分布式智能停车场系统设计

针对传统停车场使用和管理的局限性,引入实用而高效的分布式系统,利用局域网实现数据信息的共享;同时发挥集中管理、分散控制的优势,建立与智能小区配套且适应现代停车管理的分布式智能停车场管理系统,显著地提升了停车场的控制和管理效率.

基于自适应分布式滤波观测器的多智能体系统编队控制

本文考虑了全局指令系统输出信息受到信道扰动情况下线性多智能体系统的编队控制问题.首先,基于协作式输出调节理论框架对线性多智能体系统的编队控制问题进行数学建模.其次,针对受到信道扰动的全局指令系统输出信息,提出了一类基于受扰输出的自适应分布式滤波观测器,在降低网络信息交换量的同时消除扰动的影响.最后,设计了输出反馈确定等价控制律,解决了线性多智能体系统的分布式编队控制问题.给出了数值仿真结果检验控制性能.

智能室内停车场定位导航系统设计

如今,各大商场的地下停车场日趋普遍化和复杂化。随着汽车持有量的急剧增长,车主在庞大的地下停车场中泊车寻车成为了难题。为此,提出了一种实现智能导航和停车管理的解决方案。依据室内定位及导航技术的应用需求,利用光敏模块、环形线圈检测及红外循迹技术,对停车场地形进行红外扫描,通过STM32单片机将数据传输到接收端。用户只需按照主控制器返回给终端的信息,即可快速实现点对点的定位服务。这一方案旨在提高人们出行的便捷性,并为加强城市停车规范管理提供可行性方案。

动态事件触发机制下二阶多智能体系统完全分布式控制

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题,分别针对有领导者和无领导者的情形,设计了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略,该策略具有参数较少且易调等特点.智能体自身的触发函数满足条件时才向邻居广播自身的状态信息,有效避免了连续通信,减少了系统能量耗散.每个智能体的控制协议和触发函数都只用到自身的状态和邻居触发时刻的状态,不涉及邻居的实时状态信息,也不依赖通信拓扑网络的任何全局信息.利用代数图论以及Lyapunov稳定性理论,证明在所提出的控制策略下,二阶多智能体系统能够实现渐近一致性,且不存在Zeno行为.仿真示例进一步验证了理论结果的有效性.

非线性多智能体系统的固定时间分布式优化算法研究

针对非线性多智能体系统(MASs)的分布式优化问题,提出一种固定时间自适应神经网络输出反馈控制策略。在惩罚函数的基础上,解除一致性约束条件来重构全局目标函数。为了避免反演过程中偏导数的计算和“复杂性爆炸”的问题,设计了一种基于命令滤波的固定时间控制器,并引入补偿信号对滤波误差进行补偿。基于Lyapunov稳定性理论,证明系统中所有输出信号在固定时间内均能达到最优解。最后,通过仿真实验验证了所提控制方案的有效性。

基于分布式系统的植保机智能与安全性能优化

针对植保机智能化程度和安全性能无法满足要求以及过多的信息资源造成植保机无法进行合理的任务分配问题,基于分布式系统对植保机进行了设计,并对其智能和安全性能进行优化。为了对多植保机进行调度,解决任务分配问题,对植保机的分布式系统软件进行了设计,包括建立植保机的一对多任务分配模型,并对模型进行人工免疫算法设计,以在较短的时间内得到最优的任务分配方式。为了验证植保机的性能,对植保机进行了多任务分配试验和智能变量喷洒试验,结果表明:植保机可根据飞行任务自动调整喷药量,实现智能变量喷洒,且可快速地对植保机进行任务分配。

优先级分布式模型预测控制的多智能体系统

针对分布式预测控制机制下的多智能体系统,该文提出了基于智能体子系统优先级分配的控制策略。利用图论方法对优先级的分配进行描述,并根据最小化系统性能指标确定最佳的优先级分配策略,从而简化分布式预测控制优化问题。对基于优先级的分布式预测控制算法进行了可行性和稳定性分析。仿真结果表明,该文所提出的基于优先级的分布式预测控制方法在获得良好性能的基础上,能够有效地减少子系统之间信息交互的次数,并能够有效降低网络资源利用率。

基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计

针对传统集中式入侵检测系统存在的检测精度低,误报率高等问题,本研究提出了一种基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计方案。该系统采用分布式架构,结合深度学习、机器学习等人工智能技术,可实现对网络流量的高效、准确检测。通过详细的系统架构设计和数据处理流程描述,本文展示了系统的实现细节。经测试证明,本系统的设计不仅能够自适应地学习和识别网络中的异常行为,提高检测效率,还具有更高的检测精度和更强的鲁棒性,实现了对大规模网络的实时监控和快速响应。同时,通过协同工作和信息共享,分布式入侵检测系统能够更全面地检测网络中的潜在威胁,提高整个网络的安全防护能力。

新型电力系统分布式能源智能化管理系统的研究与应用

在构建以新能源为主体的新型电力系统,实现“碳达峰、碳中和”的发展路线中,以风电、光伏为主的分布式发电和电动汽车、分布式储能的大规模推广将成为电力领域降低二氧化碳排放的重要途径。未来大量分布式光伏电源的接入将使得配电网的有源化、网络化特征更加凸显,增大了主网稳定运行的风险和调节难度,影响电能质量,给配网的调度运行、方式安排、保护配置、技术支撑等提出了更高的要求。面向新型电力系统的分布式能源智能化管理平台,提出系统的平台架构、应用架构,构建分布式能源管理模块示范工程,通过各业务系统数据集成及直采的方式,实现湘潭市所有分布式能源的集中接入和可观、可测,对部分重要分布式能源实现可调、可控,为有源配网下的电网运行优化提供有力支撑。

基于物联网技术的智能停车场系统设计

近些年来,停车场需求日益增大,许多国家致力于停车场管理系统的研究。但旧式的停车场管理方式需耗费大量人力、运转不科学并且大部分的停车场都不能及时查看车位信息。为解决这些问题,设计并实现了智能停车场系统。该系统的核心模块采用STM32,利用射频识别(RFID)模块实现停车场出入,采用重力系统监控停车位的实时使用情况,并通过蓝牙无线模块实现STM32与APP的通信。其中APP可以显示车位情况,通过出入2次刷卡的间隔计算停车时长与费用。经测试,发现该系统运行良好,能够为停车场的使用者提供更加便利的服务。

基于多智能体系统的分布式仪表集群协同控制机制分析

阐述基于多智能体系统的分布式仪表集群协同控制机制。通过分析智能体概念、多智能体系统特征,设计了系统架构和协同规划算法,并探讨协同反馈控制和故障容错机制。分析结果表明,该机制能够提高系统的鲁棒性和可靠性,实现更灵活、更高效的控制。

智能电力装备控制系统在分布式发电系统中的应用

分布式发电系统作为清洁能源发展的重要方向,正受到越来越多的关注。智能电力装备控制系统作为其中的关键技术,在实现能源的高效利用、负荷平衡及微网稳定性方面发挥着重要作用。文章介绍了智能电力装备控制系统在能量管理、负荷平衡、智能微网控制等多个领域的应用,并指出要进一步研究和创新,以充分发挥智能电力装备控制系统的潜力,促进分布式发电系统的可持续发展。

分布式光伏电源电能智能计量与管理系统

文章以分布式光伏电源电能智能计量与管理系统为研究对象,深入探讨如何有效实现光伏电源电能的计量和管理。首先,针对目前分布式光伏电源智能计量管理方面存在的问题和挑战,提出一套智能化的电能计量管理系统设计方案。其次,搭建分布式光伏发电系统等效模型。再次,提出一种基于Fast-Newman算法的分布式光伏发电系统集群划分方法,实现对电能的智能管理。最后,通过仿真试验对智能计量管理系统的性能进行验证。结果表明,该系统具有较高的稳定性和可靠性,能够满足分布式光伏电源电能智能计量管理的实际需求。

智能电网环境下的分布式电力配电系统优化

随着能源需求的持续增长,电力配电系统正迈向分布式、自主化和智能化。本文基于智能电网平台,深入研究了分布式电力配电系统的优化策略。首先概述了智能电网对传统配电系统的革新影响,并指出了现有电网面临的挑战,如高电能损耗、系统稳定性不足及资源利用低效。为提升电力供应质量与系统稳定性,本文聚焦于风能、太阳能等分布式发电资源的整合,运用联合优化方法,对设备配置、运行状态及其控制策略进行了优化,以期推动电力配电系统的可持续发展。同时考虑到功率调度,负荷平衡和储能装置的调度等多因素,以实现电能损耗的最小化和资源利用率的最大化。研究发现,通过分布式电力配电系统的优化,不仅可以提高电力系统的运行稳定性,减少电能损耗,改善电压质量,还能提高能源的有效利用,为电力系统的健康、稳定和可持续发展提供支持。总结来说,这为智能电网环境下的分布式电力配电系统优化提供了新的研究视角和技术办法。

分布式光纤测试系统集成及其在结构智能感知中的应用研究

分布式光纤传感技术具备长距离、抗干扰、性价比高等特性,能满足土木结构应变测量精度要求,较好地适用于交通公路行业数字化创新结构智能感知领域。集成开发分布式光纤多通道自动化测试系统及配套数据分析模块可以扩展结构感知范围,并感知多空间维度结构应变及温度分布情况。通过研究其在型钢组合梁负弯矩区抗裂性能试验中的应用效果,验证其能够捕获混凝土表观裂缝及混凝土内部应变分布规律,在大面积混凝土内部温度监测中也能够准确反映混凝土内部温度场分布。实验结果表明,该技术具备广阔的工程应用前景。

基于人工智能的分布式光伏配电网监控系统安全性监测与评估

分布式光伏配电网作为新型电力系统的重要组成部分,其监控系统面临着数据安全、异常入侵等多重威胁。本文提出了一种基于人工智能的多层次安全防护框架,融合数据加密、异常检测、访问控制与漏洞扫描技术,对监控系统进行全方位安全防护。通过构建仿真测试平台,综合评估了所提框架的安全性能。实验结果表明,该框架能够有效提升监控系统的安全防护能力,保障分布式光伏配电网的安全稳定运行。

大规模分布式系统下的智能化资源监控和负载平衡

随着云计算和物联网技术的蓬勃发展,大规模分布式系统应用得到了广泛的关注。然而,更为复杂的资源监控和负载平衡问题随之而来。对此,文章提出了一系列智能化策略,旨在改善系统的性能和稳定性。其中,首先采用了基于机器学习的资源使用预测方法以了解系统的资源需求;其次引入了自适应负载平衡算法,在合理分配各节点任务的同时降低了系统延迟;最后设计了一种大规模系统的智能监控方案,以实时掌握系统状态。实验证明,这些策略在提高资源使用效率、缩短响应时间以及提升系统整体性能方面具有显著作用。

无线同步信息应用于变电站继电保护的分布式智能测试系统设计与实践

系统基于无线同步信息技术结合了先进的电子技术、信号处理、无线通信及计算机技术,旨在解决传统检验方法在操作复杂性、风险和灵活性方面的局限性。系统的实施流程包括从前期准备、测试执行到结果分析的多个阶段,每个阶段都经过精密设计以确保测试的高效性和安全性。该系统的设计理念、结构特点、工作原理及实际应用流程的细节描述,提供了一种有效的技术解决方案,以应对当前变电站继电保护检验领域面临的挑战,同时为未来电力系统的安全稳定运行提供了有力的技术支撑。

新型配电系统分布式资源调度研究现状与展望

为推动新型配电系统成为分布式能源管理、新能源消纳和区域综合能源协同优化等功能于一身的能源互动平台,该文从调度问题出发,首先针对大量分布式资源集群调度问题,论述新型配电系统调度架构,并根据分层分区调度原则从如何分层分区和分层分区后如何协同两个方面,分别论述分布式资源(distributed energy resource,DER)聚合方法和不同层级、不同区域、不同能源间的协同调度方法;针对优化调度问题,基于系统态势感知和外界风险感知把握全局内外因素进而优化调度;针对调度求解问题,梳理分布式优化求解方法;最后基于数字孪生展望未来调度智能化发展方向,为调度智能化升级提供参考。

新型电力系统下分布式储能应用场景与优化配置

随着分布式能源的大量接入,电力系统面临如何减弱新能源并网引起波动的挑战。合理配置分布式储能能够有效平抑波动,提高电能质量,因此需要对分布式储能配置问题进行深入研究。该文首先研究并归纳了分布式储能的发展现状,其次从新型电力系统下分布式储能的优点入手,通过分析电源侧、电网侧以及用户侧等不同的应用场景,建立了完善的分布式储能合理配置流程,然后分别从优化模型的搭建和优化方法的选择2方面展开研究,汇总了常用的目标函数和约束条件,论述了典型优化算法的适用性,最后根据目前分布式储能配置的研究现状,指出了目前优化过程中需要改进的问题。