区块链框架下基于前景理论的微网分布式能源协同优化

为支撑碳达峰、碳中和目标,实现新能源的有效消纳,本文建立包含信息交互和决策优化的分布式电力市场,提出基于区块链的微网分布式能源协同优化方法,量化区块链技术的应用对微网电力需求和分布式能源电力交易的影响.同时,为降低决策者主观性对优化策略的影响,采用前景理论建立市场成员有限理性下的优化模型,分析电力交易中发电商的心理预期和个体行为偏好等对交易决策的影响.仿真结果表明:基于区块链的微网整合利用分布式新能源实现供给侧协同和资源优化配置,提高了微网供电灵活性和市场成员经济效益.采用前景理论考虑人的有限理性,市场成员能够更好地管理风险.     

基于MAS的无人机新型编队算法

无人机群极大地拓宽了无人机的应用领域,有效地弥补了单架无人机执行任务的缺陷。本文针对无人机群的运动一致性和编队控制,将领导者-跟随者法中领导者与跟随者的控制算法进行集成,设计了一种基于多智能体系统(MAS)的新型无人机编队控制算法。该算法既适用于领导者又适用于跟随者,并且可随机指定无人机为领导者,领导者可以受到跟随者导航反馈的影响,提高了系统的适应性和可伸缩性。理论分析表明,无人机群不会发生碰撞并且能够收敛到期望的编队队形。再经过数值模拟验证了算法的速度和轨迹跟踪能力。结果表明,该算法能保证一群无人机按预定的编队和航迹飞行。     

基于面向服务的多无人机辅助决策仿真集成方法

在多无人机指挥控制中,建立网络中心的、可动态配置和访问的辅助决策系统,有助于多无人机系统的高层任务集成,加快作战行动的效率。给出了一种基于面向服务计算的多无人机辅助决策集成方法,实现了无人机指挥控制中分布式辅助决策服务平台,基于Web Services规范的分布式辅助决策服务的注册、发现和绑定机制,设计并实现了服务提供者、服务代理和服务请求者的逻辑结构和交互机制,能为多架无人机和多个地面系统的指挥控制提供辅助决策服务。通过综合仿真环境UAVSSE中的原型系统验证了相关技术,结果表明基于面向服务方法的辅助决策能够为多UAV指挥控制应用提供有效的决策服务,能够有效地支持网络中心环境中的多无人机应用的设计和实现。     

基于区块链的能源电力供需网调度优化模型

针对传统电力调度过程中难以调控能源、易产生网络损耗等缺陷，提出基于区块链的能源电力供需网调度优化模型。结合区块链的去中心化、可信任、交易透明化的特性，建立能源电力供需网模型；利用区块链激励机制，实现能源电力供需网协调控制分布式能源独立并网的行为；在此基础上，根据运营成本最低、有功损耗最小等目标函数建立调度优化模型，运用协作型协同进化算法（CCEA）对模型进行求解，并通过区块链的POW共识机制，安排能源电力供需网各节点进行分布式计算，实现调度方案的二次验证与优化。算例结果表明，与传统的电力能源调度模型相比，本文所提出的方法可使总运营成本降低9.9%，有功网络损耗降低3.5%，日负荷方差等因素也有所改善，提高了电力系统的稳定性，为优化能源电力调度问题提供决策支持和理论支撑。     

一种基于光纤网络实时飞行仿真系统

提出了一种基于广播内存光纤网的分布式无人机实时飞行仿真系统,通过对系统数据交换网络和功能节点的设计克服了一般的网络环境中存在通信延迟和有限带宽等缺点,使系统实时性和扩展能力都得到保证。系统按照节点功能分为无人机动力学、运动学特性仿真,传感器的仿真,实时仿真飞行数据、飞行轨迹、三维视景显示与数据记录和遥控/遥测与地面检测等部分。半物理实时飞行试验结果表明系统设计正确,满足新型无人飞行器飞行控制系统的内、外回路动态控制功能和性能测试与验证要求。     

基于区块链的微网群碳权交易优化决策模型

针对微网群碳权分配机制不合理、碳权交易效率低以及节点参与度不高等问题，提出了基于区块链的微网群碳权交易优化决策模型。结合区块链的信息透明、去中心化、安全可信的特性，建立微网群碳权交易架构。采用微网群违约惩罚机制，对微电网节点的信誉值进行定量计算，实现信誉值与微电网节点交易优先级的深度融合。利用改进的PBFT共识机制，将联盟链内节点进行等级划分，达到约束节点共识权限的目的。在此基础上，设计基于违约惩罚机制的碳权交易流程和算法，实现微网群内部多对多交易的自动执行，保障了碳权交易的高效性。根据微电网节点碳排放量阈值，将微电网节点分类，完成微网群碳权分配方案的针对性设计。在买方市场环境下，依据用户总效用收益最大为目标函数建立碳权交易优化决策模型，使微网群用户参与碳权交易市场的积极性得到大大提高，保障了微电网节点用户的经济利益。算例分析表明，该模型可以保障微网群碳权分配的合理性，在提高碳权交易效率的同时改善了微电网节点用户的效用收益，进一步提高了微电网节点参与市场交易的积极性。     

空天无人系统智能规划技术综述

鉴于以无人机群和多航天器为代表的航天无人系统的快速发展,以及任务要求的日益多样化和复杂性,在分析空间无人系统智能规划特点的基础上,首先阐述了无人机群聚、编队飞行、编队维护和编队重构等智能航迹规划策略,总结了无人机群任务智能规划的建模和优化方法.然后介绍了多航天器飞行和避碰轨道规划的内容和现状,总结了多航天器集中和分布式任务规划的主要研究成果.最后,对空间无人系统智能规划技术的未来发展提出了一些建议.     

基于区块链的未来配电网优化模型

针对目前配电网系统存在新能源利用效率低、信息传输缓慢以及网络安全性较差等问题，提出基于区块链的未来配电网优化规划模型。结合区块链的去中心化以及信息可追溯等特征，构建基于区块链的未来配电网架构；考虑到未来配电网内部可再生能源的高渗透率，利用多场景分析法，完成多场景下的配电网优化规划模型的设计，使分布式电源所带来的波动性问题得到有效解决；采用改进的蚁群算法，将信息素启发因子和期望启发因子进行动态处理，达到提高算法全局搜索能力的目的；在此基础上，借鉴分布式计算算法的优势，将PoW共识机制与分布式算法思想相结合，使得规划模型求解以及验证过程的效率大大提升。算例分析结果表明，所提出的基于区块链的未来配电网优化规划模型不仅可以提高新能源的利用率，而且可以保障配电网系统的安全高效性。     

蜂群无人机系统的网络鲁棒性设计

针对蜂群无人机系统作战周期短、链路质量快速变化的特点,引入灰预测方法,提出了一种小样本条件下的链路快速评估算法。在此基础上,实现对节点的度分布进行快速估算,为蜂群无人机系统网络鲁棒性控制提供数据基础。然后将平均一致性方法与渗流理论中的MOLLY-REED准则相结合,克服了MOLLY-REED准则需要全网泛洪及不适合应用于蜂群无人机系统的缺点。最后通过配置节点的度分布,建立对节点损失具有高鲁棒性的网络拓扑结构。仿真结果表明,所提出的方法可有效提高蜂群无人机系统的通信网络对节点损失的鲁棒性。     

基于区块链的多无人机协同任务分配方法研究

针对多无人机系统自主协同控制缺少统一的底层技术平台和面临的单点失效、信息安全威胁等问题，提出了基于区块链技术构建协同任务规划平台的方法。以多无人机协同任务分配问题为研究对象，将合同网任务分配算法描述为智能合约，应用区块链共识算法实现系统共识，设计出一种安全高效在线实时任务分配方法。采用Hyperledger Fabric开源软件搭建了仿真实验验证系统，并以典型的海洋常规潜艇搜捕应用场景进行了仿真验证，实验结果证实了该方法的可行性和优越性。     

基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法

针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求，提出了一种基于LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法。利用LSTM长短期记忆神经网络提取出多无人机在各自飞行过程中的重要特征状态信息序列，经过多次迭代更新后得到一个最优网络参数模型，结合能耗生成最优的三维探测路径。实验结果表明：该方法相对于传统路径规划方法效果显著，能在能耗最小的前提下规划出最优探测路径。     

基于能源区块链的综合能源系统调度优化模型及其应用

综合能源服务是在能源互联网背景下产生的新型能源服务模式,在综合能源服务系统中产销主体众多,能源生产消费多元化,针对综合能源系统调度过程中存在的信息安全及损耗问题,提出基于能源区块链的综合能源服务调度优化模型。利用区块链技术的去中心化、可信任和交易透明化的特性,构建基于区块链的综合能源服务网络架构;以系统经济效益及环保效益最大化为目标建立调度优化模型,有效降低系统运营成本,使得经济效益和环保效益得到较大提升。案例分析表明：能源区块链技术能够提高综合能源系统的安全性,保证相关数据不可篡改;同时,构建的综合能源服务调度优化模型能够为综合能源系统运营管理及调度优化问题提供决策支持与理论支撑。     

损毁情景下应急设施选址的多目标决策方法

应急设施选址问题是应急管理中的重要问题,设施的长期战略性地位,促使决策者在进行选址决策时关注多种目标.在一定的经济投入条件下,本文首先提出了决策者制定设施选址方案时的目标原则,构建以时效性、均衡性和鲁棒性为核心的评价体系,进而建立了应急设施选址的多目标优化模型,用覆盖为目标的救援总时间反映时效性,最大救援半径反映均衡性,以及设施损毁情景下额外增加的救援变更时间反映鲁棒性,用三个目标函数组成的三元组刻画选址决策的目标向量,理想点是一个三元向量,每一个分量值表示只以这个分量目标函数求解得到的最优值,提出了基于理想点的目标扰动最小化模型,并采用遗传算法设计求解方法,通过算例分析了模型和算法的有效性,说明本文提出的模型与算法在解决应急设施选址决策方面具有一定的应用价值.     

基于DBN威胁评估的MPC无人机三维动态路径规划

模型预测控制(model predictive control, MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划;动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)能够有效推理战场态势,对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题,构建DBN威胁评估模型,将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示,与MPC路径规划算法相结合,得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明,在三维动态环境下,特别是威胁尾随无人机时,基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。     

考虑网络连通性的交通网络防护加固决策优化

在自然灾害发生后,受灾区域内同样受损的交通网络是实施人道主义救援的最重要物质基础,且其损毁情况将直接决定救援行动的效率和效果。为增强交通网络的抗毁能力和保障救援工作的交通效率,在灾害发生前需将有限应急资源合理用于交通网络中关键路段的加固等应急预防护工程。本文在不确定灾害风险环境下,考虑灾后交通网络连通性、出行效率鲁棒性和防护预算等约束,以最小化交通网络基础设施的灾前养护加固成本和灾后维修成本为优化目标,建立了不确定风险环境下的交通网络应急预防护的"一主多从"双层规划模型,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法,设计了模型的求解方法。计算分析表明,算法收敛性好;预防护方案的决策成本与交通出行效率鲁棒性约束成反比;问题可行解的存在性同时受到出行效率和防护预算等约束的影响,尤其是预算的设施对问题是否存在可行解有较大影响。     

无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制

本文研究了无人机集群躲避动态障碍物下的队形控制问题。首先, 引入针对动态障碍物的碰撞预判机制判断集群是否需要对障碍物进行规避。其次, 在动态障碍物与无人机间构造斥力场实现避障。最后, 根据一致性理论设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律, 结合人工势场法实现躲避动态障碍物下集群队形的形成与保持。仿真结果表明, 集群无人机能够在以分布式方式躲避动态障碍物的同时实现队形的形成、保持与重构。     

计及能源区块链电力碳排放权的跨链交易模型

针对传统电力交易产生过量的碳化物且未遵循我国低碳目标等问题，在微电网中提出计及能源区块链电力碳排放权的跨链交易模型。利用跨链协议，建立联合补充的联盟机制，在实现降本增效的基础上有效控制碳配额上限；将碳因子、修正系数与碳权交易深度耦合，通过监管节点的考核价格来实施奖惩措施，发挥节能减排的作用；采用量子区块链技术，防止攻击者窃听密文或篡改数据，营造安全可信的碳权交易环境。实验结果表明：碳排放权跨链交易模型在节约运营成本、提高交易效率的同时大幅降低了碳排放量，为优化碳权交易的稳定性提供理论支撑和决策支持。     

基于虚拟长机的无人机侦察编队控制方法

针对使用多无人机编队对周边区域实施协同侦察任务的协同控制问题,提出了以虚拟长机为编队航迹引导的分布式编队控制方法。该方法基于编队通信拓扑的分布性,以“相邻”无人机为参考估计长机状态,然后设计无人机编队的分布式线性化反馈控制器。仿真实验表明,在无人机编队沿阿基米德螺旋线实施侦察的过程中,该控制器能够使多无人机形成期望队形,并维持其稳定,同时减小编队队形误差,实现对侦察航迹的高精度跟踪。     

跨域无人集群协同反潜搜索方法研究

针对海上反潜搜索问题,提出一种将无人艇作为无人机的通信中继的跨域无人集群协同搜索方法,采用数字网格地图表征任务区域,构建了跨域平台的运动学模型;提出了跨域无人系统的协作方法,设计了无人系统之间的分布式信息融合机制;设计了异构平台的搜索目标函数,引导无人系统在搜索任务中实时决策。仿真结果表明：所提方法能够有效适用于文中反潜搜索任务想定,跨域平台之间能够通过优势互补提高搜索效能。     

基于复杂网络的灾难救援物流网络鲁棒性分析

灾难救援中物资的供应面临着救援环境不确定性的挑战,为更好地探讨灾难救援中物流网络的鲁棒性,构建了带有可调参数的灾难救援物流网络局域世界演化模型,并对其统计特性进行了分析.在给出灾难救援物流网络鲁棒性新测度的基础上,分析了在受到随机干扰的情形下,不同拓扑结构的灾难救援物流网络的鲁棒性.仿真结果表明:通过调整模型中的距离敏感参数,改变网络的演化机制,可以达到提高灾难救援物流网络鲁棒性的目的.