全双工小蜂窝中基于最大流算法的用户匹配策略

在全双工基站使能的新型小蜂窝中,考虑用户间同频干扰对服务质量的影响,提出了一种最大化满意用户对数的上下行用户匹配策略,用于服务质量敏感的各类新型通信业务.首先依据用户的速率需求和其可达的实际传输速率,构造包含所有潜在满意上下行用户对的匹配可行图;再将可行图转化为单位容量网络,并证明单位容量网络的最大流数目即为最大满意用户对数目,最终由最大流路径推导出最优匹配策略.仿真结果表明,所提策略可获得超出最大和速率策略两倍的满意用户对数,且仅具有多项式级的复杂度.     

智能动态路线诱导系统子区协调策略及仿真

提出了诱导子区的概念,对诱导子区内诱导单元协调的重要性进行了研究.提出了相同路口诱导单元的协调策略,对同级诱导单元诱导信息的相互影响进行了探讨,在此基础上将协调区域扩大到上游诱导单元,对诱导子区内诱导单元协调策略进行了研究.作者进行了多次仿真试验并对有代表性的仿真结果进行了分析,从诱导状态估计的准确程度和诱导均衡度2个方面说明了诱导子区协调方法的有效性.     

基于IEEE802.16带宽调度策略中QoS的研究

提出了IEEE802.16协议对于保证多媒体业务的QoS存在的问题,分析了当前基于IEEE802.16网络的带宽调度策略的优点与缺陷,并在现有严格优先级调度策略的基础上提出一种基于IEEE802.16的PMP网络模型的改进策略,并通过仿真数据证明改进方案能够有效保证各类多媒体通信服务流的QoS性能,保证带宽资源在各种业务之间的公平分配.     

具有健康节点协作的高效多节点修复方案

针对分布式存储中多节点再生修复的修复带宽和可靠性问题,提出了一种具有健康节点协作的多节点修复方案. 该方案在修复模型上做出了相应改进,通过健康节点间的协作把上述问题做了折中. 给出了具体的多节点修复过程和相应再生码的构造,用信息流图求得最大流最小割集来说明其最小边界. 结果表明,在确保修复带宽最低的条件下使修复时间同步,修复过程更简便,最重要的是所需传输信道更少,保证了修复的可靠性.     

异构蜂窝网络中用户非均匀分布的CRE和eICIC优化

在假设用户均匀分布的场景中,联合优化小区范围扩展(CRE)和增强型小区间干扰协调(eICIC)不适用用户分布非均匀的实际场景.考虑到用户非均匀分布的特点,提出了相应的CRE和eICIC联合优化方案.考虑到建模的复杂性,使用了斯坦伯格博弈建模CRE和eICIC的联合优化过程, 将宏基站作为领导者决定eICIC策略,将pico基站作为跟随者决定CRE策略, 进而提出一种求解算法,以获得斯坦伯格博弈均衡解.仿真结果表明了所提出的斯坦伯格均衡解算法的收敛性及有效性.     

基于层次网络的最大流问题研究

为了分层实现最大流问题,提出了一种应用DFS策略搜索增广路径,先求得层次网络阻塞流进而最终求得一个最大流的方法。     

自抗扰控制技术在大型火电厂的应用

针对大型火电厂生产过程的大滞后、大惯性、强非线性以及动态特性随工况变化的不确定性等特点,对过热汽温和单元机组的协调控制系统提出了新的自抗扰控制方案.并在电厂过程仿真平台STAR-90上进行了仿真试验,试验结果表明,新的控制方案对控制品质有较大的改进.     

考虑电网支撑能力约束的煤电退役与调相机配置协调策略

为了尽可能减少煤电机组退役和大规模非同步电源馈入对受端电网安全稳定运行的影响,本文在兼顾电网支撑能力约束的基础上提出了煤电退役与调相机配置协调策略。首先,构建了煤电机组对直流落点的无功支撑系数指标,并综合考虑机组役龄、污染物排放量、煤耗率等常规因素确定受端电网煤电机组的退役优先级顺序。进而,基于预想故障下系统的最大频率变化率和极值频率偏差约束得到煤电机组可退役的最大容量,形成相应的煤电机组退役策略。然后,提出了基于二分法的同步调相机配置策略,该策略可以对投建调相机的容量和选址进行决策,通过在煤电退役路径中协调配置调相机,确保受端电网的电压支撑能力满足要求。最后,在受端电网配置调相机后,对煤电机组可退役的最大容量进行同步更新,并对煤电机组退役策略进行相应的调整,实现煤电机组退役和调相机配置的相互协调。基于改进的IEEE 39节点系统和河南电网规划系统开展了仿真分析,根据多馈入短路比和预想故障下的暂态仿真结果可知,在煤电机组退役容量相同的情况下,与传统的煤电机组退役策略相比,本文所提策略确定的煤电机组退役顺序可以有效降低机组退役对受端电网静态电压稳定性的影响,并且可以降低大扰动故障下对受端电网暂态电压稳定性的影响。     

大流量水电站表孔泄洪消能体型试验

大流量水电站的消能设计历来都是非常复杂和困难的.在1:60溢流坝表、中泄水孔断面模型上对密松水电站泄水建筑物的布置方案进行了泄流能力、流速流态、压力分布等相关水力学问题的试验研究,并通过10多个方案的比较优化,提出了基本可行的泄水建筑物体型和消力池型式.研究成果表明:表孔取消宽尾墩,采用跌坎式消力池方案,可有效降低底流消能时的池底板流速,同时消除宽尾墩形成的水翅击打两侧导墙现象,达到了较满意的消能效果.试验成果对该工程设计提供了较好的参考方案,并对类似工程有很好的启发借鉴作用.     

电力系统静态稳定分析的综合方法

提出了一种电力系统静态稳定分析的综合方案 ,并开发了相应的软件包 .对中小规模系统采用全部特征值分析的 QR法 ,必要时在多运行方式下协调设计 PSS;对大规模系统采用部分特征值分析的 AESOPS算法 ,并提出了确定初始特征值和相应受扰机 ,以及防止算法丢根的方法 .对新英格兰算例系统和山东电力系统的仿真结果表明了所提方法的有效性     

基于神经网络的人口与经济系统的耦合协调发展分析

针对人口与经济系统提出自适应耦合协调度与自适应协调区间,借助RBF网络学习算法实现了银川和石嘴山两市的人口与经济系统协调发展的预警策略与影响因素分析.首先,通过引入自适应耦合协调度与自适应协调区间,形成人口与经济系统发展关系的预警策略;其次,结合影响人口与经济系统的二级因子、自适应协调度,利用三层网络学习模型,得到影响人口与经济系统耦合协调发展的关键因子并予以分析,在此基础上,对关键因子加以干预和控制;最后,将本文所得方法和结论用于银川、石嘴山两市人口与经济系统的耦合协调分析,验证了本文模型与算法的实用性和有效性.     

短波通信网TDMA性能的仿真

对采用TDMA接入方式的无线短波通信网络进行了仿真．根据TDMA工作方式，抽象出TDMA无线网络的行为模式，应用离散事件系统仿真方法中事件调度法仿真策略和面向对象建模方法，对其建立了仿真模型，并设计了仿真流程．通过处理和分析仿真数据，评价了影响网络性能的主要因素，从而对网络建立之前的系统性能优化设计和对现有网络能提供的最大通信潜力的评估都有一定的参考价值．     

基于Petri网求解网络最大流的并发仿真方法

通过将网络映射为Petri网形式的大量Petri网仿真实验得知,没有任何控制且并发运行的网络,其流量不能总是自行达到理论最大值,究其原因在于托肯在路径选择时随机经过了易拥堵结点与不拥堵结点。针对性地采取相应的网络控制策略,对网络从库所参数、弧参数和变迁参数3个方面进行单一或组合的设置,使得托肯优先经过不拥堵结点。运行调整后的网络,托肯沿网络从起点出发在各个局部并发地移动,遍历每一可能达到的结点,直至终点,网络流量达到其理论最大值,网络流实现全局最优。基于Petri网求解网络最大流的并发仿真方法为大规模网络最大流问题的分布式计算提供了一个新思路。     

基于流量的城市排水系统协调优化调度方法

针对城市污水排放系统进水量不确定、调度功能缺乏,易引起污水外溢或高扬程大耗能排水问题,提出一种基于流量的城市排水协调调度控制策略.依据典型排水拓扑结构图建立排放系统数学模型,并构建了输入流量计算方程.由各泵站间污水流入、排出量与进水池水位的关系对系统做流量排放协调调度的仿真,并通过已构建的网络控制平台进行了现场调度模拟试验.结果表明：基于流量的优化调度方法可提升排水系统的协调性能,获得好的过流能力,提高污水的安全排放水平,同时能保持低扬程排放运行获取好的节能效果.     

城市快速路匝道调节与动态速度引导的协同策略

介绍了入口匝道调节和主线动态速度引导的基本方法,提出了二者协同运作的控制策略,分析了速度引导下的快速路交通流模型,并建立了以主线服务流率最大和匝道排队延误最小为目标的匝道调节与速度引导的协同函数,通过VISSIM软件进行了协同策略的模拟试验。对比结果表明,通过对主线进行预案速度引导、然后计算匝道调节率的方法可以增加主线实际通行能力10％以上,节约路线平均行程时间30％以上。     

交通流诱导与控制协同的双目标优化模型及准最优求解算法

提出了一种基于消散拥堵和系统总出行时间最小的双目标诱导控制协同优化模型,算法引入饱和度的概念,采用小步距微量调整信号配时、试算优化的方法,适当加载或卸载交通量,优化交叉口信号配时,使交通流在不断反馈与不断调整过程中达到最优。采用VISSIM建立模拟路网进行了协同算法试验,并对协同实施效果进行了评价,结果表明:在进行3次协同后拥堵基本消散,经过第4、5次协同能实现系统总行程时间尽可能小。     

基于最大流算法的复杂电力网络脆弱性分析

结合电力网络的电气特征,提出一种基于复杂网络理论和网络最大流算法得到定位电力网络关键线路的方法。首先,通过计算电力网络导纳矩阵,对连接线赋予相应权重;然后,基于网络最大流算法算出连接线最大流量,并综合导纳及线路最大流量值作为识别关键线路新的状态指标。最后,对IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统进行仿真分析。结果表明,该系统对随机攻击具有较强的鲁棒性,随机选择和移除元件对系统效率几乎没有影响,但对有高中心性指数的线路蓄意攻击后,网络效率急剧下降,IEEE 39系统约下降了60%,IEEE 118系统约下降了40%。     

基于K-PPER算法的多充电车WRSNs充电策略

可充电无线传感器网络充电策略的研究多基于单充电车,并不能满足网络规模的需求.为此提出一种针对多充电车的基于优先权的周期性充电策略（K-PPER）.采用K-means优化算法进行分簇,以簇为单位对网络进行充电管理,将有充电请求的节点加入归属簇的充电序列中,对节点的实时充电请求按充电优先级排序;最后,基站派出充电车到达充电簇,并按充电序列充电.仿真实验结果表明,网络效用较K-means算法提高约42%,能量效用较局部信息分布式协作协议（DCLK）提高约4%,较分布式协作协议提高约18%.     

交通流诱导与控制协同优化模型的遗传算法求解

以路段和交叉口的加权拥挤程度最小为目标,建立诱导和控制的协同优化交通流分配模型,并提出基于遗传算法的求解。采用动态滚动式计算模型算法得出的均衡流量调整为诱导信息的发布提供定量依据,能够将诱导和控制协同起来均衡路网流量,避开拥挤。小路网试验结果表明:该模型算法实时、有效,便于实施。     

Multi-objective coordination optimal model for new power intelligence center based on hybrid algorithm

In order to resolve the coordination and optimization of the power network planning effectively, on the basis of introducing the concept of power intelligence center (PIC), the key factor power flow, line investment and load that impact generation sector, transmission sector and dispatching center in PIC were analyzed and a multi-objective coordination optimal model for new power intelligence center (NPIC) was established. To ensure the reliability and coordination of power grid and reduce investment cost, two aspects were optimized. The evolutionary algorithm was introduced to solve optimal power flow problem and the fitness function was improved to ensure the minimum cost of power generation. The gray particle swarm optimization (GPSO) algorithm was used to forecast load accurately, which can ensure the network with high reliability. On this basis, the multi-objective coordination optimal model which was more practical and in line with the need of the electricity market was proposed, then the coordination model was effectively solved through the improved particle swarm optimization algorithm, and the corresponding algorithm was obtained. The optimization of IEEE30 node system shows that the evolutionary algorithm can effectively solve the problem of optimal power flow. The average load forecasting of GPSO is 26.97 MW, which has an error of 0.34 MW compared with the actual load. The algorithm has higher forecasting accuracy. The multi-objective coordination optimal model for NPIC can effectively process the coordination and optimization problem of power network. Foundation item: Project (70671039) supported by the National Natural Science Foundation of China