基于ZigBee网络和自适应PSD算法的路灯分布式节能控制方法

当前照明系统缺乏分布式路灯动态化控制,浪费大量能源,为此,提出了基于ZigBee网络和自适应PSD算法的路灯分布式节能控制方法。通过ZigBee网络通信连接系统传感器、控制中心和照明终端,协调设备通信功能,实现信息快速传输储存。利用神经网络处理信号数据,提高系统信号检测和处理效率。在此基础上,利用自适应PSD算法识别路灯信号动态特征,进行自适应信号检测,调节信号数据偏差,精确检测数据结果,增强系统节能控制稳定程度,实现路灯分布式节能控制。由实验结果可知,研究方法将分布式路灯检测精准度提高到99%,熔池宽度稳定在3.5W/mm,具有良好的检测精准度和控制稳定性,可以对路灯进行节能控制。

基于自适应蚁群算法的含分布式电源配电网故障定位研究

由于含分布式电源的新型配电网不同于传统配电网,新型配电网的结构更加复杂,系统潮流方向发生改变导致传统的定位方法可靠性下降,为此提出一种自适应蚁群算法。在传统蚁群算法基础上,改进信息素挥发因子表达式、更换信息素更新机制及限定信息素浓度的取值,改进后的自适应蚁群算法的容错能力和快速性得到大幅提高。仿真结果表明,自适应蚁群算法不受故障区段数量的影响,能够准确进行故障定位;此外,当多个分布式电源同时接入配电网发生三重故障且有2处故障信息畸变的情况下,自适应蚁群算法求解速度更快,比传统蚁群算法求解速度提升了18.63%,准确率提升了10%,验证了自适应蚁群算法具有很好的容错能力和搜索速度。

带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法

针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题,提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法(AS-UWSN)。AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群,以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子,每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径,迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性。实验仿真结果表明,在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果。

面向电网频率快速支撑的风电场自适应分布式协调控制

随着风电渗透率升高,系统惯量降低,许多国家在其电网导则中要求风电场需具备主动频率支撑能力。然而,风电场受到地理位置分布、风速风向、尾流效应等影响,风电场内风速分布不均,风机运行状态各异,所具备的调频能力不尽相同,且存在转子动能限制,风电场提供频率支撑过程中存在风机功率不合理的分配问题。因此,该文提出了一种适应于风电场的自适应分布式快速频率支撑协调控制,在兼顾安全性的同时充分利用风电场调频能力,提升频率调节效果。该控制主要包括以下3部分:首先,提出考虑风机状态的一致性分布式协调控制,实现频率支撑功率的合理分配;在此基础上,加入考虑风电场状态和频率事件严重程度的自适应控制,保证风电场运行稳定性;随后,在风电场提供频率支撑后的转速恢复阶段采用了预设恢复控制,缓解二次频率跌落问题。最后,通过含风电的四机两区域系统验证所提自适应分布式控制策略相对于集中式控制及固定系数的分布式控制均有更好的调频表现。

基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容

建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pareto解筛选机制,针对该模型能够获得更加优异的高质量解.为回避权重系数人为设置主观性带来的影响,采用基于马氏距离的理想决策点法进行Pareto最优解集决策.最后,基于IEEE 33, 69节点配电网和孤网运行的IEEE 33, 69节点配电网进行仿真分析.研究结果表明:与传统的多目标智能优化算法相比,AMRFO算法能够获得分布更加广泛、均匀的Pareto前沿,在兼顾经济性的同时,配电网的电压分布、有功功率损耗的改善效果显著优于其他算法.

分布式发电配电网故障区间定位的自适应矩阵算法

准确定位分布式发电配电网故障区段是有效利用清洁能源的前提。基于馈线终端单元(FTU)的配电网故障定位矩阵算法,提出一种适合分布式发电配电网故障定位自适应算法。根据流过FTU的过电流及其方向,首先判断分布式电源是否投入运行和母线及分布式电源是否发生故障,初步确定配电网的故障区域;再根据故障区域结构和FTU过电流信息自适应构成故障矩阵,定位故障所在线路;为排除畸变故障信息的干扰,比较故障线路两端检测到的故障电流差值,提出了故障电流差值比较判据。算例验证了算法的准确性、高效性和良好的容错机制。

WDM网络中实时组播的分布式路由与波长分配算法

在WDM网络中,由于每条链路上可用波长是动态变化的,在考虑波长转换延迟时间的条件下,实现实时组播连接的路由与波长分配是十分困难的。该文提出了一种用于建立实时组播连接的分布式路由与波长分配算法。该算法将路由与波长分配统一进行,大大减少连接的建立时间。组播路由算法以Prim最小生成树算法和K-度宽度优先搜索方法为基础,生成一棵满足给定延迟时限的最小成本树。波长分配使用最少波长转换和负载平衡策略。

一种空间分布式变阶数自适应网络滤波算法

现有的自适应网络滤波算法大都假设未知参数向量的阶数己知且恒定,无法解决阶数未知或时变条件下的参数向量估计问题.以最小化网络均方误差为准则,提出一种空间分布式变阶数自适应网络滤波算法.该算法仅要求网络中的各节点与相邻节点进行通信,通过扩散的方式实现整个网络数据信息的融合,具有计算量小、可操作性强及估计精度高的特点.仿真表明,提出的算法能够有效地估计和跟踪未知参数向量的阶数和权值.

铁路车流径路优化分布式算法

针对铁路车流径路优化的计算量随着路网中节点数和车流数的增加呈指数型增长的问题,引入分布式计算方法进行求解。对于任意一个固定顺序的车流排列,基于线路能力约束条件,构造车流径路优化模型。定义对该车流排列评价的函数,将车流径路优化问题分解成车流排列的评价计算问题和车流排列优化问题。设计分布式计算网络结构及网络程序流程。采用改进的禁忌搜索法,在服务器端完成车流排列空间的优化搜索,在不同的客户机端进行车流排列的评价计算,利用计算机网络将二者有机地结合起来,形成分布式算法。将车流排列优化问题归纳为旅行商问题,分析模型算法的复杂性。对算例进行计算表明:对构造的车流径路优化模型采用分布式算法进行求解可以节省大量时间,但存在对计算机网络配置要求高的问题。

能源互联网中基于Dijkstra算法的分布式电能路由策略的实现

电力路由器融合了信息技术和电力电子变换技术,为分布式能源大范围地接入能源互联网提供了条件,但也给能源互联网的优化运行提出了新的要求。以图论为手段,以能源互联网的结构为基础构成单源点单汇点的电能路由拓扑;以Dijkstra为基础,节点仅根据其相邻节点的状态调节其自身状态,搜寻最短路径,完成电能路由,实现电能的分布式管理和协调控制,使系统运行在优化状态。多代理系统(multi-agent system,MAS)技术为实现分布式电能路由策略提供了技术支撑。最后,在Matlab/Simulink平台下搭建了分布式电网,结合基于JADE(Java Agent DEvelopment framework)平台的多代理系统对分布式电能路由策略进行仿真实现。

基于改进自适应遗传算法的分布式电源优化配置

分布式电源接入配电网对系统电压、网损等有一定的影响,针对配电网中分布式电源的规划问题,建立了以投资成本最小,电网网损费用最低、电压质量最优为目标的多目标优化模型,采用PSAT搭建算例模型进行潮流计算,同时,为了克服传统遗传算法的早熟现象及收敛性问题,采用改进的自适应遗传算法对分布式电源接入的位置和容量进行了优化,通过对IEEE33节点配电网络进行仿真分析,结果表明采用搭建的模型和算法可以有效改善系统的电压质量、降低网络损耗,验证了上述模型和算法的合理性及有效性。

基于自适应心跳算法的分布式系统故障检测器

故障检测是容错分布式系统中的关键技术之一.为了提高故障检测的性能,提出一种新型的故障检测器——自适应心跳检测器(SA-HD,Self-Adaptive Heartbeat Detec-tor).SA-HD采用了基于拉式(pull)的自适应心跳算法,在考虑故障检测性能的同时也考虑了心跳检测所占用的网络资源对网络性能的影响.SA-HD能够根据网络负载调节自身发送心跳消息的频率,提高了心跳检测的网络环境适应能力,尤其是在高负载的环境下,能够有效改善心跳检测的性能.建立了SA-HD的模型,对其性能进行了仿真分析,并通过试验验证了SA-HD性能要优于传统推式(push)的心跳检测器.

无线传感器网络中的分布式协作路由和功率分配算法研究

在协作传输最优功率分配的基础上,提出了两种分布式协作路由和功率分配算法,分布式分离路由和功率分配算法与分布式联合路由和功率分配算法。这两种算法集合了物理层和媒质接入层协议,能够取得近似集中式算法的性能。仿真结果表明相对于联合协作路由和功率分配算法,分离协作路由和功率分配算法能够更加有效地节省总的发送功率。

分布式系统中的双向启动自适应任务分配算法

本文讨论一种分布式系统中的任务分配算法，对它所使用的数据结构、算法实现以及性能等给予阐述．本算法采用双向启动策略（发送者和接受者都能启动），而且能根据系统总负载情况等自动选择发送者或接受者启动，所以称为双向启动自适应算法．同时，利用阈值和阈长两种参数把系统中的节点分为接受节点、负载适中节点和发送节点，它保证了寻找合作节点的优化和寻找速度的提高，是一种启发式算法．

分布式系统中任务分配的一种结点自适应算法

基于一个非常简单的假设 :各独立结点对系统反馈的认识具有一致性 ,提出了一种结点自适应算法 .文中运用概率论的相关知识 ,分析了算法的各项重要性能指标 ,给出了一般情况下的表达式 ,并运用分段讨论和求极值等方法得出了这些表达式在特殊情况下的简化形式 .算法所需条件较弱 。

基于邻居卫星负载状态的低轨卫星分布式路由算法

卫星灵活性和机动性强、不易受地面因素的影响,使空间卫星技术不断飞速发展。卫星网络随着负载的增加始终存在负载拥塞现象,使路由算法成为卫星网络研究领域的核心问题。基于卫星网络的拥塞缓解、网络的信令开销以及算法运算复杂度问题,深入研究低轨卫星网络局部负载均衡的分布式路由算法。构建基于铱星系统的网络模型,提出一种基于邻居卫星负载状态的分布式路由算法(DRNL)。DRNL包含邻居卫星负载状态更新、负载均衡和路由判决等机制,具有一定的可移植性,能够适应其他极轨或近极轨星座。OPNET仿真结果表明,DRNL在较重的网络负载情况下能较好地适应负载的变化,缓解卫星拥塞的状况并获得较低的时延和数据分组丢失率。

基于自适应算法的含分布式电源继电保护研究

针对分布式电源的接入将影响配电网短路电流和继电保护整定等问题,提出基于自适应算法的含分布式电源配电网继电保护方法,该方法将分布式电源戴维南模型接入配电网的不同位置,对含分布式电源的配电网进行等效建模。根据仿真模型的故障分析表明:当接入点在保护装置上游或相邻母线时,整定值随着接入位置越近、容量的增加而增加;接入点在保护装置下游时,该段线路按双侧电源方式整定保护装置;故障类型会影响整定值的大小。

基于分布式聚类的Peer-to-Peer路由算法

提出了分布式聚类算法,该算法自动对地理邻近的对等结点聚类,消除了集中式聚类算法的单点瓶颈问题,及分布式Binning算法的landmark放置问题;提出了一种基于该聚类的邻居路由算法,该算法消除了na?ve算法路由效率低、IP-snoop算法实现困难及处理开销大、directed算法需要处理超级节点失效时容错问题。实验结果表明,基于分布式聚类的Peer-to-Peer(P2P)路由算法比现有的结构化路由算法减少了近一倍的路由跳转和路由时延。

基于QoS的VANETs网络分布式协作路由算法

针对VANETs中车辆节点的高速移动性导致网络的拓扑结构频繁变化、通信链路频繁断裂,严重破坏了数据传输的可靠性和稳定性,极大降低了网络性能的情况,提出一种适用于VANETs的QoS分布式协作路由算法(LETB-AODV算法)。该算法在AODV路由协议的基础上进行扩展,用链路连接失效时间(LET)和有效带宽来建立双重约束,通过选用最大LET的链路构建最优通信路由路径。仿真结果表明,LETB-AODV协议比AODV协议能够更有效地降低链路断链率、丢包率和路由开销,从而提高通信链路的稳定性,增强网络可靠性。

分布式系统中一种负载平衡的动态反馈调整自适应算法

重点研究了分布式系统中的进程迁移和定位、负荷分担中的负载平衡等问题 ;提出并讨论了基于动态阈值和阈长的进程定位模型和系统负载平衡的动态反馈调整自适应算法 ,还通过具体的实验分析论证了算法的性能 .实验结果说明该算法能在一定的范围内很好地解决进程定位和负载平衡问题 。