考虑电网结构脆弱性的配电网网架优化规划

基于复杂网络理论,从网络拓扑结构角度对配电网网架结构的脆弱性进行评估。建立了以配电网投资及运行费用最小、结构脆弱性指标最优为目标的配电网网架多目标优化规划模型。采用改进最小生成树算法,并将经济性指标的减少率和结构脆弱性指标的增长率之和作为迭代过程中的目标函数,将多目标问题转化为单目标进行求解,通过16节点算例验证了该方法在求解多目标配网优化规划问题中的可行性。算例结果表明,所建立的优化规划模型能够有效地评估配电网的结构脆弱性,并能求得结构稳定、经济性好的规划方案。     

离散体结构拓扑优化综述

本文分析了离散体结构拓扑优化的尺寸、独立拓扑变量及布局优化模型,讨论了基结构在工程设计和实际应用方面的缺陷及解决方法,评述了离散体结构拓扑优化的求解算法,简单介绍了离散体结构拓扑优化在实际工程中的应用,对拓扑优化的进一步理论研究、实际应用、软件开发做出了展望。     

关于桁架结构拓扑优化中的奇异最优解

回顾了结构拓扑优化奇异最优解的研究,着重介绍了应力函数的求解问题：应力函数的不连续性可以解释受应力约束的桁架拓扑优化的奇异最优解问题;这类问题的可行区是由不同维数的可行子区域组成,奇异最优解位于退化的低维可行区的端点且和其他子可行区连通;具有不同性态约束的拓扑优化问题有本质差别,求解时需要不同的松弛处理。还介绍了可求得奇异最优解的松弛、延拓算法。     

受限最小生成树算法在城镇管网布局优化中的应用研究

随着天然气输配管网规模的大型化,管网系统进一步优化对提高运行的经济效益和利用率显得非常重要.采用受限最小生成树算法对城镇燃气管网布局进行优化,并将该算法与最小生成树算法(prim)进行了比较.仿真表明,该算法实用性强,对城镇天然气系统工程投资的评估预算有重要的参考价值.     

折板结构的拓扑优化设计

从工程实际出发，引用一种折板结构代替板肋结构〔１〕，并应用折板结构的力学特性，建立了约束隐函数同几何设计变量的近似关系式．结合可行方向法的思想，提出一个不必对约束隐函数求偏导数，不必求解线性规划的优化算法，有效地解决了该类结构的拓扑可调优化问题．应用实例表明，算法的优化效果良好     

一种基于改进DBSCAN算法的光伏故障检测方法

工程中常常通过与邻近电站的单位发电量比较发现故障电站,电站的单位发电量主要与电站地理位置、光伏器件型号及特性等诸多要素有关,选择哪些电站进行比较以及比较的策略是一个需要深入探讨的问题。本文提出了一种改进的A-DBSCAN聚类算法的光伏发电站故障检测方法。通过对影响发电站单位发电量因素的分析,确定了该故障检测模型的输入变量。该方法不需其他外接设备的支持,同时还可以实现在线检测分析。通过比较相同发电环境中的发电系统的单位发电量来对故障检测,初步实验结果反映该方法的正确率为95. 45%,召回率为91. 3%。     

我国股票市场拓扑性及加权网络中行业主导性分析

采用聚类算法得到最小生成树,研究不同行业股票的拓扑性结构.在加权复杂网络模型的基础上,建立了考虑网络时变特点的动态加权网络模型.利用上证180指数作为研究样本,研究中国股票市场的行业主导性.实证结果表明:我国证券市场存在明显的聚集性,相同行业股票具有相似的特点;金融保险和制造业行业相对更加活跃,其他行业股票价格更容易受到这两种行业股票价格的影响;证券市场中行业的主导性会随着时间的变化而改变,新兴行业逐渐占据行业的主导地位.     

星状集输管网拓扑结构的整体优化

针对星状集输管网结构特点,建立以管网建设总投资为目标函数,以系统中节点连接关系、站点位置、管线参数为优化变量的星状油气集输管网拓扑结构优化模型。将蚁群算法与遗传算法相结合对模型进行整体优化求解。在蚁群算法中,将节点连接关系的确定转化为路径选择问题,将启发因子表示为管段建设成本的函数,用路径方案对应的管网建设总成本计算信息素的积累量。在遗传算法中,以格雷码形式将站址信息储存于染色体上,用蚁群算法求得每种站址分布方案下最优井组和管径,并用其计算各染色体的适应度,从而同步求得最佳站址、最佳井组划分和管线参数。结果表明,所设计算法优化质量高于分级优化,且鲁棒性强,不受计算初始值影响。     

结构拓扑及参数优化研究的发展

首先介绍了关于结构优化的基本问题,然后按其分类方式阐述了各种优化方法的研究现状,最后对结构拓扑优化中的常用算法及其常见的数值不稳定现象进行了分析.     

采用类桁架连续体的桁架结构拓扑优化方法

为了将非均匀各向异性类桁架连续体离散化为工程实际需要的杆系结构,分析了类桁架结构的性质和集中杆的确定方法,建立了类桁架结构的离散化方法.算例显示:采用先构造类桁架连续体,再离散化为杆系结构的方法是可行的,得到非常接近解析解的结果.     

分簇及局部优化的无线传感器网络拓扑控制算法

为保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽量合理、高效地使用网络能量,延长网络生命周期,提出一种基于分簇和局部优化的拓扑控制(cluster and local optimization topology control,CLTC)算法.基于树型网络模型,利用分簇思想将网络分割为不同的簇,簇内运用最小生成树算法,确定邻居节点关系,降低节点通信碰撞;簇间通过簇头连接,形成优化的骨干网络拓扑.仿真实验表明,运行CLTC算法,构建网络拓扑结构快速,通信开销小,可以有效降低节点平均能耗,延长网络周期.     

基于层析成像技术的网络拓扑判定研究

Internet已经成为规模巨大的异构分布式网络,对互联网络拓扑进行判定很困难.现在已有的网络拓扑测量工具主要依赖于所有的中间路由器在测量期间提供的信息.本文分析了大规模异构网络中网络拓扑结构的判定中遇到的问题,研究网络层析成像技术,通过对网络上的主机进行单播的＂三明治＂测量方案来获得网络节点时延,并给出网络拓扑判定的系统聚类树算法,通过实验验证了系统类聚算法的拓扑数判定结果.在大型网络中使用网络层析成像技术进行网络拓扑推演可行而且具有优势,该方案可以取代TRACEROUTE等工具作为大型网络拓扑判定的解决方案.     

太阳能光伏电池板铺设方案的优化设计与研究

利用数学规划建模方法,建立了选择光伏电池的通用模型;通过逐步算法,计算出光伏电池安装时的最佳倾角.光伏电池的选择和最佳倾角的确定方法可以在不同地区太阳能光伏电池板铺设中推广.     

基于k边连通最小生成子图的网络拓扑管理算法

可移动社区依托于移动自组网,其特征决定了社区网络的临时性通信范围的有限性以及网络拓扑结构的高度动态性.利用图论的理论和方法,提出了一种基于k边连通最小生成子图的网络拓扑管理算法,算法以能量消耗等因素衡量链路的代价值,通过减少高代价的冗余链路来优化拓扑结构,能够较好地适应可移动社区拓扑管理的需求.实验结果表明:该拓扑管理算法有效地减少了网络整体能量损耗,延长了网络的生命周期.     

多目标优化问题的研究

针对传统方法求解多目标优化问题的局限性,应用一种新的算法求解。遗传算法从问题解的串集开始搜索,覆盖面大,可以同时处理群体中的多个个体,利于全局择优,减少陷入局部最优的风险,而最小生成树具有过程简单清晰、适用性广泛的特点,结合两者的优点,构造了基于生成树的遗传算法。首先通过加权目标规划法求出最优解,然后通过遗传算法和基于生成树的遗传算法求解,结果表明,对于小规模的多目标优化问题,两种算法都可以求出最优解,在求解时间方面,基于生成树的遗传算法比遗传算法更优越。     

Topology Optimization for Urban Traffic Sensor Network

This paper presents an optimized topology for urban traffic sensor networks. Small world theory is used to improve the performance of the wireless communication system with a heterogeneous transmission model and an optimal transmission radius. Furthermore, a series of simulations based on the actual road network around the 2nd Ring Road in Beijing demonstrate the practicability of constructing artificial ＂small worlds＂. Moreover, the particle swarm optimization method is used to calculate the globally best distribution of the nodes with the large radius. The methods proposed in this paper will be helpful to the sensor nodes deployment of the new urban traffic sensor networks.     

一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法

以降低无线传感器网络通信能耗, 均衡网络能量负载为目标, 通过动态构造以节点间通信能耗为权重的最小生成树及调整节点通信概率的方法, 提出一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法DGAT, 改造了网络服务过程中节点的通信模式及能量消耗方式. 模拟实验结果表明, DGAT算法不仅大幅度提高了网络的生存时间, 且使网络的能耗更均衡.     

无线传感器网络LEACH簇树路由协议研究

基于LEACH的簇树路由协议是目前无线传感器网络研究的热点之一,由于传统的构造最小生成树的算法不能适应网络中节点密度的变化,制约其更广泛的应用。在对LEACH簇树路由和传统的连通网络中构造最小生成树算法的分析基础上,结合动态优化的思想,提出了一种新的基于Prim算法的构造最小生成树算法,并将其应用到簇树路由中,使得网络寿命延长,同时增强了对网络节点密度的适应性。仿真结果说明了该算法的可行性和有效性。     

股指极端波动下中国股票市场网络拓扑结构

采用最小生成树方法构建股票市场网络,研究中国股市网络在股指极端波动前、中、后阶段MST结构的演化、拓扑指标与关键节点不同时期的个体行为特征.结果表明:中国股市行业内有很强的聚集性和行业间的匀质性;在极端波动时MST网络收缩,波动后网络又伸展扩张;极端波动中后期,材料业和信息技术业异军突起占据网络重要位置;不同传染源引起的极端波动其风险传播途径不同.股指极端波动加剧了股票市场股票间的联动性,市场中资产发生重新配置,网络结构产生新的调整.