智能电网中异构通信网络的自适应速率控制

为了提高智能电网中家域网的传输控制协议(TCP)性能,提出一种自适应速率控制方法,利用无线局域网( WLAN)技术的通信机制提高电力线通信(PLC)的链路利用率,采用启发式动态规划,通过神经网络训练估计瓶颈链路的容量,根据应用的长期服务质量调整TCP数据包的发送速率仿真结果表明,该方法可以有效滤除PLC信道中冲击噪声的负面影响,其性能优于现有TCP的拥塞控制     

电力线通信系统中基于动态规划的自适应资源分配

分析了电力线通信OFDM系统在多种约束下,多用户多业务在多子载波上自适应的比特和功率分配模型,提出了一种新的基于动态规划的速率和功率自适应相结合的动态资源分配算法,其先给实时用户分配资源以满足固定速率下总功率最小,再利用剩余功率和未用子载波给非实时用户分配资源以满足最小速率下总速率最大.在典型电力线信道环境下的仿真结果表明,该算法的性能优于已有的多用户资源分配优化算法,且其能更好的满足电力线通信系统中多用户资源分配的多目标要求.     

Ad Hoc网络中支持拥塞控制的速率自适应协议

Ad Hoc网络中节点需要竞争共享信道,容易使部分节点发生拥塞而丢弃部分分组,造成带宽资源浪费。为了更有效地利用Ad Hoc网络物理层的多速率能力,提出了一种支持拥塞控制的速率自适应协议,引入了可变发送窗口机制,接收节点根据信道质量选择可用的最高传输速率,并根据其队列拥塞程度控制发送端节点的发送窗口,发送节点按照发送窗口的大小连续发送多个数据帧。仿真结果表明,该协议能够充分利用信道条件,在网络重负载的条件下,饱和吞吐量提高80%,并能够调整拥塞节点的分组进出速率,有效地控制了网络拥塞。     

有通信冲突的异构系统上的任务调度

在新的系统模型上，提出了一个任务调度算法．该系统模型考虑了通信冲突，即在任何时刻，一个处理器只能接收一条消息，发送一条消息．新的算法包括异构系统中任务优先级的高效排序和基于任务复制的处理器分配两部分．随机产生的任务图和一个具体应用的任务图进行调度试验的结果表明，该算法比已有调度算法的性能有了显著的提高．     

异构网络中高能效动态流量卸载

研究了异构网络中,以优化系统能效为设计目标的动态流量卸载。综合考虑了用户移动性和业务动态性的影响,利用动态规划理论对异构网络中的流量卸载问题进行了建模分析,将系统能效在连续时间上的优化问题转化成多阶段决策的最优化问题。在此基础上,基于延时流量卸载的思想,利用动态规划的分析模型,提出了一种系统能效优先的动态流量卸载算法。仿真结果表明,与已有的流量卸载算法相比,提出的动态流量卸载算法能有效地提升系统的能量效率。     

基于自适应神经网络的异构多智能体系统一致性控制

针对由一阶线性和二阶非线性组成的异构多智能体系统,提出一种基于自适应神经网络的分布式控制协议.利用每个智能体之间的通信信息调整分布式控制协议中的参数,使径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络逼近二阶多智能体系统中的未知非线性项,进而使得异构多智能体系统实现自适应一致,并通过Lyapunov稳定性理论给予证明.MATLAB/Simulink仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

异构智能群体跟踪控制

对智能群体(swarm)跟踪领航者(1eader)进行了研究.提出了一个混杂控制方法,使智能群体中各个智能体的运动状态渐近地收敛到时变的参考轨迹.用图论模型表示智能体之间的相互作用或通信关系,基于异构的智能群体,建立了动态的有向网络模型.运用矩阵分析法及传统的控制理论进行了稳定性分析,从理论上证明了系统的跟踪误差渐近收敛到零.给出了智能群体跟踪时变参考轨迹及到达集合点(rendezvous)的计算机仿真示例,仿真结果证实了该方法的有效性.     

智能电网中宽带电力线通信技术的研究

本文简要介绍了智能电网的相关概念和现实意义,简单列举了智能电网通信技术;针对智能电网的最终实现目标,选取宽带电力线通信技术作为研究对象,说明其在智能电网中具有的优势;最后提出宽带电力线通信技术的发展前景。     

面向智能电网的物联网智能通信技术

智能电网中物联网智能通信技术的广泛应用,是现代化信息通信技术发展的必然结果,对电力系统整体效力的提升有极大的推动作用。本文旨在对面向智能电网的物联网智能通信技术进行论述,将从智能电网、物联网的概念简述,物联网的诸多用途,物联网技术在智能电网中的应用三个层面来进行阐述。     

带饱和执行器的非线性离散时滞系统的最优控制

主要针对带有饱和执行器的时滞非线性离散时间系统更加一般的形式,通过启发式动态规划(HDP)算法求解无限时间最优控制策略问题,并在值函数中引入折扣因子.首先通过迭代HDP算法给出值函数序列和相应的控制序列,并给出了收敛性证明,即值函数序列收敛到值函数的最优值,以及控制序列收敛到最优控制;其次为了实现HDP算法,引入3个神经网络:模型网络、评判网络、控制作用网络.模型网络用来近似系统模型,评判网络用来近似值函数,控制作用网络用来近似控制;最后通过一个仿真例子说明上述方法的可行性.     

智能电网控制技术及其发展

 从智能电网的目标出发,论述了智能电网中控制技术的作用。在分析智能电网特征的基础上,论述了智能电网控制技术的主要内容。本文系统地给出了信息技术、电力电子技术、储能技术及仿真与试验技术等与电网控制密切相关的关键技术,并在此基础上,论证了这些技术在实现电网控制中的作用。     

Lightweight Privacy-Aware Yet Accountable Secure Scheme for SM-SGCC Communications in Smart Grid

Smart grid is envisioned as a critical application of cyber-physical systems and of the internet of things.In the smart grid,smart meters equipped with wireless sensors can upload meter readings (data) to smart grid control and schedule centers via the advanced metering infrastructure to improve power delivery efficiency.However,data gathered in short intervals,such as 15minutes,will expose customers’ detailed daily activities (for example,when they get up and when they use oven) using nonintrusive appliance load monitoring.Thus,data must be hidden to protect customers’ privacy.However,data accountability is still required for emergency responses or to trace back suspected intrusions,even though the data is anonymous.In addition to desired security requirements,this imposes two extra tasks:Sensors in smart meters usually have resource constraints;thus,the desired security protocols have to remain lightweight in terms of computation and storage cost.Furthermore,scalability and flexibility are required since there exist vast meters.This paper presents a lightweight Privacy-aware yet Accountable Secure Scheme called PASS which guarantees privacy-aware accountability yet tackles the above challenges in the smart grid.A formal security analysis justifies that PASS can attain the security goals,while a performance analysis verifies that PASS requires few computations,and is scalable and flexible.     

异构网络环境中的自适应在线故障检测

通过研究网络流量异常检测，提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法．该算法只利用标准管理信息库，因此检测不依赖于特定产品类别，适用于异构网络环境．验证了流量信号的非平稳特性，并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型．由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合，算法可以直接处理获取的新数据，实现真正意义上的在线故障检测．利用时间平均方法消除了网络噪声的影响．在实验中，故障检测结果与预设的故障场景完全对应，进一步证明了该算法的准确性．     

智能电网的失稳与混沌

由于智能电网含有大量的分布式新能源逆变并网,故使智能电网的潮流流向和电压分布特性发生改变,影响了智能电网的稳定性.首先建立智能电网的动态模型,采用下垂控制策略来表征新能源并网逆变器的功频特性,利用等值发电机和动态负荷模型分析智能电网的失稳过程和混沌现象.在不同的初值下,针对该模型的仿真研究表明,智能电网存在渐近稳定、周期运行、准周期运行、混沌、超混沌以及电压崩溃的运行状态.在研究过程中发现,分岔、混沌、超混沌以及电压崩溃都是智能电网失稳的中间过程.为了防止失稳事故的发生,必须在临界失稳点之前对其进行及时有效的控制.     

基于HTTP流化的自适应码率混合控制算法

HTTP流化自适应流媒体技术已逐渐应用于媒体视频传输. 提出一种新的自适应码率控制算法, 将视频资源缓存、网络吞吐量共同作为混合控制的主要参数. 在视频资源缓存控制机制中, 通过采用缓存空间均衡的方式, 调整单个视频分片进入缓存区所消耗的时间, 使视频数据总量保持在均衡范围内. 在网络吞吐量控制机制中, 根据当前网络状况, 利用保守策略提升视频码率, 并利用逻辑斯谛方程确定码率下调幅度. 通过使用双参数进行码率决策, 能有效避免单一使用某一个参数而产生的决策精度上的不足, 从而实现控制性能最优. 在实际网络带宽情况下, 该算法已在使用MPEG-DASH标准的参考平台上得到验证.     

异构家庭网络中基于环境感知的流媒体自适应分发系统

随着无线网络与智能终端的普及,移动流媒体业务量正在逐级攀升。在异构家庭网络中,有线网络的带宽变化、抖动和丢包,无线网络的带宽变化以及多种样式的用户终端,都对可靠QoS保证的流媒体分发带来了很大程度的挑战。在充分考虑上述可能影响流媒体分发的因素后,文章提出了一种基于环境感知的流媒体自适应分发系统,实现了有线网络感知,无线网络感知,终端感知以及策略分析模块,分别感知有线无线网络参数和终端参数,并对现有的流媒体QoS模型进行了优化,最终实现系统基于环境变化的流媒体自适应分发。在论文的测试阶段,笔者设计了12种测试环境分别对系统各个模块和整体性能进行了测试。通过测试结果可知,文章提出的系统可以根据不断变化的用户环境(网络参数和终端性能等)来动态调整服务策略,为用户提供可靠QoS保证的流媒体分发服务。     

JPEG-LS视频编码的自适应率控制

针对ＪＰＥＧ－ＬＳ算法的编码比特率特性提出了一套编码比特率控制算法。通过此算法可实现固定比特纺的码流传送。控制算法的核心由两部分组成；预编码阶段和后编码阶段。在前一阶段，利用提出的模型推算出满足缓存的估计编码比特数及对应的量化值。     

基于自适应动态规划的四旋翼无人机分布式最优协调控制

为了提高四旋翼无人机编队的自适应能力,通过自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming)方法研究四旋翼无人机编队分布式最优协调控制问题。将该算法引入到分布式协调控制器的设计中,既避免了冗余数据的传输,又使各无人机的性能函数最小化。基于模糊双曲模型的评价神经网络(Critic Neural Network) 逼近值函数,以实现控制策略的设计。闭环系统稳定性证明权值估计误差和局部邻域协调误差是一致最终有界的。最后,进行了有向切换通信拓扑下的四旋翼编队仿真实例,结果表明了该算法的有效性。     

BP网络自适应学习率研究

分析了自适应学习率BP算法,并对其进行了总结分类,针对每一类介绍了几种具体的自适应学习率BP算法。最后结合XOR问题把一种自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较和评价。