城市灾区无人机网络自适应覆盖优化算法

城市灾区中,地面用户节点的移动特性使得应急网络覆盖成为难题。针对城市灾区移动用户节点的应急网络覆盖优化问题,提出一种无人机网络自适应覆盖优化算法。对布谷鸟搜索算法进行改进,并对目标函数进行优化调整,将城市灾区地面用户节点的移动模型应用于改进的布谷鸟算法模拟中,最终实现对城市灾区重点区域移动用户的自适应覆盖优化。仿真结果表明,所提算法与相同实验环境下的标准布谷鸟算法（CSA）和模拟退火算法（SAA）相比,对重点区域的覆盖率分别提升了2.98个百分点和1.87个百分点。多次实验表明无人机网络的覆盖率、连通性及路径损耗稳定,且随着仿真时间变化,应急网络的性能稳定。证明了该算法不仅能够对城市灾区移动节点提供稳定的动态网络覆盖,有较强的全局以及局部寻优能力且能够更加有效地提高对重点区域的覆盖率。     

电网运维管控的优化改进研究

电网运维管理是保障电网安全、高效输配电的关键管理工作,不断地优化管理方法成为电力公司需要重点关注的问题。随着电网规模和复杂性的增加,传统的运维方式已经不能满足当前电网运维的新需求。在分析现有方法不足的基础上,提出了基于大数据、云计算、物联网和移动互联网的综合解决方案。采用射频识别、无线传输等物联网技术获取和感知现场设备的信息,大数据和云计算技术被用于规范现场工作管理和监督标准现场工作操作。此外,通过智能运维终端在维护现场和控制中心之间建立数据交换通道,实现维护现场和控制中心之间的数据上传和交互。