負控系統計算機仿真論文論文

　　1覆蓋率算法在負控系統中的應用

　　負控系統在電力網絡中有兩個重要的應用,首先是數據采集節(jié)點,通過部署在各個電力網絡節(jié)點的負控終端來實時的采集電力負荷的運行數據,并且通過中繼站上傳到負控中心。由于中繼站的成本較高,因此在中繼站的部署過程中也要通過仿真分析來確定一個優(yōu)化的部署方案。在中繼站的部署過程中要考慮到本區(qū)域的電力負荷、地形等因素,以便能夠更好的規(guī)劃部署,消除盲區(qū)。在負控系統的規(guī)劃階段,可以使用現有的智能算法來確定最優(yōu)化的方案,在本節(jié)剩下的部分中將會根據人工魚群基本算法提出一個適用于負控系統規(guī)劃的人工魚群算法模型。在負控系統中,為了避免負控終端的資源浪費,規(guī)劃的目標應該是使目標函數達到最大值,因此也就是使人工魚群向食物濃度較大的方向移動。

　　1.1參數設定

　　根據負控系統的特性對參數進行設定,根據指定區(qū)域中預先估計的負控中心的規(guī)模、中繼站的數量負控終端的數量,結合該區(qū)域中的用戶數量和電力負荷來確定人工魚群的規(guī)模,根據負控系統需要覆蓋的區(qū)域的大小來確定魚群的移動范圍,根據中繼站的覆蓋范圍和負控終端的覆蓋范圍來確定魚群的視野,最后根據指定中繼站所管理的負控終端數來確定迭代參數和密度參數。

　　1.2初始化人工魚群

　　根據指定區(qū)域中的用電負荷和用戶數來生成n個數,為每條人工魚的初始位置，人工魚的初始位置要根據指定區(qū)域中電力負荷來確定。

　　1.3執(zhí)行算法

　　根據預先設定的參數,使用人工魚群基本算法對人工魚群的追尾行為、聚群行為進行模擬,人工魚根據自己的所在區(qū)域中魚群密度較大而且食物濃度較高的區(qū)域移動。如果無法確定移動方向,則根據自己當前位置的食物濃度選擇一個比當前濃度高的方向進行移動或者隨機移動一步。如果達到最大迭代次數,輸出魚群密度最高的區(qū)域,即得到最佳的部署位置。

　　1.4方案分析

　　根據算法執(zhí)行結果來設定負控終端和中繼站的部署方案,根據地形等因素適當的進行調整。最后根據指定區(qū)域的實際用電數據對方案進行仿真測試,根據測試結果在進行方案的優(yōu)化和修改。人工魚群的基本算法提出后,學術界根據不同的需求對該算法模型進行了大量的優(yōu)化,并且在電力系統中有很多的應用研究,例如齊志華將人工魚群算法應用于電力控制系統,吳杰對人工魚群算法在輸電網絡規(guī)劃中的應用進行了分析。

　　2結語

　　隨著社會經濟的發(fā)展,必然會對電力負載控制提出更高的要求。負控系統將在監(jiān)控電力網絡中各節(jié)點的狀態(tài)、動態(tài)控制各節(jié)點的運行等方面起著重要的作用。合理的部署負控系統能夠最大化的節(jié)約電力網絡的投入,更好的為用戶服務。因此,在以后的發(fā)展中,基于人工智能算法的計算機仿真優(yōu)化技術將會對負控系統的規(guī)劃提供更好的決策依據。

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