基于优化层次聚类法的大电网机组分群研究

暂态稳定分析多机等值时,受扰发电机的分群是需要解决的首要问题。以福建电网为研究对象,建立了同调机群的数学模型,针对机组分群特点对传统聚类评价标准之一的曼哈顿距离进行了优化,提出了一种全新的基于发电机功角轨迹的相似度函数作为聚类规则;对于大电网机组的分群,提出了一种基于主导机组的研究思路,并运用BPA软件对出现在福建电网不同区域的大扰动和小扰动分别进行了仿真分析,利用层次聚类法对电网机组进行了聚类分群,有效验证了该聚类分群方法的可靠性,并对福建电网机组分群规律进行了总结。     

一种基于位置信息的P2P路由算法

传统的Peeer-to-Peer（P2P）网络的研究已经基本上解决了分布式网络路由问题,为提高路由的效率,如何有效地缩短路由距离成为当前急需解决的热点.针对这一问题,在分析现有的路由算法的基础上,提出一种基于位置信息的P2P路由算法.算法中结合传统算法和节点所在区域位置的信息,使得网络节点在决定下一步跳转时,优先选择距离较近的节点,从而提高路由效率,减少路由延时.     

山东电网基于WAMS的低频振荡统计与评估

提出一种基于广域测量系统(WAMS)的方法对日常扰动引起的小幅振荡进行在线识别和统计,从而可以在系统正常运行中,利用实测数据找到系统的固有振荡模式,对其中易激发的危险模式进行节点同调分群、振荡中心识别和贡献因子计算等模态分析并告警,从而补充或纠正了根据数学模型和特定工况进行振荡分析时,由于模型和参数不准确导致的遗漏和误差。以这一功能在山东电力调度中心应用的实例说明了该方法的有效性和推广应用的重要性。     

基于IGWO-K-means的风电场动态等值建模

风电场等值建模是分析风电系统的前提和基础,为了提高风电场动态等值建模精度,降低等值难度,本文基于风(风速和风向)、风机本体、风电输出效果和风机工作环境等4个方面,从内蒙古某风电场24台机组实际采样的运行数据中选取了14个变量作为分群指标,全面描述了风电场特性。其次提出了收敛因子非线性策略和动态参考率策略两个控制策略,改进了灰狼优化算法(GWO),并结合K-means聚类算法寻找最佳聚类中心,输出聚类结果,建立风电场动态等值模型。最后在MATLAB/Simulink平台上建立风电场聚类模型,验证该模型的可行性。结果表明,该方法提高了风电场等值建模的精度,能够更好地描述风电场的动态特性。     

一种电压薄弱负荷节点群的戴维南等值参数跟踪方法研究

提出了用戴维南等值参数对电压薄弱负荷节点群进行监视的一种方案.静态分析中,采用连续潮流法确定负荷节点电压--负荷参数曲线;在负荷变化率相同情况下,根据电压幅值变化量确定电压薄弱负荷节点;考虑低电压水平与电压崩溃的关系,提出电压幅值变化率作为电压薄弱负荷节点分群所观察信息,考虑地理因素,将电压薄弱负荷节点模糊聚类分群;将每个电压薄弱负荷节点群中典型节点电网侧戴维南等值参数跟踪.提出基于潮流的仿真计算方法进行戴维南等值参数跟踪,观测电压薄弱负荷节点群的电压稳定裕度.该方法在IEEE 118节点系统上验证了其有效性.     

直驱风电场实用化等值方法

建立能够准确模拟风电场暂态响应的等值模型是进行大规模风电并网研究的基础。利用从实测数据中提取出的低电压穿越响应曲线,对直驱风电机组的故障响应特性进行详细解析。然后,对风电机组在不同风速下的有功暂态响应进行研究,依据响应的差异性,初步确定机群划分原则。随后,进行多组电压跌落实验,从实用化的角度出发,兼顾等值精度和计算效率,探讨并确定合适的分割点,提出了计及低电压穿越全过程暂态响应的直驱风电场三机等值方法。最后,通过多组实测风速数据,验证了所提等值方法对不同风速场景和不同电压跌落状况的适应性。所提方法仅需通过简单的计算即可获得分群指标,避免对聚类算法的依赖,工程实用性好。     

基于Leader-Follower的分群移动控制算法

分布式智能体群体移动控制中,简洁高效的多任务分群和群体移动是实现复杂群体运动控制的基础.群体运动会受到各节点运动不统一的影响而产生震荡和波动,使群体的移动距离增加,降低了群体移动效率.受"阻尼减震"的启发,本文对领导者最大速度进行限制,同时调节合力组成比例,对节点间无序力进行弱化,减小无序力对群体移动的负面影响,突出移...     

兵力聚合中的目标分群方法研究

在高级数据融合中,对敌方目标的分群识别是指挥员指挥作战所关心的重要问题之一。阐述了目标分群的必要性以及分群的层次结构;对目标分群进行了描述,指出其主要步骤和特点;通过引入核函数和CNM算法,给出了目标分群的具体实现,并给出了示例。     

数据挖掘在电信客户关系管理的应用

本文介绍了数据挖掘的相关概念与知识,提出了数据挖掘在当今从海量数据中提取相关信息,和知识发现的过程,与此同时介绍了数据挖掘在帮助企业进行数据分析,推理,预测的应用,例如:关联分析、时序模式、偏差分析、分类、聚类、预测等。与此同时,着重提出了数据挖掘在电信行业营销的应用,介绍了国内外应用现状,并以国内某电信运营商的数据仓库项目为例,例证了数据挖掘在客户分群和流失预测的成功应用,在此基础上,展望了未来的可发展方向。     

基于GEO/MEO星座的卫星网络抗毁结构研究

设计并分析了一种基于链路冗余与修补方法的双层抗毁卫星网络。通过对网络中MEO星层进行基于快照周期的分群管理和群首备份选择机制,从星座组网结构方面提高卫星网络的抗毁性能;通过设计网络结构中群内、星层以及整个星座的通信链路,特别是对星座中MEO星层的通信链路进行充分的冗余设计,以及启用视距范围内间隔失效卫星间次相邻卫星节点链路连接的链路设计,从星座网络的通信链路上提高整个卫星网络的抗毁性能。最后对所设计的卫星网络的结构性能进行了简要分析。