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為了解決zip的問題，作者 這樣論述：

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zip進入發燒排行的影片

採用CUDA圖型處理器平行化改良5G軟體基地台之隨機存取通道流程

為了解決zip的問題，作者王靖 這樣論述：

隨著5G逐漸於全球開始商轉，越來越多企業發現其中商機並相繼開發相關應用與服務，例如：無人機、物聯網、邊緣運算等，然而這些應用都需要基地台為其傳遞訊號才能正確運作，因此基地台本身的穩定與效能將是這一切的基礎。本論文即提出一改善方法以提升原基地台本身之運算效率使其能夠更穩定的提供服務。無線行動網路近年快速發展，於是有軟體化基地台（Software-defined Radio, SDR）的概念被提出並運行提供服務，此概念即透過編寫軟體程式提供傳統基地台之服務，以應付行動網路技術規格之快速發展與變遷。本論文在此基礎之上針對基地台中提供使用者註冊接入網路與使用者裝置同步服務的隨機存取通道（Random

Access Channel, RACH）流程，討論其傳統實作方法並提出一改善效率之方法與流程架構。本論文將研究使用圖型處理器（Graphics Processing Unit, GPU）加速平行RACH 流程上的運算，並修改運算流程與方法使之更適合運行於GPU。透過本論文提出的架構設計，基地台的模擬測試運算執行時間可調降至大約原本的10%～50%。本論文的架構亦提供彈性化設計，因此可一次處理多基地台接收之訊號，且由於本研究將所有運算拆開至不同運算單元上平行運算，所以即使需要處理的訊號增加，總處理時間也不會有太大的差異。藉此研究，軟體基地台運行時將能有更多閒餘的效能維持整體性之效能與穩定或是

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為了解決zip的問題，作者 這樣論述：

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微型電網分層控制策略研究

為了解決zip的問題，作者張泉泉 這樣論述：

微型電網(Microgrid)作為一種高效利用可再生能源分散式發電(Distributed Generation)的方法，可被用於解決偏遠地區的發電問題或為關鍵負荷提供不間斷供電。為了保證微型電網的可靠性和經濟運行，首要任務是維持系統電壓/頻率穩定和實現分散式發電單元之間功率的精確分配。微型電網通常運行於中低壓電力系統中，其線路阻抗主要呈現電阻電感性，傳統的P-f/Q-U下垂控制(Droop Control)性能不佳，雖然可通過採用虛擬複阻抗(Virtual Complex Impedance)的方法，使線路阻抗中的電阻分量被虛擬負電阻抵消。但由於存在線路阻抗參數漂移和估計誤差等問題，若虛擬

負電阻設計不當會導致系統不穩定。本文根據中低壓微型電網的線路參數特點，採用P-U/Q-f下垂控制，並且在控制迴路中引入由虛擬負電感和虛擬電阻組成的虛擬複阻抗，其中虛擬負電感用於減小系統阻抗中電感分量引起的功率耦合(Power Coupling)，虛擬電阻用於增強系統中的電阻分量，並且調整阻抗匹配度以提高功率分配精度。然而此作法功率分配仍然會受到系統線路阻抗參數的影響。此外，下垂控制結合虛擬阻抗方法易引起電壓偏差問題。因此本文研究了一種新型的基於虛擬複阻抗的穩壓均流控制方法，在不受線路阻抗參數變化影響的情況下實現精確的功率分配，並且提高電壓品質。本研究同時建立基於所提出方法的微型電網系統小信號模

型(Small-Signal Model)，用於分析系統的穩定性和動態性能，同時為控制器參數的設計提供理論依據。分析結果表明，所提出方法對線路阻抗參數漂移和估計誤差具有強健性，並且使系統具有較大的穩定裕度和較快的動態響應速度。再者，本文針對微型電網併聯逆變器的有功功率分配和電壓偏差問題探討，基於全域滑動模式控制(Total Sliding-Mode Control)技術重新設計功率-電壓下垂控制器和內迴路電壓調節器。首先，針對功率-電壓下垂控制回路，定義有功功率與公共耦合點(Point-of-Common-Coupling)電壓幅值之間的下垂控制關係誤差。然後通過採用全域滑動模式控制以獲得新的

下垂控制關係，從而同時實現有功功率分配和電壓幅值恢復。由於全域滑動模式控制方案可為系統提供快速的動態性能和強健性，高精度的暫態有功功率分配也可在不受線路阻抗影響的情況下被實現。更進一步，本文針對微型電網提出基於自我調整模糊類神經網路(Adaptive Fuzzy Neural Network)的分散式二級控制(Distributed Secondary Control)方案，以實現電壓/頻率恢復和最優功率分配。首先，建立微型電網動態系統模型，該模型由逆變器介面分散式電源模型和微型電網電力網絡模型組成，其中分散式電源模型可通過具有最優有功功率分配方案的初級控制器的動態模型來表示。微型電網電力網絡

模型由潮流動態模型和負荷模型組成。然後定義基於一致性演算法的誤差函數，並提出基於模型的全域滑動模式控制技術來處理同步和跟蹤問題。為達到無須詳細動態控制設計，本文設計自我調整模糊類神經網路方案來模擬全域滑動模式控制律，以繼承其快速動態響應性能和強健性。同時，所提出的自我調整模糊類神經網路控制方法可以解決全域滑動模式控制對微型電網動態模型精確資訊的依賴。藉由投影演算法(Project Algorithm)和李雅普諾夫穩定性(Lyapunov Stability)定理，推導模糊類神經網路的參數自我調整調節律，以保證基於自我調整模糊類神經網路的分散式二級控制系統的穩定性。本文所提出方法的有效性和優越性

將通過數值模擬和實驗進行驗證。