基于自组织临界性的电力异构通信网络稳定性研究

电力异构通信网络在未来的智能电网中起着重要的作用,但是其结构复杂,极易发生大面积网络的瘫痪。针对此问题,利用复杂网络中的自组织临界性理论,将电力异构网络按照三角剖分理论划分为多个子区域,根据各个节点发生关联故障的概率指标,提出了一种改进的遗传算法。此算法搜索关键的故障网络节点,对关键的故障网络节点进行维护或切断,从而使电力异构通信网络处于自组织而远离临界状态,最终避免了大面积网络瘫痪事件的发生。仿真结果表明,所提算法在多种网络拓扑结构下具有鲁棒性。

面向智慧园区的电力无线异构通信网络切换机制

智慧园区内的电力终端在不同运行状态下对通信的需求不同,传统一一对应的通信方式已不能满足终端通信需求的动态变化。为此,首先考虑智慧园区内电力终端通信节点的拓扑结构,构建无线异构网络模型和评价指标;接着,建立层次分析法决策结构,研究TFN-AHP(三角模糊数层次分析法)算法,求解异构网络的属性权重和网络状态值;其次,设计满足终端通信需求动态变化的网络切换机制,依据网络状态值选择通信方案;最后,通过仿真算例比较不同场景下的通信网络状态,验证所提网络切换机制的有效性。结果表明,TFN-AHP算法能更加有效地均衡智慧园区网络资源,维持网络平衡。