面向多状态节点的移动WSNs的区域覆盖可靠性分析

监测区域的覆盖要求和向信宿传输数据的可靠性是多状态节点的无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)应用的关键。为了量化覆盖要求和数据传输的可靠性,提出区域覆盖-可靠(Area Coverage Reliability,ACR)指标。ACR指标结合WSN可靠、区域覆盖、能耗、信宿的移动、节点的随机值日率以及节点的多状态。并利用Monte Carlo仿真方法,构建能量矩阵评估节点和值日率对ACR的影响。能量矩阵反映了节点的剩余能量、向邻居节点传输数据所消耗的能量以及网络连通率。仿真结果表明,ACR并不随节点数的增加而呈线性增长,但值日率的增加使ACR下降。

含风力发电的发输配电系统可靠性综合评估

风力发电对电力系统可靠性具有一定的影响,考虑风速随机性和间歇性的特点,建立了服从正态分布的风速概率模型,并在此基础上提出了基于蒙特卡罗模拟法的风电场可靠性模型。为考虑风电机组对配电系统可靠性的影响,引入发输电组合系统的多状态节点等值模型,实现了含风力发电的发输配电系统可靠性综合评估。应用风速概率模型对国内某风电场进行了出力模拟,并将该风电场与RBTS(Roy Billinton Test System)系统相连,实现了含风力发电的RBTS系统可靠性综合评估。

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络(SIN)高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火(IMOSA)算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨(LEO)的铱星星座进行仿真,研究表明:针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。