基于区域划分的WSN非均匀多跳分簇路由算法

延长网络生存周期是WSN的核心问题之一.为均衡网络能耗,有效延长网络生存周期,提出一种保证区域能耗均衡的非均匀多跳分簇路由算法.通过对监测区域的等间距环形划分和等夹角扇形划分,得到同环簇大小相等、不同环簇大小由外到里依次递减的非均匀分簇方案,保证网络能耗效率最优.在簇头选取阶段,通过与距离相关的通信代价评价函数在每个子区域选择最合适的节点作为簇头,减少网络局部能耗.仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

考虑新能源出力不确定性的微网社区双阶段调度策略

针对新能源出力存在不确定性的情况,提出了一种基于多代理技术的微网社区双阶段能量调度策略,分为日前调度和实时调度两个阶段。在日前调度阶段,微网间调度代理(Dispatch Agent)运用蒙特卡洛模拟技术生成场景,通过引入微网之间能量互传模式,计算对应的能量调度矩阵,运用粒子群算法代理(PSOAgent)求解该场景下最优日前调度计划。在实时调度阶段,微网i代理(MGi Agent)基于日前最优期望调度计划,接收新能源t时刻出力数据并与预测期望值进行比较,快速制定t时刻实时调度计划,满足微网i的t时刻供需平衡且运行成本最小,实现微网社区的经济运行。通过与传统多时间尺度方法的对比实验,仿真结果表明所提出的方法在实时调度环节比传统方法具有更小的调度偏差,并且可以有效减少微网社区的弃风弃光现象。     

DDE技术在污水处理控制系统中的应用

为了进一步实现污水处理控制系统的信息化、智能化,完成现场数据的有效传输和设备之间的无缝连接,构建了基于PLC和组态软件的污水处理控制系统架构,利用动态数据交换(DDE)技术实现现场PLC与VB的数据通信,保证现场数据的实时传输。结合倒置A2/O(Anaerobic-Anoxic-Oxic,即厌氧-缺氧-好氧)污水处理工艺流程,设计污水处理自控系统和监控系统,实现对现场设备的控制和生产过程的实时监视。实际结果表明系统运行稳定,具有良好的控制效果。     

存在输入时滞的不确定系统的滑模控制

考虑存在输入时滞情况下不确定系统的滑模控制问题,其中被控系统存在状态不确定和控制输入不确定性.通过设计一种新的积分型滑模切换面,不仅可以保证系统状态轨迹从初始状态开始就位于指定的切换面上,而且能够适应系统参数的摄动.给出了保证闭环系统渐近稳定的充分条件.仿真实验结果验证了本文算法的有效性.     

虚假数据注入攻击下直流微电网的滑模控制

针对一类控制通讯信道受到攻击下直流微电网系统母线电压波动问题,提出一种基于滑模控制方法的镇定策略,以实现动态控制与快速响应.首先,在直流微电网系统中引入蓄电池储能系统并构建系统数学模型;其次,设计积分滑模控制策略,控制储能系统注入镇定电流以稳定直流母线电压,从而抑制非线性扰动和虚假数据注入攻击对系统性能的影响;然后,借助适当的Lyapunov泛函,得到确保滑动模态渐近稳定和滑模面可达性的充分条件,保证直流微电网系统能够实现对负载需求的迅速响应及稳定运行;最后,通过Matlab数值仿真验证所提出的滑模控制策略的有效性.     

带有重叠区域的多跳非均匀分簇路由算法

能耗作为衡量无线传感器网络性能的一项重要指标,通常将延长生命周期、均衡能耗作为网络协议重要的设计目标.针对静态、异构、非均匀分布的网络模型,设计带有重叠区域的分簇及簇内单跳、簇间多跳的路由算法 ----- OMU分簇路由算法,该算法中簇头不再作为数据转发节点,而主要用于簇内数据的接收与融合.通过综合考虑节点剩余能量、节点密度及与基站的距离进行簇头选举并进行分簇,形成簇间重叠区域,产生用于数据转发的中继节点.同时,建立簇头与中继节点轮换机制以达到节点能耗均衡的目的,并为每个节点建立能量最省的多跳数据传输路径.仿真结果表明,所设计的分簇路由算法,特别是在大规模部署的无线传感器网络中,能有效减少和均衡能量消耗.     

一种基于自适应代表节点选择的WSN数据收集方法

采用压缩感知的无线传感网络数据收集方法要求每个节点都参与数据收集,会造成很大的能量浪费.本文提出了一种基于自适应代表节点选择的WSN数据收集方法,在保证压缩感知数据重构精度的同时,减少参与数据收集的节点数.首先,采用主成分分析和混合压缩感知相结合的办法设计稀疏基;然后,通过分析稀疏基的框架势FP(Frame Potential)设计压缩感知的稀疏观测矩阵,从而选择代表节点,以减少参与数据收集的节点数目;最后,根据Sink处数据重构精度,自适应调整稀疏观测矩阵以用作下一时刻数据收集,从而保证数据收集的重构精度.仿真结果表明,该方法有效的降低了网络能耗和数据传输量,同时还保证了每个时刻数据重构的精度.     

基于DWT-SVD和Fibonacci变换的彩色图像盲水印算法

为提高水印鲁棒性,将离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)和斐波纳契(Fibonacci)变换结合,提出一种新的算法。首先,用Fibonacci变换对拟嵌入的水印进行置乱处理;然后,对宿主彩色图像R、G、B三个分量进行二级小波变换和基于4×4分块的奇异值分解,并用混沌序列选择若干对子块;最后,根据人类视觉系统(HVS)特性对三个分量分配嵌入量、确定嵌入强度,并通过修改每对子块最大奇异值来实现水印嵌入。实验结果表明本方案具有良好的水印不可见性和鲁棒性。     

基于V2G技术的电动汽车实时调度策略

随着电动汽车逐渐普及,其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作,充分利用电动汽车在电网能量调度中的高度灵活性,提出一种基于V2G技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损成本为目标,建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性能,基于电网负荷制定分时电价,通过潮流计算和凸优化算法实时求解得到电动汽车充放电策略。最后以IEEE 33节点配电网为例验证了所提策略可以有效降低充电成本与网损成本,同时分析了电动汽车渗透率、V2G占比对车网协作效果的影响。     

基于粗糙集理论的客户关系管理

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。