基于GPU的多模式SAR实时成像算法研究

合成孔径雷达（SAR）成像处理需要较大的计算量,在基于中央处理器（CPU ）平台开发的SAR成像系统上处理一般需要消耗很长时间,无法满足实时成像的要求。借助于计算统一设备架构（CUDA ）编程模型,基于图形处理器（GPU ）提出了一种适用于多模式SAR的实时成像方案。该方案通过数据分段处理技术解决了计算设备GPU显存容量不足的问题;通过分析成像处理任务的并行度,利用异步执行流处理技术减少数据处理对数据交互的等待时间;通过优化GPU内存访问机制并使用特殊函数单元（SFU ）减少计算时钟周期。同时,该方案能够支持多GPU设备的并行处理,充分利用了GPU设备的计算资源。在NVIDIA GT 740M和INTEL Q6600上的实验结果表明,该方案与传统的基于CPU的单线程SAR成像技术相比,有了近150倍的速度提升,大大提高了SAR成像处理的计算效率,具有很好的工程应用前景。     

基于多群落协作进化算法的配电物联网节点优化部署∗

针对配电物联网节点部署覆盖率低、感知可靠性差和部署成本最优化的问题,提出了一种基于多群落协作进化算法的配电物联网节点优化部署方法.在分析配电物联网节点部署关键影响因素的基础上,构建了包括节点部署成本和节点覆盖率的配电物联网节点部署优化评价指标体系,建立了节点部署的全局优化数学模型,并采用多群落协作进化算法进行群落内与群落间的异步并行优化,提升了对于配电物联网节点优化部署问题的适应能力,最后通过试验证明所提方法的有效性,为配电物联网节点优化部署提供了新的思路和方法.     

实时经济调度决策支持系统算法的研究

提出并实现了一种用于日发电计划修改的实时经济调度方法。模型以系统发电能耗最小为目标,考虑了机组和系统的安全约束条件。仿真结果表明算法计算快速,结果精度能满足工程要求。     

基于改进多目标遗传算法的实时发电市场优化调度研究

实时发电市场需在短时间内完成投标与出清,与中长期市场相比时间更紧、价格波动更明显且更容易受到参与者行为的影响。在交易过程中,若单纯采用总购电成本最低进行出清,可能导致少量参与者占有大部分市场份额或剩余资源,造成市场集中度偏大。少量机组可利用其市场力操纵市场并获得超额回报,从而影响市场效率及稳定性。为了防止该类情形,提出一种兼顾市场集中度的实时发电市场多目标优化模型,通过监控HHI静态指标以及DHHI动态指标将市场集中度控制在合理水平。在模型求解过程中,通过改进的多目标遗传算法(Multi-objective Generic Algorithm, MOGA)实现了快速收敛及有限方案筛选。最后采用IEEE30节点标准系统进行仿真,仿真结果证实了模型的有效性及其算法的高效性。     

基于联络线功率限制的多平衡节点潮流算法研究

针对互联电网区域间限制联络线传输功率的要求,提出了一种系统扰动后维持联络线功率为设定值的新算法。该算法分区域进行潮流计算,对送端系统侧采用常规潮流算法计算,受端系统侧采用多平衡节点潮流算法计算,可以实现通过改变受端系统侧的运行方式,维持联络线功率为设定值的目的。该算法物理意义清晰,容易实现,收敛性好,给出的算例验证了提出算法的可行性。     

基于凝聚机制的移动物联网数据融合算法

为降低移动物联网部署过程中存在的数据融合性能不强、网络能耗难以控制的不足,提出了一种基于凝聚机制的移动物联网数据融合算法.首先,针对移动物联网路由抖动现象,设计了基于凝聚机制的数据融合爬取方法,将具有相似特性的数据进行融合传输,从而提高数据融合质量.其次,针对路径转折所导致的传输波动问题,设计了基于偏转方法的骨干传输路...     

多节点系统的随机生产模拟新算法

在序列运算理论基础上提出了一种用于多节点系统的随机生产模拟新算法.利用序列运算理论对系统中的各元件建模,使用概率性序列表示各元件的可用容量.针对输电元件,定义了正反两个方向的可用容量序列,进而方便地处理了不同节点间联络线上的功率流动.将随机生产模拟看做是资源与需求之间的逐次供需匹配过程,并根据资源的经济性与需求的不同可靠性要求决定其参与供需匹配的顺序.因而,该算法能够综合考虑系统经济性与可靠性要求,在满足不同可靠性要求的前提下,达到资源的最有效利用.     

基于直角坐标注入电流形式的多平衡节点潮流算法研究

对常规潮流计算中节点注入量由牛顿法的复功率改变为电流,修正方程中的不平衡量由计算有功和无功功率的偏差改变为计算节点注入电流偏差,对于PQ节点,雅克比矩阵只需修正对角块元素,简化了雅克比矩阵的变量元素.同时,针对常规潮流算法中功率不平衡量有一个平衡机承担问题,提出了一种处理多平衡节点的潮流算法,使功率不平衡量由多个发电单元分摊.该算法物理意义清晰,容易实现,收敛性好,给出的算例验证了提出算法的可行性.     

基于直角坐标注入电流形式的多平衡节点潮流算法研究

对常规潮流计算中节点注入量由牛顿法的复功率改变为电流,修正方程中的不平衡量由计算有功和无功功率的偏差改变为计算节点注入电流偏差,对于PQ节点,雅克比矩阵只需修正对角块元素,简化了雅克比矩阵的变量元素。同时,针对常规潮流算法中功率不平衡量有一个平衡机承担问题,提出了一种处理多平衡节点的潮流算法,使功率不平衡量由多个发电单元分摊。该算法物理意义清晰,容易实现,收敛性好,给出的算例验证了提出算法的可行性。     

基于改进NSGAII的水库多目标防洪调度算法研究

为了给决策者提供更加丰富的信息支持,本文在进化多目标优化算法NSGAII的框架下,设计了一种基于改进NSGAII算法的水库多目标防洪调度算法（RFC-I-NSGAII）。该算法采用下泄流量编码方式,并针对水库防洪调度问题设计了一种Inver-Over变异算子。仿真实验结果表明,RFC-I-NSGAII获得了一组收敛性更好,分布更宽广的Pareto最优调度方案,实现了削减洪峰的目的。实验也验证了Inver-Over变异算子能够有效加速算法的收敛,提高了算法的求解效率。     

电网实时数据服务平台通信网络架构

从数据传输的低时延、可靠性、安全性以及实时数据服务平台的稳定性、可维护性等多方面,分析研究适用于电网实时数据服务平台的传输协议和网络结构,提出一种基于电网实时数据的通信网络架构。该架构可以较好的满足电网实时数据服务平台的业务需求。     

基于多数据源校验的电网EMS数据质量在线监控方法及其实现

为了解决智能电网EMS系统因通信通道或设备误发、丢失以及延迟发送数据等原因而导致的数据通信故障,提出了一种基于多数据源校验的电网EMS数据质量在线监控方法。设计了一体化信息平台,采用通信监听技术,对来自不同数据源的同一个量测值进行比对,发现可能存在的数据质量故障,并对故障点进行诊断。借助一体化信息平台分布式架构特点,避免了传统集中式数据比对导致的效率低的问题。实际部署应用表明,基于分布式架构的多数据源比对平台,为电网EMS系统数据质量控制与快速故障诊断提供了一种自动校验的技术手段和方法,也为生产调度人员提供了一款功能强大的平台化分析诊断工具。     

物联网技术在智能停车场系统中的应用研究

引入了物联网及RFID技术的相关概念及飞邻物联网数据平台,给出了基于物联网的智能停车场解决方案．并分析了该解决方案给停车场带来的便利和效益。为物联网的应用推广研究提供了经验。     

基于边缘计算的泛在电力物联网群组密钥管理算法研究

随着泛在电力物联网的快速发展,网络传输的可信任性与安全性开始成为其在关键领域中应用的基本前提。然而大多数现有的方案不适用于泛在电力物联网环境。文中在分布式密钥管理与边缘计算的框架下,提出了一种群组密钥加密算法。这种算法通过使用基于相同主题的节点群组构建算法构建分组,并且通过使用基于群组密钥管理的密钥分配算法等算法,减少了随着分组内节点增减而产生的重新派生新密钥以及节点之间传递密钥所需的系统开销,密钥生成节点无需和所有物联网节点建立通信链路。文中还对方案的性能指标进行了评价,证明了文中提出的密钥管理算法可提高设备性能,降低功耗,适用于泛在电力物联网的各种环境。     

群智感知中基于BM25的多行为地点机会式数据收集协议

针对已有群智感知服务中的数据收集协议仅考虑单行为地点属性的问题,提出基于BM25的用户多行为地点度量模型,将用户的社会属性度量扩展至多行为地点空间。进一步提出了多行为地点机会式数据收集协议MBPOP,首先初始化多个单行为地点用户,然后按照单行为地点属性值进行多线路递增转发,寻找单行为地点意图接受者;最后在符合多行为地点属性的用户群中组播数据,从而精准地到达具有多行为地点特征的意图接受群体。与同类协议的比较结果表明,MBPOP具有低代价、高传输率特性。     

变电站站域数据智能校验平台研究

泛在电力物联网核心理念在于挖掘电网数据价值，为电网业务提供决策支撑，助力电网的稳定运行。当前，站域二次设备已延伸到电力系统每一个节点，其采集的大量信息是电网的重要数据来源。这些数据信息的正确感知和高效验证将是构建泛在电力物联网的基石。目前，由于设计理念偏差、制造工艺瑕疵、成本限制等因素使变电站内二次设备的采样系统和参数储存器运行工况存在监控盲区，一旦故障将产生大量错误数据，导致上层运用决策失效产生安全隐患。文中借鉴泛在电力物联网的核心内涵和架构，针对变电站二次设备保护数据、测量数据和装置参数这三大数据的正确性问题，建立了站域数据智能校验平台，通过二次设备数据采样双校验系统和装置参数存储系统，保障了数据感知的可靠性和有效性。     

自感知能源互联网研究展望

随着物联网与能源网的深度融合,能源互联网与社会(人)、环境、经济和交通能随时随地进行信息交互和共享。与此同时,物联网集成了边缘计算和云计算等计算架构模型、大数据技术以及人工智能等技术,使得数据建模和分析更加智能、高效和可靠。因此,在物联网的背景下,讨论具有自感知能力的能源生态系统的条件已相对成熟。文中依托物联网,构建了自感知能源互联网。首先,依据心理学中自感知的概念,探讨了自感知能源互联网的基本内涵。其次,阐述了物联网在构建自感知能源互联网中的重要作用。进一步,重点从数据驱动角度,构建了自感知能源互联网的信息交互模型和信息处理模型。最后,总结了自感知能源互联网的关键问题,从不同角度给出了自感知能源互联网的主要研究方向。     

一种实时在线的用户电量数据修正方法

为提高系统数据库储存的用户日电量数据的准确性和质量,提出一种实时在线的用户电量数据修正方法。该方法结合改进外推法和基于最小二乘法的二次修正,实时在线修正电量数据并储存到数据库。首先,通过提取当前日期的相似日电量数据计得电量数据的纵向变化和对应的权重因子;然后结合当前电量数据的横向变化,进行电量数据的修正;同时采集到正确数据时利用最小二乘法对符合二次修正原则的数据进行二次修正;最后将电量数据及其对应的标识位储存于数据库。文中采用武汉某地区居民用户的日电量数据检验方法的有效性,结果表明该方法在一定程度上提高了电量数据的质量。     

基于GMDH算法的配电网线损数据预处理研究

针对当前配电网线损计算的特点及数据存在缺失、异常等情况,基于数据分组处理算法(GMDH)建立了配电网线损缺失数据的预处理模型,实现对线损缺失数据的预处理。模型基于最邻近算法确定因变量和自变量缺失值的上下限,并进行随机插补,建立所有变量的数据分组处理模型,寻找最优复杂度模型,计算缺失值并进行迭代循环。算例结果表明,模型计算结果误差小、运算速度快,对缺失的线损数据能进行有效的动态更新,提升了数据质量,优化线损计算分析结果。