基于遗传模拟退火的QoS单播路由算法

针对QoS的问题,设计了一种融合遗传算法和模拟退火算法的QoS路由算法,在遗传算法选择算子上借鉴了小生境的思想,避免了遗传初期有效基因的丢失;在遗传算法交叉算子和变异算子方面使用了自适应算子,使之能更好地适应网络的变化。通过与传统遗传算法进行比较,进一步说明了本算法的有效性。     

基于WSN的风力发电运行监测系统LEACH协议改进研究

本文首先介绍了基于WSN的风力发电运行监测系统的结构,针对风电场的特殊模型,提出了使用LEACH协议作为其路由协议的方案.针对LEACH协议中簇头节点能量消耗过大和簇头节点与基站通信距离长的特点,提出以节点剩余能量来作为簇头节点选取的标准,同时通过限制簇内节点数目,在传输中提出簇内单跳、簇间多跳的路由方式,以减少簇头能...     

基于VG的电能质量监视系统可视化的设计

电网规模的增大和数据量的增多,需要更先进更直观的工具和手段来帮助调度员实现对电网的及时有效监视,可视化是目前从人机界面角度实现上述功能最有效的技术手段.阐述了可视化技术的理论基础与应用范围,在阐述软件的功能实现时,重点描述了如何利用Visual Graph进行可视化平台的实现.其中的电力元件库采用Visual Graph开发,软件框架采用C#语言编制,在Visual Studio 2005平台上运行.     

基于平均理论的仿生机器鱼航行控制技术研究

基于近年来发展的平均理论,针对带有漂移项的够科形机器鱼设计了镇定反馈控制器.通过使用振荡控制输入和在整个振荡周期保持常值的误差信号构成反馈控制.仿真结果表明,所设计的控制器是可行的,使鲹科形机器鱼能够较好地完成任务.     

基于OWL的工作流异常处理建模方法

针对工作流异常和本体的特点,提出了任务属性的概念和基于网络本体语言(Webontology language,OWL)本体推理及属性驱动的异常识别方法。任务属性扩展了工作流活动模型(Workflow activity model,WAMO)模型的事务属性,并附加在流程任务之外,利用OWL本体语言对其进行描述,通过任务属性建立起任务异常与处理模式之间的映射关系。在任务发生异常后,OWL本体推理机通过已定义的映射关系使任务异常检索到异常本体中根据属性描述的异常处理模式,进而对任务异常做出相应的处理。由于OWL的定义是增量式的,并且具有通用资源标识符,因此不仅可以使异常处理机制通过语义而非关键字来识别任务异常的处理模式,而且还能在分布式环境下对异常知识库进行扩展式开发,减少知识库开发的工作量。     

基于IMM-极限迭代UFIR的机动目标跟踪算法

为提高非高斯噪声条件下机动目标跟踪的精度,提出基于交互式多模型极限迭代无偏有限脉冲响应滤波(IMM-极限迭代UFIR)算法。采用对噪声统计特性不敏感的极限迭代无偏有限脉冲响应滤波(UFIR)作为其子滤波器,对各模型进行状态估计,最后通过对各模型的输出结果综合得到机动目标状态。仿真结果表明,在噪声条件复杂的情况下,该算法比交互式多模型卡尔曼滤波(IMM-KF)具有更高的跟踪精度和稳定性,计算量小于IMM-PF,算法能较好地兼顾跟踪精度和计算量两方面性能。     

基于机舱风速计的风电机组功率特性评估方法

针对传统的功率特性评估方法难以对未配置测风塔的风电机组进行评估的问题,对基于机舱风速计的功率特性评估方法进行了研究。在深入剖析机舱风速与测风塔风速相关性的基础上,依托IEC 61400-12-2标准,提出了二者之间最优拟合关系为分区间段的机舱传递函数(BinnedNTF)。利用Binned-NTF对机舱风速进行校正,并用计算出的空气密度对数据进行标准化,得到机组的实测功率曲线、风能利用系数曲线和理论年发电量。研究应用表明,该方法在不增加测风设备经济成本的情况下,可以对未配置测风塔的风电机组进行功率特性评估,能够及时有效地维护风电场的利益。     

变电站自动化系统连锁故障分析模型

为了解决使用有效性模型分析变电站自动化系统连锁故障时,不能根据系统变化调整逻辑节点负荷容许参数的问题,基于变电站自动化系统的逻辑连接建立复杂网络,引入接近度概念来衡量逻辑节点在信息传递中的重要性,并动态调整节点负荷容许参数,建立了一种适用于变电站自动化系统连锁故障分析的改进有效性能模型。在此基础上,以T1-1型变电站为例,完成了在不同扰动方案下系统效率损失情况的对比分析。实验结果表明,改进后的模型能够更好地适用于变电站自动化系统连锁故障分析。     

一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法

随着大数据时代的来临,传统的实体识别技术由于电网数据体积大以及类型复杂等特性已经无法有效地进行数据预处理。近年来兴起的Hadoop技术能够对大数据进行较好的处理。因此提出一种基于Hadoop的电力大数据属性实体识别算法。该算法利用改进离散化算法选取出信息准确率较高的离散点,并提出了一种离散化评价指标。最后,在Hadoop平台上对某风电机组的监测数据进行了属性实体识别。实验证明,该算法在实验正确性和断点数目方面表现良好,并且具有较好的加速比,适用于电力大数据的属性实体识别处理。     

变电站监测数据采集系统

针对智能电网的发展需求,提出了一种基于FPGA技术设计的变电站开关柜电能数据采集系统,在EP3C25Q240C8芯片上构建了基于SOPC的嵌入式系统作为数据采集终端。利用新型ZigBee射频芯片CC2530构建的ZigBee网络传输采集到的数据。同时设计了NIOS软核的程序流程及ZigBee传输网络的数据发送与组网流程,并针对某煤矿变电站做了现场测试工作。测试结果及传输实验表明,系统工作稳定性高,数据传输实时性好,具有较高的推广应用价值。