2.2 边云协同总体参考架构 为了支撑上述边云协同能力与内涵，需要相应的参考 架构与关键技术。参考架构需要考虑下述因素： » 连接能力：有线连接与无线连接，实时连接与非实时 连接，各种行业连接协议等 » 信息特征：持续性信息与间歇性信息，时效性信息与 非时效性信息，结构性信息与非结构性信息等 » 资源约束性：不同位置、不同场景的边缘计算对资源 约束性要求不同，带来边云协同需求与能力的区别 » 资源、应用与业务的管理与编排：需要支撑通过边云 协同，实现资源、应用与业务的灵活调度、编排及可 管理 根据上述考量，边云协同的总体参考架构应该包括下 述模块与能力： A. 边缘侧： » 基础设施能力：需要包含计算、存储、网络、各类加速 器（如AI加速器），以及虚拟化能力；同时考虑嵌入式 功能对时延等方面的特殊要求，需要直接与硬件通信， 而非通过虚拟化资源 » 边缘平台能力：需要包含数据协议模块、数据处理与分 析模块，数据协议模块要求可扩展以支撑各类复杂的行 业通信协议；数据处理与分析模块需要考虑时序数据 库、数据预处理、流分析、函数计算、分布式人工智能 及推理等方面能力 » 管理与安全能力：管理包括边缘节点设备自身运行的管 理、基础设施资源管理、边缘应用、业务的生命周期管 理，以及边缘节点南向所连接的终端管理等；安全需要 考虑多层次安全，包括芯片级、操作系统级、平台级、 应用级等 » 应用与服务能力：需要考虑两类场景，一类场景是具备 部分特征的应用与服务部署在边缘侧，部分部署在云 端，边缘协同云共同为客户提供一站式应用与服务，如 实时控制类应用部署在边缘侧，非实时控制类应用部署 在云侧；一类场景是同一应用与服务，部分模块与能力 部署在边缘侧，部分模块与能力部署在云侧，边缘协同 云共同为客户提供某一整体的应用与服务。 B. 云端： » 平台能力：包括边缘接入、数据处理与分析、边缘 管理与业务编排。数据处理与分析需要考虑时序数据 库、数据整形、筛选、大数据分析、流分析、函数、人 工智能集中训练与推理等方面能力；边缘管理与业务编 排需要考虑边缘节点设备、基础设施资源、南向终端、 应用、业务等生命周期管理，以及各类增值应用、网络 应用的业务编排 » 边缘开发测试云：在部分场景中，会涉及通过提供边云 协同的开发测试能力以促进生态系统发展的需求 图8：边云协同总体参考架构 边缘节点 云 端 ECSaaS 数据协议 虚拟化 计算 存储 网络 AI/加速器 数据分析与处理 嵌入式 功能 ECSaaS IaaS 边缘接入 数据处理 与分析 边缘管理& 业务编排 边缘 开发 测试云管 理 安 全 边云协同

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以前对多智能体系统的大多数研究都只考虑了一阶和二阶动力学。 在这篇综述中，我们介绍了与分布式高阶线性多主体协调相关的主要结果和进展。 我们还将讨论当前的挑战，并提出一些有前途的研究方向，以及需要进一步研究的未解决问题。

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将发电机有功出力和无功出力同时作为控制变量，进行有功/无功协调优化。在优化过程中，考虑发电机安全运行极限，不断根据发电机当前有功出力值和机端电压值对无功出力约束限值进行更新，以保证发电机始终运行在其安全运行区域内。建立了计及发电机安全运行极限的电力系统有功/无功协调优化模型，并利用基于函数变换与广义逆的优化算法对其进行求解。借助函数变换可以很方便的处理不等式约束，由此导致变量增加而得到的不定方程组，又可利用广义逆的方法很好的予以解决。最后结合改进IEEE57节点系统作为算例，验证了本文所提优化方法的有效性和可行性。

为了解决由多个电池单元组成的大容量电池储能阵列系统(BESAS)的优化运行问题，提出了一种基于分布式模型预测控制的加权一致性算法。首先，介绍了含风电场BESAS的构成，将多个电池储能单元划分为充电组和放电组，通过制定合理的组间协调策略，在不影响BESAS额定功率的前提下，提高储能系统的容量利用率和减少充/放电转换次数；然后，详细地介绍了所提分布式算法的计算过程，并将该算法应用于BESAS的分组控制过程，实现兼顾电池单元安全运行的功率自适应分配；最后，通过算例从算法性能和BESAS控制性能2个方面进行仿真验证，结果表明所提算法和分组控制策略在鲁棒性和控制效果方面均具有一定的优势和可行性。

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