基于PCA与R-连续位匹配的亲和力改进算法

人工免疫算法中传统亲和力计算方法一般采用r-连续位匹配规则,但这种匹配规则不能有效识别已知入侵的变种,且编码长度直接影响入侵检测的效率。为提高检测率,在PCA特征提取的基础上,采用分段加权的思想改进亲和力算法。实验结果表明,改进的亲和力算法能有效提高入侵检测的检测率。

考虑节点功率储备与GIN中心性的主动配电网动态集群电压控制

为应对大规模分布式光伏(photovoltaic,PV)接入引起的主动配电网电压越限问题,降低控制策略的时序复杂性,提出一种考虑节点功率储备与节点影响力(global importance of each node,GIN)的主动配电网动态集群电压控制方法。首先,通过考虑系统各节点的功率储备度,定义聚类算法的电压灵敏度-功率储备度(voltage sensitivity-power reserve,VS-PR)综合电气距离量度。进而,以GIN算法改进亲和力传播(affinity propagation,AP)聚类算法,实现网络集群划分与主导节点选取。然后,建立主动配电网集群电压控制模型,并通过动态粒子群算法(dynamic particle swarm optimization,D-PSO)进行模型求解。最后,通过建立基于MATLAB 2021b平台的IEEE 33节点仿真算例对比分析,验证了所提动态集群划分与电压控制方法的正确性和有效性。