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负控系统计算机仿真论文论文
1覆盖率算法在负控系统中的应用
负控系统在电力网络中有两个重要的应用,首先是数据采集节点,通过部署在各个电力网络节点的负控终端来实时的采集电力负荷的运行数据,并且通过中继站上传到负控中心。由于中继站的成本较高,因此在中继站的部署过程中也要通过仿真分析来确定一个优化的部署方案。在中继站的部署过程中要考虑到本区域的电力负荷、地形等因素,以便能够更好的规划部署,消除盲区。在负控系统的规划阶段,可以使用现有的智能算法来确定最优化的方案,在本节剩下的部分中将会根据人工鱼群基本算法提出一个适用于负控系统规划的人工鱼群算法模型。在负控系统中,为了避免负控终端的资源浪费,规划的目标应该是使目标函数达到最大值,因此也就是使人工鱼群向食物浓度较大的方向移动。
1.1参数设定
根据负控系统的特性对参数进行设定,根据指定区域中预先估计的负控中心的规模、中继站的数量负控终端的数量,结合该区域中的用户数量和电力负荷来确定人工鱼群的规模,根据负控系统需要覆盖的区域的大小来确定鱼群的移动范围,根据中继站的覆盖范围和负控终端的覆盖范围来确定鱼群的视野,最后根据指定中继站所管理的负控终端数来确定迭代参数和密度参数。
1.2初始化人工鱼群
根据指定区域中的用电负荷和用户数来生成n个数,为每条人工鱼的初始位置，人工鱼的初始位置要根据指定区域中电力负荷来确定。
1.3执行算法
根据预先设定的参数,使用人工鱼群基本算法对人工鱼群的追尾行为、聚群行为进行模拟,人工鱼根据自己的所在区域中鱼群密度较大而且食物浓度较高的区域移动。如果无法确定移动方向,则根据自己当前位置的食物浓度选择一个比当前浓度高的方向进行移动或者随机移动一步。如果达到最大迭代次数,输出鱼群密度最高的区域,即得到最佳的部署位置。
1.4方案分析
根据算法执行结果来设定负控终端和中继站的部署方案,根据地形等因素适当的进行调整。最后根据指定区域的实际用电数据对方案进行仿真测试,根据测试结果在进行方案的优化和修改。人工鱼群的基本算法提出后,学术界根据不同的需求对该算法模型进行了大量的优化,并且在电力系统中有很多的应用研究,例如齐志华将人工鱼群算法应用于电力控制系统,吴杰对人工鱼群算法在输电网络规划中的应用进行了分析。
2结语
随着社会经济的发展,必然会对电力负载控制提出更高的要求。负控系统将在监控电力网络中各节点的状态、动态控制各节点的运行等方面起着重要的作用。合理的部署负控系统能够最大化的节约电力网络的投入,更好的为用户服务。因此,在以后的发展中,基于人工智能算法的计算机仿真优化技术将会对负控系统的规划提供更好的决策依据。
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