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1.痛點問題 電動汽車在未來將大規模接入電網。在居民小區與公共慢充站等場景下，優化已接入電動汽車充電功率可實現削峰填谷、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節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內的電動汽車集群，并以此為單位參與電網調度。在獲得電網下發的集群調度結果后，集群代理通過優化內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有利的方式充電。目前，該問題多采用集中優化方案，需要各輛電動汽車向集群代理傳遞自身信息，當集群規模較大時，大量數據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。但采用分散優化方案時算法設計不當，分散優化算法結果有可能只是次優解甚至不可行。 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運行帶來新的挑戰和機遇：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，起到優化電網潮流分布、促進新能源發電消納、維持配網節點電壓水平、實現電網安全經濟運行等目標。目前，電動汽車導航多局限于簡單的車輛路徑規劃問題，缺乏對交通-電力信息的綜合考慮，無法實現電力-交通融合網絡的協同優化，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多輛電動汽車充電行為進行分布式優化的方法，屬于電力系統運行和控制技術領域。該方法采用停車場或者小區側的控制器作為優化計算中的協調器，為各個汽車上的子控制器提供協調信息，子控制器根據這些協調信息優化自身的充電功率曲線，并將信息反饋回協調器；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給子控制器。本方法所得到的充電方案將實現對理想曲線的最優逼近。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的電動汽車充電路徑規劃方法，綜合考慮了交通狀況和電網狀態。該方法基于智能交通系統實現，包含四個模塊：電力系統控制中心、智能交通中心、充電站和電動汽車終端。電力系統控制中心根據電網數據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，并將這些數據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據和交通數據后，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調度，收到電網下發的集群優化充電調度指令后，集群代理需優化集群內的電動汽車充電功率以追蹤電網指令，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的運行要求，避免電力擁塞的現象，保障電力系統的安全運行。 本項目希望獲得產品化所需資金與試點產地、開發團隊等孵化資源支持。有意向與國家電網、南方電網等輸配電企業，國網電動、特來電、星星充電等充電設施建設與運營企業，百度地圖、高德地圖等地理導航企業，售電公司與負荷聚合代理商合作。

用電設備的最優管理是智能電網中實現需求側響應的關鍵一環。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境中的各個計算節點，并建立圖像數 據庫，圖像數據庫中存儲了每張圖像的 ID 與計算節點的 ID 之間的映 射關系，并行地獲取每個計算節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，根據云環境中每個計算節 點存儲的每張圖像像素大小，獲得云環境中每個計算節點上總像素值， 根據云環境里每個計算節點總像素值、計

本發明公開了一種分布式 GNSS 實時數據處理方法及系統，包括步驟:在接收機端，首先，對原始 觀測數據進行周跳探測，獲得周跳時間信息;然后，將周跳時間信息和原始觀測數據編碼后發送至服務 器端。在服務器端，首先，對編碼數據進行解碼獲得觀測數據和周跳時間信息;然后，根據周跳時間信 息進行周跳判斷;最后，根據周跳判斷結果進行精密差分產品解算，并保存當前歷元解算獲得的濾波器 狀態參數信息，當解算中斷，服務器端重啟后，采用存儲的濾波器狀態參數恢復中斷歷元下的濾波器， 繼續解算中斷前的解算狀態。本發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、一 致的精密差分產品，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、多功能、分布式光纖光柵傳感網絡系統。該系統能夠同時對多點（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》上在線發表。 分布式傳感是一種可用于同時執行遠程空間多個節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測。隨著量子技術的不斷發展，傳感技術也邁進了量子化時代。量子網絡作為量子信息和量子計算的重要組成，在執行各類遠程多節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超越經典統計極限的測量精度。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對多個參量最優的測量精度的量子糾纏態。研究表明，對于某類分布式的最大糾纏態，理論上能夠達到最優測量精度，即海森堡極限。 研究團隊設計了最優的測量方案，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，利用分布式糾纏態進行測量，其精度可以超越經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（參數數量總個數達到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數量，還能提高測量精度。 該項工作成功實現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》上在線發表。 分布式傳感是一種可用于同時執行遠程空間多個節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測。隨著量子技術的不斷發展，傳感技術也邁進了量子化時代。量子網絡作為量子信息和量子計算的重要組成，在執行各類遠程多節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超越經典統計極限的測量精度。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對多個參量最優的測量精度的量子糾纏態。研究表明，對于某類分布式的最大糾纏態，理論上能夠達到最優測量精度，即海森堡極限。 研究團隊設計了最優的測量方案，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，利用分布式糾纏態進行測量，其精度可以超越經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（參數數量總個數達到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數量，還能提高測量精度。 該項工作成功實現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）。

開展設備狀態監測與故障診斷可以及時了解和掌握設備的工作狀態，甚至提早期發現故障，找出故障的成因，并預報故障發展趨勢。以往依賴人工經驗，靠五感或簡易儀表進行的常規檢測已不適用。現代設備的狀態監測。分布式在線監測系統采用計算機技術、網絡技術、信號處理與分析技術，形成分布式的監測體系。 該系統重點解決關鍵設備遠程在線監測、設備狀態評價、設備故障診斷等問題。系統采用三層架構的體系，實現遠程異地對設備運行狀態進行監測，自動跟蹤、記錄設備的相關指標，診斷設備可能發生的故障，科學地評價設備狀態，為設備維修和維護提供科學的依據。 系統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系，形成一個監測與診斷整體，給使用者帶來了方便，系統的可擴展性也大大提高。系統的主要功能模塊包括常規在線監測、數據保存（支持三種存儲模式：定期存儲、報警存儲、人工觸發存儲），歷史數據追溯、趨勢分析、監測報表、實時數據采集、故障診斷等功能

本發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，子圖的一次執行為一個任務，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、向其它子圖發送相關數據的步驟；本方法以流水的方式調度任務，通過任務之間的重疊執行，可隱藏系統執行過程中磁盤讀寫與通訊的時延，這種執行過程使整個系統

本系統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化算法，面向復雜工業制造領域云工作流實現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化調度的目的，能夠使大規模跨集群云數據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，大幅降低執行時間和耗費成本。