PolarDB-X1.0是否支持分布式JOIN
PolarDB-X 1.0PolarDB-X 1.0支持分布式JOIN算法，目前支持Nested-Loop Join、Hash Join、Sort-Merge Join和Lookup Join（BKAJoin）等分布式JOIN算法。PolarDB-X 1.0分布式JOIN算法
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
1. XGBoost简介 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GBDT框架的基础上实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。XGBoost最初是一个研究项目，孵化于Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC) ，由陈天奇博...
【免费】基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略（matlab代码）
主要内容 该模型为三微网电能交互共享模型，以运行成本和环境成本为目标，考虑负荷需求响应（可削减负荷和可转移负荷）、储能约束、风电约束和功率平衡约束等，利用ADMM算法进行迭代求解，实现联盟群效益的最大化，程序采用matlab+cplex求解，基本做到句句注释，具有较好的参考价值。 ...
基于粒子群优化算法的分布式电源优化调度实现配电网稳定运行（Matlab代码实现）
1 概述随着社会经济的快速发展,化石能源被无节制的开采与使用,能源紧缺以及环境污染问题愈发严重,气候变化加剧,恶劣天气现象频繁发生。为了有效缓解能源和环境问题,新能源技术例如风能、太阳能以及潮汐能等,目前被广泛使用。分布式能源是新能源发展的重要方向,具有清洁、节能环保和高效灵活的特点,并且具有经济性。现如今,分布式电源在配电网中的利用率越来越高,并网后会给配电网的安全运行造成不同程度的影响,故含....
【能量管理系统( EMS )】基于粒子群算法对光伏、蓄电池等分布式能源DG进行规模优化调度研究（Matlab代码实现）
1 概述能量管理系统 (Energy Management System, EMS) 是一种用于优化调度分布式能源 (Distributed Generation, DG) 的技术。其中，光伏和蓄电池是常见的分布式能源形式。该系统利用粒子群算法进行规模优化调度，以实现对DG的有效管理和利用。在该研究中，光伏和蓄电池作为分布式能源设备，被整合到能量管理系统中。粒子群算法作为一种优化算法应用于系统中....
基于拉格朗日-遗传算法的最优分布式能源DG选址与定容（Matlab代码实现）
1 概述为了使系统网损达到最低值，人们提出了多种方法来确定分布式发电机组的最优位置和容量。本文将解析法和遗传算法相结合，用于配电网中多个分布式电源的优化配置，使系统网损最小。这种组合保证了多个分布式发电机组配置的收敛精度和速度。在本文中，在配电网网损最小化时，同时考虑分布式电源的有功功率、功率因数和位置。如果DG是由DG所有者安装的，则该实用程序将仅规定DG的最大发电量。但是，如果DG是由它安装....
基于串行和并行ADMM算法在分布式调度中的应用（Matlab代码实现）
1 概述参考文献：目前，国内外学者针对电力流与天然气流协同优化问题已经开展了许多研究。文献［7］建立了一种考虑安全约束的电—气能量流混合整数规划模型，运用基于线性灵敏因子的迭代算法可同时求解得到满足 N － 1 约束的电力和天然气网络最优潮流。美国工程院院士 M． Shahidehpour 领导的团队建立了计及天然气网络约束的输电网安全约束机组组合模型，从购气价格、用气需求和输气管道故障等方面分....
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