能源是人类赖以生存和发展的基础，是经济社会可持续发展的重要物质基础。近两年，能源约束矛盾日益突出。 节能是个老话题，今天，节能并没有成为历史，高速前进的国民经济和走可持续发展之路的国家战略，为节能赋予了新的时代内涵，增添了新的历史使命。 　　当前，煤、电、油、运全面紧张，价格大幅度上涨，石油对外依存度不断提高，能源供应紧张已经成为经济社会发展的重要制约因素之一。严峻的形势再次提醒我们，保证能源供给依然是未来中国必须面对的最复杂难题之一。节能是推动经济社会可持续发展的必然选择。

新能源接入配电网，应用PSCAD仿真环境下的参考文献，超有用-The new energy access and distribution network, PSCAD simulation environment of the reference literature, super useful

基于labview实现新能源汽车BMS温度故障检测(BMS temperature fault monitoring of new energy vehicles)

本文研究了移动边缘计算 (MEC) 网络，其中多个无线设备 (WD) 选择将其计算任务卸载到边缘服务器。为了节约能源并保持 WD 的服务质量，联合卸载决策和带宽分配的优化被表述为混合整数规划问题。然而，该问题在计算上受到维数灾难的限制，无法通过通用优化工具以有效和高效的方式解决，尤其是对于大规模 WD。在本文中，我们为 MEC 网络提出了一种基于分布式深度学习的卸载 (DDLO) 算法，其中使用多个并行 DNN 来生成卸载决策。我们采用共享重放内存来存储新生成的卸载决策，这些决策进一步训练和改进