计及不确定性的含分布式发电并网的配电网 故障区段定位方法

主动配电网作为分布式发电的高效集成和管理平台,其故障区段定位是一门重要课题。针对含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位问题,计及分布式发电出力的不确定性,基于随机机会约束规划建立配电网故障区段定位模型。所建立的模型以概率形式的评价函数为目标函数,计及控制变量定义域约束,故障类型限值约束等约束条件构建。通过对基本帝国竞争算法进行改进得到二进制帝国竞争算法,并采用改进帝国竞争算法设计模型求解流程。仿真算例表明,所建立的模型适用于含分布式发电并网的主动配电网故障区段定位求解,并计及分布式发电出力不确定性对定位结果的影响,改进帝国竞争算法在模型的求解中性能较优。     

基于网络终端支持的NDN移动性管理机制

命名数据网（named data networking,NDN）作为一种新型的互联网架构,旨在应对日益增长的数据流量。基于其消费者驱动的内容检索模型,NDN自然地支持消费者移动性。然而生产者移动性仍然是一个具有挑战性的问题,需要额外的机制来提高生产者移动期间的数据可用性。针对该问题,提出一种可扩展的移动管理机制来支持生产者移动性。该机制利用网络终端在基于名称的NDN转发平面上建立了临时转发路径,并设计了缓存与重传机制支持时延容忍和时延敏感的应用数据流。最后在ndnSIM中建立了一个全面的仿真环境,对所提方案与现有解决方案进行了评估和比较。仿真结果表明,该机制能够充分支持生产者移动性。当速度为30 m/s时,丢包率仅为3.0%,平均传输延时为352.1 ms。此外,支持生产者移动性所需的额外消耗于对于方案相比降低了49.18%。     

产乳化剂菌株及其在提高采收率中的研究进展

综述了产生物乳化剂菌株和主要的生物乳化剂,分析了营养物质、温度、pH以及矿化度对菌株产生物乳化剂的影响,对目前主流的生物乳化剂纯化方法及其优缺点进行介绍,总结了生物乳化剂应用在提高采收率领域的国内外最新研究进展,指出了目前生物乳化剂应用于提高采收率领域所面临的挑战,并对其发展趋势做出了展望.     

基于超图表示的服装兼容性预测模型

针对现有服装兼容性模型都集中探究成对单品之间的兼容性这一问题,提出一种基于超图表示的服装兼容性预测模型。该模型首先基于现有数据集中时尚服装的不同类别和时尚服装间的搭配关系构建了一个服装超图,其中每个节点表示一件衣服,每条超边表示多件衣服组成的套装。为了更好地从超图中推断服装的兼容性,该模型将超图转换为传统图,并利用图神经网络模拟节点之间的复杂交互。最后引入注意力机制计算服装的兼容性得分,增强模型的预测能力。实验结果表明,在服装填空任务和服装兼容性预测两个服装搭配任务上,该模型分别达到了77.29%和96.23%的准确率,较其他基线模型有显著的提升。     

基于不确定二层规划模型的主动配电网故障恢复方法

针对含分布式风力和光伏发电并网的主动配电网故障恢复问题,采用不确定二层规划理论建立计及新能源出力不确定性的主动配电网故障恢复模型。所建立的模型以开关状态改变为上层控制变量,以置信度形式的故障恢复综合满意度指标为上层决策者的目标。以故障恢复后的配电网能量调度方案为下层决策变量,以置信度形式的主动配电网综合运行成本为下层决策者的目标。基于博弈论方法并采取混沌粒子群算法分别设计上层优化和下层优化的求解过程,得到配电网故障恢复方案。最后通过一个算例验证了该方法的正确性和有效性。     

基于二进制粒子群算法的交直流混合配电网故障恢复方法

针对交直流混合配电网特殊的网架结构和电气特性,构建交直流混合配电网故障恢复模型。所提出的模型以故障恢复综合满意度指标为目标函数,并计及潮流约束、节点电压约束、支路传输约束和网络辐射状约束等约束。对所建立的模型设计两阶段优化求解流程,第一阶段采用二进制粒子群算法进行求解,第二阶段采用粒子群算法进行求解。最后通过一个算例表明,交直流混合配电网故障位置对故障恢复策略以及故障恢复综合满意度指标有着较大影响,同时所提出的模型适用于交直流混合配电网故障恢复问题。     

基于主从博弈理论的含分布式发电的主动配电网故障恢复方法

基于主从博弈理论针对主动配电网故障重构问题,建立了主动配电网故障恢复模型。以开关状态集方案作为博弈策略,以故障恢复综合满意度作为博弈支付,考虑网络辐射状约束、节点电压约束等约束条件建立主体博弈模型;以优化运行方案调整作为博弈策略,以故障期间运行成本最小为博弈支付,计及功率平衡约束、可控微电源运行约束等必要约束条件建立从体博弈模型。仿真算例表明了所提方法的有效性。     

一种基于博弈论的5G异构网络多目标优化干扰算法

为解决高铁无线网络的通信干扰问题,提升高铁通信的吞吐量和能量效率,提出了一种基于博弈论的双目标优化干扰算法。首先,通过获取非理想信道的相应预编码矩阵和干扰抑制矩阵,计算包括延迟和衰落的非理想信道状态信息,实现干扰信号的空间对齐。其次,基于系统总功率、信干噪比,建立了功率分配双目标最佳博弈模型,实现吞吐量和能效的双重优化,并采用最大信噪比的干扰对齐算法,通过迭代计算实现干扰管理优化。最后,基于Matlab仿真平台与传统的干扰优化算法进行对比分析。实验结果表明,当信干噪比为30 dB、列车运行速度为300 km/h时,所提算法的吞吐量增加48.95%,能量效率增加53.02%,误码率减少14.37%;当信干噪比为30 dB、轨旁设备数量为5时,所提算法的吞吐量达到88.03%,能量效率达到71.58%;与其他算法相比,所提算法在系统吞吐量、能量效率和传输可靠性方面均具有显著优势。     

基于电压突变量信息值的接地故障选相方法

为解决主动干预熄弧装置选相误判问题,研究了接地故障电压特征,针对不同接地电阻,分析故障前后电压量变化状况,计算电压突变量信息值形成选相序列,构建选相判别专家库,提出基于电压突变量信息值的接地故障选相方法,同时,根据合闸前后系统各线路零序有功分量变化特征实现装置选相校核,确保装置动作正确。该方法不受接地电阻大小影响,对各种接地故障具有较强适应性。利用Matlab进行建模和仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于电流故障分量比相法的变压器后备保护

针对传统变压器高压侧后备保护在低压侧发生故障时灵敏度不足的问题．文中提出了一种基于电流故障分量比相法的变压器后备保护方案。方案以信息集成为基础,利用集成保护信息冗余的特点,通过比较各侧变压器和线路的电流故障分量相位,判断其故障位置。方案不但提高了后备保护的灵敏性,而且缩短了后备保护的动作时间。经simulink仿真,证明了方案的可行性。