众所周知，在分布式电源接入配网阶段，往往都会出现不同的因素导致其无法顺利的接入。而分布式电源作为电能应用中比较新型的一种节能方式，在节约能源方面发挥着至关重要的作用。对此，为了有效解决分布式电源接入配网中遇到的问题，针对其中的配网自动化技术进行分析，找到存在故障出现的根本原因，及时采取有效的措施，制定出有效的实施方案，为分式电源的顺利接入奠定基础，从而确保其稳定运行。

众所周知，在分布式电源接入配网阶段，往往都会出现不同的因素导致其无法顺利的接入。而分布式电源作为电能应用中比较新型的一种节能方式，在节约能源方面发挥着至关重要的作用。对此，为了有效解决分布式电源接入配网中遇到的问题，针对其中的配网自动化技术进行分析，找到存在故障出现的根本原因，及时采取有效的措施，制定出有效的实施方案，为分式电源的顺利接入奠定基础，从而确保其稳定运行。

受科学技术、电力事业不断发展的影响，分布式发电技术与智能电网技术取得了较大的进步，二者被广泛的应用于我国供电领域，大幅度提高了我国供电企业的供电效率，同时提高了我国电网自动化水平。由于分布式发电技术难以单独使用，如何将其与智能电网技术协同使用成为国内众多专家、学者思考的问题。本文主要阐述了智能电网技术、分布式发电技术的概念、功能与基本特征，并提出了分布式发电技术与智能电网技术协同发展的构想。

随着我国经济的不断发展和进步，人们的生活质量不断的提高，由于电力是人们生活的必须能量，因此对电力的需求量不断的增加，电力系统的压力也因此不断增加。保障电力系统的科学化、稳定化已经成为了人们迫切需要解决的问题。事实上，传统模式下的电网管理系统已经不能够适应目前先进的技术管理。随着我国电网规模的不断扩大，随之而来的是大量的系统故障监测与信息反馈控制等方面的需求，这些问题和故障反而促进了电力系统的自动化智能控制技术的发展。

随着大数据时代的到来，医疗图像的处理和分析以及随之产生的大量图像数据成为大数据处理的重要组成部分。医疗图像识别与诊断技术的研究显得尤为重要。本研究则立足于应用大数据技术，对医疗图像进行深度学习识别和疾病诊断。首先，利用分布式存储和并行计算的大数据处理技术，高效地存储和处理大量医疗图像数据；其次，依托深度学习技术，对医疗图像进行精确识别，提高了疾病的诊断准确性。研究结果显示，相比于传统的医疗图像处理方法，大数据和深度学习技术在处理医疗图像识别与诊断时，能够显著提高识别精度和诊断的准确性，减少误诊和漏诊的可能，为疾病的早期发现和治疗提供了有力的支持。此外，这种技术还能为其他大数据图像处理问题提供新的解决思路。这不仅推动了医疗技术的进步，也带来了对患者更好的诊疗效果。

目的：探究肺结节群体的中医体质分布状况，并在该基础上提出相应的管理措施。方法：利用随机抽样法完成2022年1月-2023年1月期间于我院就诊的肺结节患者样本收录工作，共收录肺结节样本78例，作为研究组，收录同期体检健康患者样本78例，作为对照组。利用中医体质判定量表完成两组样本中医体质的判定工作，并对其进行对比分析。结果：肺结节群体的中医体质分布情况与健康群体中医体质分布情况存在明显差异，偏颇体质为肺结节群体的主要中医体质类型，气郁质、阴虚质、阳虚质、气虚质为肺结节患者的主要中医体质。结论：肺结节群体多为偏颇体质，建议在后续肺结节干预工作中，重视偏颇体质的影响，采取多种措施改善肺结节群体体质状况，促使其以更好的状态面对疾病，提升该群体生活质量。