基于分配系数矩阵的网损分摊方法探究

新电改"九号文"下发后,输配电成本中的网损分摊问题受到了广泛关注.为公平合理的将网损费用分摊给用户,论文提出了一种基于分配系数矩阵的网损分摊方法.首先进行全网潮流计算,得到各线路上的功率损耗;然后根据发电机对线路的分配系数矩阵计算各发电机应分摊的网损,再由发电机对负荷的分配系数矩阵计算得到各负荷应分摊的网损.最后,采用...     

基于扩展功率方程的分布式发电配网的网损分摊数值模拟

大量分布式电源的接入给配电网的运行及控制带来了全新的挑战,在网损分摊计算中存在有功损耗较高、与实际分摊数值相差较大等问题.为此,提出基于扩展功率方程的分布式发电配网的网损分摊数值模拟方法.从支路传输功率模型出发,将节点注入系统内部的功率划分为两部分;其中一部分作为节点向系统传输功率过程中产生的损耗,该部分损耗采用系统网损代表.另一部分为节点,向系统负荷提供功率.在网络变量中加入扩展功率方程,对拓展后的雅克比矩阵进行求逆,实现分布式发电配网的网损分摊计算.采用有限元软件进行数值模拟,将数值模拟结果和实验结果进行对比,实验结果验证了所提方法的有功损耗较低,更贴近实际损耗值.     

基于贝叶斯网的航拍图像建筑目标提取算法*

提出一种基于贝叶斯网的建筑目标提取算法。该算法通过多场景航拍图像进行训练后建立纹元字典,将实际图像中的纹元映射到纹元字典获得图像的场景类信息;然后使用朴素贝叶斯网建模建筑目标与场景类空间上下文的关系约束,将建筑目标提取转换为求解贝叶斯网类别节点的后验概率问题。与同类方法的对比实验表明,提出的算法能有效地提取航拍图像中的建筑目标。     

基于直线和二次曲线的多回路平面曲线分割

提出了一种多回路平面曲线的分割算法。算法以直线段和二次曲线段作为拟合的基本单元，通过边缘跟踪把多回路的平面曲线分割成曲线段或单回路的封闭曲线，然后在曲线曲率不连续处继续分割。针对一次分割时可能会产生的迷向问题，提出了基于对偶原理的线段合并技术。该算法的结果能简单有效地描述场景中的物体，使高级视觉任务更简单。实验结果表明算法能取得较好的效果。     

配电网重构的改进同步开关法

★ 引言 配电网重构是近年来电力系统领域一个引人注目的研究方向。通过网络重构来实现负荷转移以达到均衡负荷、消除过载、降低网损、提高供电电压质量和系统运行经济性的效果。最优配电网络重构技术最早是由Merlin和Back于1975年提出来的[1],之后不断有研究成果发表,提出了多种方法,其中,对以网损最小为目标函数的配电网络重构研究最多。理论上,在满足各种运行条件约束下,以网损最小为目标的配电网络重构问题是一个非线性组合优化问题。目前网络重构的算法很多,但是大多数的算法都是基于支路交换的[2][3][4],即先合上一个联络开关,再找…     

分布式可再生能源发电并网的无功优化研究

提出了基于杂交粒子群优化算法的分布式可再生能源并网的无功优化算法,从网损和静态电压稳定裕度两个角度出发,构建了含分布式发电系统的配电网无功优化的数学模型.在美国PG&E 69节点配电系统上进行效验.结果表明,该算法收敛性好、精度高;分布式电源并网后能有效降低系统的有功网损,提高电压稳定性,对分布式电源并网运行具有一定的...     

基于反应型的Petri网工作流业务过程建模

传统的基于令牌机制的Petri网工作流模型虽然被广泛应用,但不能完整准确地反映工作流引擎运行时的实际情况。在充分考虑了系统运行时的实际场景之后,提出了一种基于反应型机制的Petri网工作流模型;然后分析了标准Petri网工作流模型到反应型Petri网工作流模型的转换方法和实现步骤,并给出了验证的思路。     

移动自组网中一种网络生存时间最优的广播算法

移动自组网中广播操作的网络生存时间问题一直是备受关注的热点研究问题.现有的研究已经证明,基于最小生成树算法的广播算法能够最优地解决网络生存时间问题.但是,这些研究工作都是基于静止的网络拓扑,从而不适用于一些实际的网络拓扑动态变化的应用场景,如军事通信应用等.因此,针对节点移动导致的网络拓扑变化的场景,本文提出了一种移动...     

基于DistFlow潮流模型的内嵌网损经济调度方法

系统网损是影响电网运行经济性的重要因素。随着我国电力市场化改革的深入,市场成员对降低网损、提高效率提出了更高要求。首先介绍了DistFlow潮流模型,分析了该潮流模型的特点和适用性;在此基础上,根据输电网电压特点,通过给定DistFlow潮流模型中的电压值,提出了内嵌网损的经济调度方法,并从理论上分析了电压给定对优化精度的影响;最后基于IEEE-57节点系统构造算例,验证了本文所提出方法的有效性。     

改进的无线Mesh网路由判据算法及其路由协议

为了改善802.11s无线Mesh网传输过程中因重传次数过大而造成的丢包问题,根据实际无线传输中的网络重传次数特性,提出一种基于最大重传次数的空中传播时间改进路由判据算法.同时为了缓解因单根节点造成的网络拥塞,提高实际场景中边缘节点的传输性能,并保证网络中所有节点使用无线信道资源的公平性,基于树的寻径机制从拓扑结构的角度,提出一种改进的多根节点的混合无线Mesh网路由协议(M-HWMP).理论及仿真结果表明,改进的路由判据算法及路由协议优化了无线Mesh网传输不同数据流时的吞吐量、时延特性,并在一定程度上避免了网络拥塞.     

基于多时段机组组合的中长期市场安全校核方法

为解决电力中长期市场中调度机构安全校核缺乏有效技术方法的问题,基于多时段机组组合模型提出了一种面向电力中长期市场的安全校核方法。以发电企业中长期校核电量偏差最小化为优化目标,综合考虑电力平衡约束、网络传输能力约束、机组发电能力约束等多方面系统运行约束条件,构建了电力中长期市场机组组合模型。利用该机组组合模型,对电网调度过程进行运行模拟。并通过判定各发电企业电力中长期交易结果的完成率偏差,来判定电力中长期市场交易结果是否满足系统运行要求。最后,基于某省区电网实际数据构造的算例表明,与传统典型日运行模拟校核方法相比,本文所提出的校核方法能有效考虑机组启停时间约束等运行要求,更符合电网实际调度运行需要,能够给出更为准确的安全校核判定结果。     

基于子载波选择配对及功率优化分配的多跳中继系统研究

为了提升OFDM协作通信系统的网络覆盖率及网络容量,提出了一种基于子载波选择配对及功率优化分配的多跳中继OFDM系统优化算法。首先,通过在OFDM的系统模型上进行中继配对和非中继配对的性能分析,将子载波选择配对转换为一个整数规划问题,并采用基于匈牙利算法的规划方法进行配对矩阵的计算。接着,根据OFDM系统的功率分配问题,通过KKT条件对中继功率及电源功率进行优化,从而实现中继系统的功率优化分配 。最终的仿真结果表明,与统计质量QoS保证的资源分配方案以及OFDM中继系统异构服务的资源分配算法相比,所提出的方法在提高网络覆盖率和容量上均表现出更好的效果。     

基于BP神经网络模型实现配电网络损耗优化的研究

配电网络损耗是关系到电网正常运行的关键,如何对配电网络损耗进行优化是目前亟待解决的技术问题.论文针对无功补偿设备辐射状配电网存在的网络损耗问题,提出了一种优化方案.根据辐射状配电网体系结构的特征,提出基于BP网络模型理论进行计算配电网络损耗的方法,该方法能够映射、处理任意复杂的非线性关系,数据处理精确、及时,并根据计算...     

非完美频谱感知下认知超密集网络的资源分配

针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依据网络模型构建能效优化问题,其为混合整数非凸规划问题,先通过分时共享松弛法和丁克尔巴赫法将其转换成等价的凸优化问题,再使用拉格朗日对偶法求其最优解,以此获得最优能效时的子信道和功率分配策略。基于此,提出了一种迭代的子信道和功率分配算法;为权衡计算复杂度,还提出了一种实用的子信道和功率分配算法。仿真结果表明,所提算法都有效地提升了网络能效。     

基于精确分类和最优匹配机制微电网交易决策方法

随着国家对电力市场改革的不断推进和售电市场的优化,微电网将成为未来电能发展和电网运营管理改革的重要载体。为了提升产消者和消费者的订单匹配效率以及经济效益,首先提出了一种基于区块链技术的微电网电能安全交易,利用双链完成交易双方信息的认证,并提出基于Shapley值分配合作博弈的定价策略。其次,对参与微电网交易的消费者进行精确分类,提高订单交易匹配效率。再次,在订单交易阶段提出基于总优先指数的匹配满意度函数,建立满意稳定的微电网交易双边匹配模型。最后,交易双方通过智能合约完成无第三方信任机构的交易结算。算例结果表明,基于区块链技术和最大满意度及稳定性的微电网交易方法可以完成微电网内部的直接交易,保证了微电网交易的稳定性,并提高了参与微电网交易双方的满意度及匹配稳定性。     

车联网D2D通信中最大化频谱资源利用率分配算法

无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法.该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehi-cle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率.首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解.仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题.     

CPSO在配电网OFDM系统比特功率分配中的应用

自适应OFDM系统的比特功率分配是提高频谱利用率的关键技术,基于注水原理的注水迭代算法能够达到比特功率分配的理论上线,但实际系统中由于调制方式及传输比特整数规划的要求,不能达到比特功率分配的优化结果。鉴于此提出了云粒子群优化算法（Cloud Particle Swarm Optimization,CPSO）,利用云模型的不确定特性增加群体多样性,解决粒子群优化算法易于陷入局部极值的缺点。通过给出的云粒子群进化模式,实现搜索空间的全局搜索和局部搜索;采用进化过程中动态缩小搜索空间策略提高算法收敛速度,从而解决在低压配电网上系统发射总功率和误码率限定条件下的系统传输速率最大化比特功率分配问题。通过仿真实验表明所提算法的分配结果与位添加法相当,减少了运行时间,与注水迭代算法相比,在系统传输速率相同的情况下节省功率达4.7~14.8 dBm。     

基于博弈资源分配的认知异构网络干扰协调算法

基于underlay频谱共享模式的认知异构网络可有效缓解频谱资源短缺问题,但同时会加剧网络中的干扰。针对该问题,提出了一种基于非合作博弈模型的动态频谱分配和功率控制算法进行干扰协调。首先,考虑频谱共享造成的干扰问题,引入认知用户优先等级,将问题构建为联合动态频谱分配与功率控制的频谱定价博弈模型;其次,通过两阶段动态博弈得到纳什均衡解,实现认知网络层频谱资源合理分配和发射功率控制。仿真表明,所提算法能够实现不同优先级用户频谱资源的合理分配和认知基站发射功率控制,有效抑制认知异构网络的跨层干扰和层内干扰。     

基于DQN的超密集网络能效资源管理

小基站的密集随机部署会产生严重干扰和较高能耗问题,为降低网络干扰、保证用户网络服务质量(QoS)并提高网络能效,构建一种基于深度强化学习(DRL)的资源分配和功率控制联合优化框架.综合考虑超密集异构网络中的同层干扰和跨层干扰,提出对频谱与功率资源联合控制能效以及用户QoS的联合优化问题.针对该联合优化问题的NP-Har...