùn)行和控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用停車(chē)場(chǎng)或者小區(qū)側(cè)的控制器作為優(yōu)化計(jì)算中的協(xié)調(diào)器，為各個(gè)汽車(chē)上的子控制器提供協(xié)調(diào)信息，子控制器根據(jù)這些協(xié)調(diào)信息優(yōu)化自身的充電功率曲線，并將信息反饋回協(xié)調(diào)器；如此進(jìn)行迭代計(jì)算：首先由各汽車(chē)的子控制器初始化一個(gè)滿足自身充電要求的初始曲線，作為迭代的開(kāi)始步驟；每一步迭代過(guò)后，協(xié)調(diào)器將會(huì)得到各個(gè)電動(dòng)汽車(chē)改進(jìn)后的充電功率，等迭代收斂得到的各個(gè)電動(dòng)汽車(chē)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(shí)現(xiàn)對(duì)理想曲線的最優(yōu)逼近。該成果既適應(yīng)汽車(chē)的物理分布特性，同時(shí)又有較高的計(jì)算效率。 面向未接入充電的車(chē)輛，本項(xiàng)目提出了一種基于智能交通系統(tǒng)的電動(dòng)汽車(chē)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(shí)現(xiàn)，包含四個(gè)模塊：電力系統(tǒng)控制中心、智能交通中心、充電站和電動(dòng)汽車(chē)終端。電力系統(tǒng)控制中心根據(jù)電網(wǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算可用充電容量和充電站充電容量，并將結(jié)果傳輸至充電站。充電站確定其充電計(jì)劃，估計(jì)未來(lái)電動(dòng)汽車(chē)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(dòng)汽車(chē)終端估計(jì)不同站點(diǎn)的總充電時(shí)間，包括駕駛時(shí)間、等待時(shí)間和充電時(shí)間。駕駛員可以查看這些結(jié)果，并選擇導(dǎo)航至與最小總充電時(shí)間相對(duì)應(yīng)的充電站。 合作需求 本項(xiàng)目擬應(yīng)用于新能源汽車(chē)充電管理與新能源汽車(chē)充電導(dǎo)航場(chǎng)景。針對(duì)已接入充電的車(chē)輛，以集群形式參與電網(wǎng)調(diào)度，收到電網(wǎng)下發(fā)的集群優(yōu)化充電調(diào)度指令后，集群代理需優(yōu)化集群內(nèi)的電動(dòng)汽車(chē)充電功率以追蹤電網(wǎng)指令，從而降低車(chē)輛用戶(hù)的充電費(fèi)用。針對(duì)未接入充電的車(chē)輛，為電動(dòng)汽車(chē)車(chē)主提供一條最佳充電路徑，節(jié)約車(chē)主的時(shí)間，提高車(chē)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(yùn)行要求，避免電力擁塞的現(xiàn)象，保障電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。 本項(xiàng)目希望獲得產(chǎn)品化所需資金與試點(diǎn)產(chǎn)地、開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)等孵化資源支持。有意向與國(guó)家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)等輸配電企業(yè)，國(guó)網(wǎng)電動(dòng)、特來(lái)電、星星充電等充電設(shè)施建設(shè)與運(yùn)營(yíng)企業(yè)，百度地圖、高德地圖等地理導(dǎo)航企業(yè)，售電公司與負(fù)荷聚合代理商合作。

用電設(shè)備的最優(yōu)管理是智能電網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)需求側(cè)響應(yīng)的關(guān)鍵一環(huán)。然而該問(wèn)題通常需要同時(shí)管理調(diào)度大量的用電設(shè)備，同時(shí)考慮多個(gè)時(shí)槽，是一個(gè)時(shí)間空間耦合的復(fù)雜問(wèn)題，想要在短時(shí)間內(nèi)解決該問(wèn)題十分困難。因此，如何設(shè)計(jì)合理的算法，提高計(jì)算效率，降低計(jì)算時(shí)間，是目前的研究熱點(diǎn)。?

本發(fā)明公開(kāi)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(chóng)軟件下載圖像到云環(huán)境中的各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并建立圖像數(shù) 據(jù)庫(kù)，圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了每張圖像的 ID 與計(jì)算節(jié)點(diǎn)的 ID 之間的映 射關(guān)系，并行地獲取每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)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(guān)系，根據(jù)云環(huán)境中每個(gè)計(jì)算節(jié) 點(diǎn)存儲(chǔ)的每張圖像像素大小，獲得云環(huán)境中每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上總像素值， 根據(jù)云環(huán)境里每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)總像素值、計(jì)

本發(fā)明公開(kāi)了一種分布式 GNSS 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，包括步驟:在接收機(jī)端，首先，對(duì)原始 觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行周跳探測(cè)，獲得周跳時(shí)間信息;然后，將周跳時(shí)間信息和原始觀測(cè)數(shù)據(jù)編碼后發(fā)送至服務(wù) 器端。在服務(wù)器端，首先，對(duì)編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼獲得觀測(cè)數(shù)據(jù)和周跳時(shí)間信息;然后，根據(jù)周跳時(shí)間信 息進(jìn)行周跳判斷;最后，根據(jù)周跳判斷結(jié)果進(jìn)行精密差分產(chǎn)品解算，并保存當(dāng)前歷元解算獲得的濾波器 狀態(tài)參數(shù)信息，當(dāng)解算中斷，服務(wù)器端重啟后，采用存儲(chǔ)的濾波器狀態(tài)參數(shù)恢復(fù)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(wù)器端中斷重新時(shí)的初始化，可為用戶(hù)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(wù)。

該成果將光纖光柵與多種通信復(fù)用技術(shù)相結(jié)合，采用一種新型的光纖光柵調(diào)諧解調(diào)技術(shù)，具有當(dāng)前最先進(jìn)技術(shù)特點(diǎn)的多參數(shù)、多功能、分布式光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠同時(shí)對(duì)多點(diǎn)（1-32點(diǎn)）、多個(gè)物理量（例如溫度、應(yīng)變、振動(dòng)等）進(jìn)行測(cè)量。其檢測(cè)的最大應(yīng)變量20000με，應(yīng)變分辨率1 με，可檢測(cè)溫度范圍-30—200℃，溫度分辨率0.03 ℃，并可給出相關(guān)物理量的分布曲線。 該成果在實(shí)際應(yīng)用中將推廣和轉(zhuǎn)化為兩個(gè)方向的產(chǎn)品：1.廣泛應(yīng)用于各類(lèi)重大工程建筑，包括大型橋梁、大樓、大壩、輸油管道、化

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)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(guó)際上首次實(shí)現(xiàn)分布式量子相位估計(jì)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，這為將來(lái)構(gòu)建基于量子網(wǎng)絡(luò)的高精度量子傳感奠定基礎(chǔ)。該成果于11月30日在國(guó)際學(xué)術(shù)知名期刊《自然·光子學(xué)》上在線發(fā)表。 分布式傳感是一種可用于同時(shí)執(zhí)行遠(yuǎn)程空間多個(gè)節(jié)點(diǎn)上精密測(cè)量任務(wù)的重要手段，在日常生活、科學(xué)研究和工程等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。例如，該項(xiàng)技術(shù)可用于橋梁、飛機(jī)等大型結(jié)構(gòu)的應(yīng)力場(chǎng)分布和溫度場(chǎng)分布的有效監(jiān)測(cè)。隨著量子技術(shù)的不斷發(fā)展，傳感技術(shù)也邁進(jìn)了量子化時(shí)代。量子網(wǎng)絡(luò)作為量子信息和量子計(jì)算的重要組成，在執(zhí)行各類(lèi)遠(yuǎn)程多節(jié)點(diǎn)任務(wù)中起著重要作用。當(dāng)對(duì)多個(gè)空間分布的參量進(jìn)行測(cè)量時(shí)，分布式量子傳感能夠?qū)崿F(xiàn)超越經(jīng)典統(tǒng)計(jì)極限的測(cè)量精度。然而，分布式量子傳感面對(duì)的一個(gè)重要問(wèn)題是：如何選擇并制備能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)多個(gè)參量最優(yōu)的測(cè)量精度的量子糾纏態(tài)。研究表明，對(duì)于某類(lèi)分布式的最大糾纏態(tài)，理論上能夠達(dá)到最優(yōu)測(cè)量精度，即海森堡極限。 研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了最優(yōu)的測(cè)量方案，基于多光子量子糾纏，通過(guò)操縱六光子干涉儀，實(shí)驗(yàn)演示了多個(gè)獨(dú)立的相移及其平均值測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，利用分布式糾纏態(tài)進(jìn)行測(cè)量，其精度可以超越經(jīng)典傳感器的理論極限?；诠庾蛹m纏和相干性組合的方案，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)演示了多個(gè)空間相移的線性組合測(cè)量（參數(shù)數(shù)量總個(gè)數(shù)達(dá)到21個(gè)），與僅利用粒子糾纏的方案對(duì)比，該組合式方案不僅能夠增加可測(cè)量參數(shù)數(shù)量，還能提高測(cè)量精度。 該項(xiàng)工作成功實(shí)現(xiàn)了多參量分布式量子傳感的原理性實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估了不同糾纏結(jié)構(gòu)情況下的測(cè)量精度，驗(yàn)證了糾纏結(jié)構(gòu)對(duì)測(cè)量精度的增強(qiáng)效果，擴(kuò)展了資源利用率和可測(cè)量的參量數(shù)量，朝分布式量子傳感的實(shí)際應(yīng)用邁出了重要一步。《自然·光子學(xué)》雜志的審稿人對(duì)該工作給予高度評(píng)價(jià)，稱(chēng)贊這是一項(xiàng)“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)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(guó)際上首次實(shí)現(xiàn)分布式量子相位估計(jì)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，這為將來(lái)構(gòu)建基于量子網(wǎng)絡(luò)的高精度量子傳感奠定基礎(chǔ)。該成果于11月30日在國(guó)際學(xué)術(shù)知名期刊《自然·光子學(xué)》上在線發(fā)表。 分布式傳感是一種可用于同時(shí)執(zhí)行遠(yuǎn)程空間多個(gè)節(jié)點(diǎn)上精密測(cè)量任務(wù)的重要手段，在日常生活、科學(xué)研究和工程等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。例如，該項(xiàng)技術(shù)可用于橋梁、飛機(jī)等大型結(jié)構(gòu)的應(yīng)力場(chǎng)分布和溫度場(chǎng)分布的有效監(jiān)測(cè)。隨著量子技術(shù)的不斷發(fā)展，傳感技術(shù)也邁進(jìn)了量子化時(shí)代。量子網(wǎng)絡(luò)作為量子信息和量子計(jì)算的重要組成，在執(zhí)行各類(lèi)遠(yuǎn)程多節(jié)點(diǎn)任務(wù)中起著重要作用。當(dāng)對(duì)多個(gè)空間分布的參量進(jìn)行測(cè)量時(shí)，分布式量子傳感能夠?qū)崿F(xiàn)超越經(jīng)典統(tǒng)計(jì)極限的測(cè)量精度。然而，分布式量子傳感面對(duì)的一個(gè)重要問(wèn)題是：如何選擇并制備能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)多個(gè)參量最優(yōu)的測(cè)量精度的量子糾纏態(tài)。研究表明，對(duì)于某類(lèi)分布式的最大糾纏態(tài)，理論上能夠達(dá)到最優(yōu)測(cè)量精度，即海森堡極限。 研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了最優(yōu)的測(cè)量方案，基于多光子量子糾纏，通過(guò)操縱六光子干涉儀，實(shí)驗(yàn)演示了多個(gè)獨(dú)立的相移及其平均值測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，利用分布式糾纏態(tài)進(jìn)行測(cè)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(tuán)隊(duì)進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)演示了多個(gè)空間相移的線性組合測(cè)量（參數(shù)數(shù)量總個(gè)數(shù)達(dá)到21個(gè)），與僅利用粒子糾纏的方案對(duì)比，該組合式方案不僅能夠增加可測(cè)量參數(shù)數(shù)量，還能提高測(cè)量精度。 該項(xiàng)工作成功實(shí)現(xiàn)了多參量分布式量子傳感的原理性實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估了不同糾纏結(jié)構(gòu)情況下的測(cè)量精度，驗(yàn)證了糾纏結(jié)構(gòu)對(duì)測(cè)量精度的增強(qiáng)效果，擴(kuò)展了資源利用率和可測(cè)量的參量數(shù)量，朝分布式量子傳感的實(shí)際應(yīng)用邁出了重要一步?！蹲匀弧す庾訉W(xué)》雜志的審稿人對(duì)該工作給予高度評(píng)價(jià)，稱(chēng)贊這是一項(xiàng)“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

開(kāi)展設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷可以及時(shí)了解和掌握設(shè)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(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)。以往依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，靠五感或簡(jiǎn)易儀表進(jìn)行的常規(guī)檢測(cè)已不適用?，F(xiàn)代設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)。分布式在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信號(hào)處理與分析技術(shù)，形成分布式的監(jiān)測(cè)體系。 該系統(tǒng)重點(diǎn)解決關(guān)鍵設(shè)備遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)、設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)、設(shè)備故障診斷等問(wèn)題。系統(tǒng)采用三層架構(gòu)的體系，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程異地對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，自動(dòng)跟蹤、記錄設(shè)備的相關(guān)指標(biāo)，診斷設(shè)備可能發(fā)生的故障，科學(xué)地評(píng)價(jià)設(shè)備狀態(tài)，為設(shè)備維修和維護(hù)提供科學(xué)的依據(jù)。 系統(tǒng)由多臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)計(jì)算機(jī)通訊手段形成一個(gè)完整的診斷網(wǎng)絡(luò)，每臺(tái)計(jì)算機(jī)分布在不同的場(chǎng)所，可以分別獨(dú)立地完成各自的特定功能，同時(shí)在邏輯上相互聯(lián)系，形成一個(gè)監(jiān)測(cè)與診斷整體，給使用者帶來(lái)了方便，系統(tǒng)的可擴(kuò)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(cè)、數(shù)據(jù)保存（支持三種存儲(chǔ)模式：定期存儲(chǔ)、報(bào)警存儲(chǔ)、人工觸發(fā)存儲(chǔ)），歷史數(shù)據(jù)追溯、趨勢(shì)分析、監(jiān)測(cè)報(bào)表、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、故障診斷等功能

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于磁盤(pán)的分布式圖計(jì)算方法，該方法采用基于磁盤(pán)的分布式計(jì)算模型，用圖分割算法將原始圖分割成 P 個(gè)子圖，通過(guò) N 次迭代完成一個(gè)圖算法作業(yè)，子圖的一次執(zhí)行為一個(gè)任務(wù)，共包括(P×N)個(gè)任務(wù)；一個(gè)任務(wù)包括(1)子圖加載和構(gòu)建；(2)子圖的計(jì)算；(3)結(jié)果存儲(chǔ)、向其它子圖發(fā)送相關(guān)數(shù)據(jù)的步驟；本方法以流水的方式調(diào)度任務(wù)，通過(guò)任務(wù)之間的重疊執(zhí)行，可隱藏系統(tǒng)執(zhí)行過(guò)程中磁盤(pán)讀寫(xiě)與通訊的時(shí)延，這種執(zhí)行過(guò)程使整個(gè)系統(tǒng)

本系統(tǒng)結(jié)合深度學(xué)習(xí)等智能化算法機(jī)理，研究出一套云工作流智能管理與調(diào)度優(yōu)化算法，面向復(fù)雜工業(yè)制造領(lǐng)域云工作流實(shí)現(xiàn)服務(wù)定制與靈活部署需求，達(dá)到云計(jì)算資源的集約利用和合理優(yōu)化調(diào)度的目的，能夠使大規(guī)?？缂涸茢?shù)據(jù)中心資源得到充分利用。在不同典型應(yīng)用場(chǎng)景下，尤其是在用戶(hù)具有不同程度的偏好時(shí)，滿足用戶(hù)隱私安全保護(hù)和不同服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)要求，大幅降低執(zhí)行時(shí)間和耗費(fèi)成本。