计算机网络拓扑结构对虚拟现实传输效果的影响分析

阐述星形、环形、总线型和网状不同网络拓扑结构对虚拟现实数据传输速度、延迟、带宽利用率及稳定性的影响。采用理论分析与实验模拟的方法,为虚拟现实系统的网络设计提供优化方案。

基于投影法的虚拟现实三维建筑模型构建

虚拟现实三维建筑模型的制作过程复杂且数据量巨大,传统建模技术下的模型误差较大。为此,文章提出了基于投影法的虚拟现实三维建筑模型构建方法,通过采集和预处理实体建筑的点云数据,利用投影法生成初始模型,结合3DMax软件的纹理库添加细节信息,增强建筑模型的真实感和逼真度。该方法简化了虚拟现实三维建筑模型的制作过程,提高了模型的精准度和真实感。实验结果显示,建模平面误差为0.15 m,高程误差为0.36 m,达到了Ⅰ级建模标准。

基于大数据的计算机网络安全技术探讨

随着互联网的普及和大数据技术的发展,计算机网络安全问题日益凸显。该文探讨了大数据背景下计算机网络安全技术的应用,以及这些技术在提升网络安全管理水平方面的作用,首先概述了大数据背景下计算机网络安全技术的特点及面临的威胁,接着强调了网络安全管理的重要性,并详细介绍了几种主要的大数据安全应用技术。通过分析可知,这些技术为提高计算机网络安全水平、防范网络攻击提供了有效的手段。

大电力系统可靠性评估的解析计算模型

该文导出了失负荷概率LOLP、失负荷频率LOLF和电力不足期望EDNS对元件可靠性参数的解析表达式，详细阐述了解析表达式中的系数K1-K4和D1、D2的实际物理意义。基于这些解析表达式，论文建立了一套完整的大电力系统可靠性指标对元件可靠性参数的灵敏度计算公式。利用可靠性指标的解析表达式不但可以高效精确地求取元件可靠性参数改变后的系统可靠性指标，而且可以得到系统可靠性指标对元件可靠性参数的函数曲线，开拓了通过解析方式计算大电力系统可靠性指标的新思路，在缓解计算灾方面取得了较大进展。应用可靠性指标的灵敏度公式则能有效地找到钳制系统可靠性的薄弱环节，可为电力系统规划和运行提供重要的指导意见。

大电网可靠性蒙特卡洛仿真的概率不确定性分析

系统状态随机抽样是大电网可靠性蒙特卡洛仿真的重要基础环节,抽取的样本容量与仿真结果的精度和仿真耗时密切相关,因此在给定仿真精度时实现样本容量的概率预估和在给定样本容量时实现计算精度的概率预测,是实现计算精度和计算成本综合权衡的关键。基于中心极限定理深入研究随机变量的样本均值与期望值之间误差的概率预测方法,在此基础上分析失负荷概率(loss of load probability,LOLP)指标的方差系数和样本容量之间的关系表达式,导出方差系数给定时的样本容量置信区间公式及样本容量给定时的方差系数置信区间公式。这些公式的导出,对于实现仿真精度和样本容量之间的定量概率分析具有重要意义,通过对RBTS和RTS96可靠性测试系统的评估分析验证所提方法的有效性和正确性,并得出相关结论。

分布式电源对配网可靠性的影响及优化配置

基于配电网供电可靠性分析分布式电源(DG)的选址与定容。在配电网发生故障时由故障前的实际运行情况动态地生成优化孤岛方案,并结合DG出力模型计算各负荷点的可靠性,得到系统电量不足指标;在此基础上,为克服粒子群优化(PSO)算法所存在的早熟问题以及人工鱼群算法(AFSA)的收敛速度过慢缺陷,对粒子人工鱼群混合优化算法进行适应性改进,有效提高了配电网中DG选址与定容优化的计算效率。通过对IEEE-RBTS Bus6系统主馈线F4进行分析,验证了所提方法的有效性和正确性。

多级检修模式下电网计划检修周期协调优化

基于有效役龄和故障率函数对电力设备的多级检修方式进行建模,并从可靠性成本/效益角度对发输电系统多级计划检修周期进行协调优化研究。计及故障率随时间的增长效应,以电力设备检修导则中的计划检修等级定义为参照,建立考虑A级完全检修、C级不完全检修条件下的电力设备故障率模型;在此基础上建立系统可靠性指标、系统检修成本、停电成本、C级计划检修周期、A/C级检修周期比率之间的解析表达式。针对以系统检修成本与系统停电成本之和最小为目标的大规模混合整数非线性规划问题,提出融合灵敏度分析和前向/后向差分思想的电网多级计划检修协调优化启发式迭代算法。探讨检修恢复因子变化对电网计划检修优化的影响。RBTS、IEEE-RTS79系统验证了所提算法的有效性。

基于序贯仿真和非参数核密度估计的大电网可靠性评估

序贯蒙特卡罗仿真不但能给出可靠性指标的期望值估计,而且能提供逐年可靠性指标样本。文中研究了序贯蒙特卡罗仿真的收敛特性,分析了仿真年数与计算精度之间的概率不确定性关系,推导了二者的置信区间公式,为实现计算成本和计算精度的综合权衡提供了量化分析手段。此外,基于逐年可靠性指标样本和非参数核密度估计理论,实现了可靠性指标的概率密度估计,从根本上克服了传统期望值指标仅从概率平均意义角度测度系统可靠性的缺点,探索了从可靠性指标内在分布规律和结构特征出发,深刻揭示电网风险特性的新思路。

发输电组合系统可靠性评估中的最优负荷削减模型分析

介绍了基于直流潮流的负荷削减线性规划模型和基于交流潮流的负荷削减非线性规划模型的基本原理,对它们各自的优缺点进行了分析,并使用它们对RBTS(RoyBillinton Test system)可靠性测试系统进行了评估。计算结果表明,直流潮流的负荷削减线性规划模型由于忽略了节点电压约束的影响,存在较大的模型误差,要得到精确的可靠性指标,应该使用基于交流潮流的负荷削减非线性规划模型。

发输电系统可靠性评估的启发式就近负荷削减模型

为提高发输电系统可靠性评估的计算效率,提出了一种启发式就近负荷削减模型,其基本思想是:按照就近原则在故障元件附近的一定区域内通过潮流追踪搜寻能有效缓解系统故障情况的负荷削减节点集。该模型避免了在整个系统范围内进行全局优化以求取最优负荷削减量,因此具有较高的计算效率。通过对RBTS和IEEE-RTS79可靠性测试系统的计算分析表明,该模型能在保持较高精度的前提下大幅度提高计算速度,为缓解发输电系统可靠性评估的计算瓶颈提供了良好的解决方案。

大电力系统可靠性评估的灵敏度分析

大电力系统可靠性指标的灵敏度可以深刻反映系统可靠性与电网结构的相关信息,利用这些信息可以发现钳制系统可靠性的薄弱环节,从而为系统规划和运行提供重要的指导意见。文章完整地推导了失负荷概率、失负荷频率和电力不足期望等大电力系统可靠性指标对元件有效度、无效度、故障率和修复率的灵敏度。利用基于线性规划的最优负荷削减模型中等式和不等式约束的拉格朗日乘子的数学含义,导出了电力不足期望对元件容量的灵敏度。最后通过对IEEE-RTS79测试系统的可靠性评估验证了上述灵敏度分析的有效性和正确性。

基于网流规划的发输电组合系统可靠性评估模型研究

发输电组合系统的可靠性评估主要采用解析法和蒙特卡洛模拟法。这两个方法各有优点,但在可靠性评估过程中都要反复进行潮流计算,以判断是否违反运行约束,从而确定系统是否处于故障状态,并计算恢复策略实施过程中的负荷削减量,这将花费大量的计算时间。为改善发输电组合系统可靠性评估的计算效率,缩短评估时间,适应实时在线评估的需要,该文提出基于网流规划(NFP)的评估算法。计算结果表明,此算法是高效和合理的。

UPFC对电网可靠性的灵敏度分析及优化配置

从改善发输电系统可靠性的角度出发,采用统一潮流控制器(UPFC)的功率注入模型,将UPFC纳入传统最优负荷削减模型中。利用该模型中UPFC不等式约束中控制参数的拉格朗日乘子的物理意义,推导了系统电量不足期望对UPFC容量的灵敏度表达式,提出了根据该灵敏度排序结果确定UPFC最优安装位置的方法;然后以UPFC投资费用与用户停电损失之和最小为目标,确定UPFC最优安装容量。对RBTS和IEEE-RTS79可靠性测试系统的仿真研究验证了所提出的UPFC优化配置方法的有效性。

大电网可靠性的序贯和非序贯蒙特卡洛仿真的收敛性分析及比较

深入研究了大电网可靠性评估的序贯和非序贯蒙特卡洛仿真方法的收敛特性,分析了两种方法的计算精度(方差系数)和样本容量(仿真总年数或状态抽样总数)的概率不确定性关系,基于同分布的中心极限定理推导了计算精度和样本容量的置信区间公式,得出结论:①序贯蒙特卡洛仿真的收敛性取决于可靠性指标的标准方差与其期望值的比值,该比值越小,则收敛越快;②非序贯蒙特卡洛仿真的收敛性取决于失负荷概率(LOLP)期望值的大小,该值越大,则收敛越快。通过对RBTS、IEEE-RTS 79和IEEE-RTS 96可靠性测试系统的评估分析验证了本文结论的正确性。

电网可靠性评估中随机变量的高斯混合模型

电网可靠性评估通过对不确定性因素对电网运行性能影响的概率量化诊断,可深度揭示电网的风险水平并实现风险的溯源辨识,因此,不确定性因素的概率建模准确性成为可靠性评估的基础和应用前提。为实现计算精度和计算效率的综合兼顾,提出了多维随机变量的高斯混合模型,可以对任意分布的连续型随机变量进行灵活高效建模,且易于计及多维随机变量间的相关性变化规律。提出两阶段复合抽样方法对所建高斯混合模型进行抽样模拟,能够有效生成随机样本进行可靠性评估。最后,以负荷概率建模为例,对IEEE-RTS79测试系统进行可靠性评估,从模型精度和可靠性评估有效性两个方面验证了所述方法的正确性和可行性。

非参数自回归方法在短期电力负荷预测中的应用

为了避免短期负荷预测中主观因素的影响,采用非参数核密度估计技术建立了基于数据驱动的非参数自回归模型,从而将短期电力负荷预测看作一个非线性时间序列预测问题,并从历史负荷数据本身出发挖掘负荷变动的内在随机分布规律。非参数自回归模型详细考虑了滞后阶数的选择、平滑参数(宽窗)的确定以及预测置信区间计算。通过对某一实际电力系统的历史负荷数据进行平稳化处理,然后采用两种非参数核类型:N-W(Nadaraya-Watson)核估计和局部多项式估计,实现了非参数自回归模型在短期负荷预测中的应用,并与参数自回归模型的预测结果进行了比较,验证了所提模型的正确性和有效性。

电网可靠性评估的非参数多变量核密度估计负荷模型研究

大电网可靠性评估中,现有负荷模型大多采用参数密度估计方法,即凭经验事先假定负荷的随机变化服从某种已知分布(例如均值和方差未知的正态分布),并用历史负荷数据对密度函数进行参数估计。深入分析参数密度估计方法的不足,提出采用非参数多变量核密度估计实现节点负荷联合概率密度的近似估计,所提方法完全基于数据驱动,不需对节点负荷的概率分布和相依形式进行任何主观假设,并可有效揭示隐藏在节点历史负荷数据中的结构信息(不确定性和相关性)。通过对改进的RBTS可靠性测试系统的计算分析,验证了该方法的有效性及其应用价值。

大电力系统可靠性评估的系统状态抽取方法研究

大电力系统可靠性评估算法包括3个基本步骤:系统状态抽取、系统状态分析和系统可靠性指标的更新。其中系统状态抽取是大电力系统可靠性评估中的重要起始环节。详细讨论了大电力系统可靠性评估的4种系统状态抽取方法,即状态枚举、状态抽样、状态转移抽样和状态持续时间抽样的基本原理,分析了它们的优缺点,并用RBTS和IEEE-RTS79可靠性测试系统进行分析研究。研究结果表明,不同的系统状态抽取方法具有不同的适用范围,并对可靠性评估的计算效率有重要影响。

基于频率动态特性的电力系统频率失稳概率评估

提出一种电力系统频率失稳风险评估方法,该方法计及了旋转备用的频率动态特性,建立了低频减载作用下的频率稳定分析模型。基于非序贯蒙特卡洛仿真,计算分析了失稳概率、失稳频率、期望切负荷量和频率动态指标,实现了对频率稳定性的概率量化评估。探讨了旋转备用容量变化、低频切机容量变化对频率稳定性的影响,并计算了在多层负荷模型中计及和不计及不确定性两种情况下的频率稳定年度指标。IEEE RTS79系统算例分析表明所提方法能从概率角度全面深入评价电力系统的频率稳定性,可为低频减载配置方案的合理性和机-网的协调性提供一定参考依据。

大电网可靠性评估的卷积计算模型

最大负载能力(maximum loadability,ML)是一个与系统设备的随机故障、网络拓扑、运行约束和运行策略等因素紧密相关的随机变量,实现最大负载能力和负荷需求的概率分布计算并开展二者互动分析可为大电网可靠性评估提供新的方法思路。文中在最大负载能力计算模型基础上提出了其修正模型,并将最大负载能力看成依赖于网络拓扑和设备偶发故障的随机变量,基于核密度估计构建了最大负载能力的概率分布计算模型,采用半不变量法进行最大负载能力与负荷间的概率分布卷积计算。该方法在负荷变动规律改变后,只需对最大负载能力和变化后的负荷随机变量进行卷积即可高效简便计算出新的电网可靠性指标,避免了重新进行可靠性评估的传统方法缺陷,大大减小了计算成本,具有较高实际工程应用价值。通过对RBTS和IEEE-RTS79系统的评估分析,验证了所提方法的快速性和有效性。