基于载波-无线双模通信方式的低压台区停电事件上报技术研究

为了提高停电故障抢修的准确性和及时性,即当有用户发生停电事件时,能将其快速上报到用电信息采集系统,文章研究了采用载波Ｇ无线双模方式实现停电事件上报的方案。     

基于HPLC双模通信在台区组网的技术应用研究

在电力系统通信组网中,台区组网作为其中重要一环,主要是智能融合终端和各类配电智能设备间的互联互通。HPLC高速载波通信对台区改动小且可应用范围广,故作为台区组网首选的通信方式。而台区中部分业务设备及传感器由电池供电,无法使用电力线载波技术进行通信,所以在HPLC技术的基础上引入了更适合该工作模式的微功率无线通信技术。在这个系统中,融合终端集中处理整个台区数据,需要支持与HPLC和无线等各种不同通信类型的智能设备通信。为此,提出一种基于HPLC与微功率无线相结合的双模通信混合组网方案应用于台区设备的网络通信中,这种组网技术方案除了能够应对台区组网中多种不同通信的要求,既具备HPLC技术长距离通信特性,又弥补了中短距离通信方面的不足,还可以应用在一些实时性不高、数据量不大的特殊场景,使得电力本地通信业务充分利用专网及无线网资源,兼顾了通信方式的灵活应用,更加适应台区组网通信需求,可以为建设一张具有决策权的台区通信网络提供技术基础。     

一种新的解决TSP问题的自组织方法

TSP(旅行商)问题是在最优化组合诸多难题中一个典型的NP问题.这类难题是已知经典数学中的近似算法所无法完美解决的.本文基于白组织学习及协同神经网络方法提出了TSP问题的一种新的解决方案并通过计算机的动态拓扑模拟解决了C-TSP(中国旅行商)问题.文中分析比较了相对于Hopfield神经网络中经典算法,新的自组织学习算法的优越性.应用文中所给新的算法,TSP问题可以得到快速有效地解决.     

基于自组织临界性的电力异构通信网络稳定性研究

电力异构通信网络在未来的智能电网中起着重要的作用,但是其结构复杂,极易发生大面积网络的瘫痪。针对此问题,利用复杂网络中的自组织临界性理论,将电力异构网络按照三角剖分理论划分为多个子区域,根据各个节点发生关联故障的概率指标,提出了一种改进的遗传算法。此算法搜索关键的故障网络节点,对关键的故障网络节点进行维护或切断,从而使电力异构通信网络处于自组织而远离临界状态,最终避免了大面积网络瘫痪事件的发生。仿真结果表明,所提算法在多种网络拓扑结构下具有鲁棒性。     

一种网络身份管理体系模型的研究

从网络身份的定义出发,介绍了网络身份管理的重要性,探讨网络身份管理技术的几种体系模型,研究了具体可行的一般网络身份管理体系架构,并通过单点登录实例对网络身份管理的体系架构进行了分析。     

一种用于诊断规则提取的模糊自组织网络

提出一种新的模糊自组织网络聚类方法,可直接对原始数据进行聚类,从中提取诊断规则,从而得到基于模糊神经网络的自适应诊断方法,仿真结果表明该方法比传统聚类方法更加有效。     

智能设备的一种基于地理信息的自组织通信

针对智能电网中数量众多的智能设备要求即插即用,并造成信道建设困难的特点,文中提出在智能电网中采用基于地理信息的自组织通信.在该通信方式中,各智能设备采用地理信息进行编址,通信数据包利用地理信息实现路由选择和转发,并根据信息类型在信息转发过程中实现信息融合.阐述了基于地理信息实现路由选择的一种查询算法,该算法在查询过程中自动建立路由信息,并采用贪婪算法实现信息传输.测试结果验证了智能电网采用基于地理信息的自组织通信的可行性.     

一种永磁无刷直流电机自抗扰-锁相环双模控制方法

针对大型卫星和未来空间站用控制力矩陀螺的高速转子控制系统动态响应慢的问题,提出了一种自抗扰-锁相环双模控制方法。通过电流转速双环自抗扰控制器和自抗扰锁相环控制器两种模式之间的切换来实现无刷直流电机转子转速的快响应、低超调和高精度控制。在期望转速点上通过电流环自抗扰转速锁相环模式实现转子转速高精度控制,在期望转速点外通过双环自抗扰控制器实现到期望转速点的快速跟踪。仿真和实验验证了上述方法的正确性和有效性。     

一种专用公开密钥基础框架的研究与应用

本文提出了一种专用公开密钥基础框架(PPKI),用于解决大中型企业自建网络(Intranet)与Internet之间的身份认证、通信加密和权限管理等问题。通过研究和开发PPKI的资源管理、证书管理和通讯加密等组成模块。在企业Intranet中部署PPKI,由Internet网络中的客户端IE浏览器向PPKI服务器申请X.509数字证书,并登录网络服务器访问不同权限的资源。从而验证了PPKI的可行性。     

一种简便的单片机串行通信参数自整定方法

介绍了一种简便的单片机串行通信速率、校验位自整定的设计方法。基于该方法设计了远程电话抄表系统。实践证明可以使得串行通信设计变得简单，并能提高系统的传输速率和稳定性。     

中压配电网电力线载波通信组网优化方法*

为进一步完善中压配电网电力线载波通信(PLC)组网的灵活性和可靠性,在结合中压配电网的实际拓扑结构和信道环境的基础上,提出了一种基于遗传算法的PLC组网方法。该方法综合考虑了节点间实际距离、节点间链路衰耗、连接节点衰耗、节点自身价值及链路价值等因素,利用遗传算法计算网络的最大价值函数,确定网络的最佳链路集。在最佳链路集基础上,求取各通信节点的节点度,将节点度数值较大者作为网络的中继节点,进而完成配电网PLC的优化组网。与蚁群路由算法相比,文中算法考虑了配电网的实际拓扑结构与信道特性,中继节点和链路分配更为合理,使PLC网络具有更高的网络价值和网络传输效率。     

基于关系图卷积神经网络的新能源配电台区拓扑识别方法

针对传统拓扑识别方法难以适应高比例分布式光伏接入下低压配电台区电气耦合特性复杂的问题,本文提出了一种基于关系图卷积神经网络的新能源配电台区拓扑识别方法。首先,分析了分布式光伏接入对低压台区线户关系识别的影响机理,提出了高渗透率分布式光伏接入下配电台区的自适应线户关系识别方法,通过电压皮尔逊相关系数矩阵建模和全局自适应聚类方法实现线户关系识别。其次,基于新能源台区拓扑关联特性将配网节点关联分类匹配为分隔、上下、并列及光伏节点接纳关系,建立了适应分布式光伏接入的台区拓扑邻接矩阵模型。最后,提出了基于关系图卷积神经网络的配电台区拓扑生成算法,通过提取电压量测数据形成台区节点特征矩阵,基于关系图链接预测挖掘潜在节点关联关系逐步生成配电台区拓扑。算例仿真对比验证了所提拓扑识别方法的有效性,与传统算法相比可提升识别准确率4.3%以上。