电网实时监控可视化技术研究与分析

为充分利用智能化、可视化技术快速有效地处理大规模电网所产生的海量数据,论述了电网调度自动化系统实时监控各主要类型数据的可视化方法,提出一套完整的电网实时监控可视化解决方案,包括:三维虚拟现实技术实现的地理潮流图,采用拼接技术实现的全网电气潮流图;基于甘特图思想的检修计划可视化;基于K线思想的电网负荷曲线;全三维图形技术实现的综合告警可视化;全三维图形技术实现的电网低频振荡过程相关数据可视化。该套方案已在省级以上调控中心稳定、可靠运行,为调控人员提供了更加形象、直观的可视化手段,对及时发现系统运行中的异常并进行有效的控制和辅助决策提供了方便。

集成Anycast路由协议的实现及其应用

讨论了集成Anycast路由协议实现方案及该方案在Linux下的具体实现技术。通过修改Linux内核IP层协议栈,介绍了IARP协议的工作过程、通信报文格式、MAP表和流信息的动态更新及Anycast组成员管理的实现机制,并应用于实际路由器软件的实现。通过实验测试了集成Anycast路由协议在网络负载均衡方面的应用性能。

一种负载感知的虚拟网络映射算法

针对虚拟网络映射过程导致的负载失衡问题,论文提出了一种负载感知的虚拟网络映射算法。该算法同时考虑了链路负载和节点负载,通过目标函数对两种负载进行量化,并利用改进的粒子群优化方法进行综合求解,以实现虚拟网络映射后的流量均衡。仿真实验表明,与自适应虚拟网构建算法相比,所提出的算法具备更好的性能。

基于地图载负量的海洋流场欧拉法多尺度表达

欧拉法是海洋流场常用的制图方法,在电子地图中需要对欧拉法箭头符号进行动态抽稀或加密以满足用户的多尺度表达需求,确定抽稀或加密的关键比例尺是欧拉法多尺度表达的核心问题。文中将地图载负量作为欧拉法多尺度表达的评价指标,首先提出了一种欧拉法地图载负量的计算方法,分析了流场制图中较适宜的载负量区间;并由适宜载负量区间限定载负量的值,进而拟合抽稀区间内地图载负量与比例尺关系曲线,得到欧拉法多尺度表达的关键比例尺。最后,利用模糊数学中的多层次综合评判法建立了评价数学模型,并利用问卷调查法对海洋流场多尺度制图成果进行了可用性评价。

基于卷积神经网络的N-2线路开断潮流快速计算

交流潮流(AC)算法需迭代求解,难以满足实际电力系统在线安全校核的需求。文中基于卷积神经网络,提出一种电力系统线路开断潮流的快速计算方法。离线训练阶段,从线路开断前后工况与拓扑的变化中提取特征作为输入信号(原始特征图),经大量算例训练后,卷积神经网络构建了原始特征图与线路开断后潮流结果的非线性映射关系。在线应用时,直接生成原始特征图,并基于离线训练的卷积神经网络计算测试集的潮流结果。经4个IEEE典型系统的N-2潮流仿真验证,文中方法具有良好的泛化能力。相比传统交流算法,文中方法将速度提高了接近80倍;相比传统人工神经网络模型,文中方法将精度提高近了1个数量级。