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电力信息-物理相互依存网络脆弱性评估及加边保护策略
被引量：
59
1
作者
冀星沛
王波
+4 位作者
董朝阳
陈果
刘涤尘
魏大千
汪勋婷
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1867-1873,共7页
随着一次电网与信息系统深度融合,研究电力信息-物理系统的交互连锁故障机理与保护措施具有十分重要的理论价值与现实意义。基于相互依存网络理论,建立了电力信息-物理相互依存网络模型。由于相依网络的脆弱性同时受到依存边与网间拓扑...
随着一次电网与信息系统深度融合,研究电力信息-物理系统的交互连锁故障机理与保护措施具有十分重要的理论价值与现实意义。基于相互依存网络理论,建立了电力信息-物理相互依存网络模型。由于相依网络的脆弱性同时受到依存边与网间拓扑互相似性的影响,文章首先基于复杂网络理论,对华中500k V电力网及其信息网的拓扑结构特性进行对比分析。其次,考虑网间节点的相互依存关系,定量评估了信息网与电力网的拓扑互相似性。通过对华中500 kV电力信息-物理相依网络在随机故障下的连通脆弱性进行评估,发现:虽然网间的相互依存提高了电力系统的脆弱性,但由于信息网与电力网的拓扑具有高度互相似性,这使得电力信息-物理相互依存网络避免了一阶相移。针对电力网与信息网的结构特点,研究了低度数节点加边策略及其分配策略对电力信息-物理相互依存网络的脆弱性的影响。仿真结果证明了低度数节点加边策略的有效性,且加边分配策略对改善电力信息-物理相互依存网络的脆弱性具有重要影响。
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关键词
相互依存网络
复杂网络
脆弱性
互相似性
加边策略
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职称材料
基于随机学习的异构蜂窝网络离散功率控制机制
被引量：
3
2
作者
王园园
周一青
+3 位作者
李永会
石晶林
田霖
钱蔓藜
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期432-439,共8页
针对宏基站和低功率小基站重叠覆盖共享频谱的异构网络中干扰抑制问题,提出了一种基于随机学习理论的基站下行离散功率控制机制,以便在保证宏基站传输的最低传输质量要求下,最大化网络满足传输质量要求的小基站传输个数。该方法将每个...
针对宏基站和低功率小基站重叠覆盖共享频谱的异构网络中干扰抑制问题,提出了一种基于随机学习理论的基站下行离散功率控制机制,以便在保证宏基站传输的最低传输质量要求下,最大化网络满足传输质量要求的小基站传输个数。该方法将每个小基站作为随机学习自动机,维持一个概率向量用于传输功率选择。算法迭代过程中,小基站独立地基于自身选择的传输功率以及网络反馈的信息,即满足传输质量要求的小基站传输的个数,来更新概率向量,调整传输功率,直到系统达到均衡状态。仿真结果表明,基于随机学习的离散功率控制方法具有很好的收敛性和寻优性能,能有效提高系统可支持的满足传输质量要求的小基站传输数量,适用实际系统。
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关键词
异构网络
干扰抑制
随机学习
离散功率控制
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职称材料
题名
电力信息-物理相互依存网络脆弱性评估及加边保护策略
被引量：
59
1
作者
冀星沛
王波
董朝阳
陈果
刘涤尘
魏大千
汪勋婷
机构
武汉
大学
电气
工程
学院
悉尼大学电子与信息工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1867-1873,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51477121)~~
文摘
随着一次电网与信息系统深度融合,研究电力信息-物理系统的交互连锁故障机理与保护措施具有十分重要的理论价值与现实意义。基于相互依存网络理论,建立了电力信息-物理相互依存网络模型。由于相依网络的脆弱性同时受到依存边与网间拓扑互相似性的影响,文章首先基于复杂网络理论,对华中500k V电力网及其信息网的拓扑结构特性进行对比分析。其次,考虑网间节点的相互依存关系,定量评估了信息网与电力网的拓扑互相似性。通过对华中500 kV电力信息-物理相依网络在随机故障下的连通脆弱性进行评估,发现:虽然网间的相互依存提高了电力系统的脆弱性,但由于信息网与电力网的拓扑具有高度互相似性,这使得电力信息-物理相互依存网络避免了一阶相移。针对电力网与信息网的结构特点,研究了低度数节点加边策略及其分配策略对电力信息-物理相互依存网络的脆弱性的影响。仿真结果证明了低度数节点加边策略的有效性,且加边分配策略对改善电力信息-物理相互依存网络的脆弱性具有重要影响。
关键词
相互依存网络
复杂网络
脆弱性
互相似性
加边策略
Keywords
interdependent networks
complex network
vulnerability
inter-similarity
link addition strategy
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于随机学习的异构蜂窝网络离散功率控制机制
被引量：
3
2
作者
王园园
周一青
李永会
石晶林
田霖
钱蔓藜
机构
中国科
学院
计算技术研究所
中国科
学院
大学
移动计算与新型终端北京市重点实验室
悉尼大学电子与信息工程学院
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期432-439,共8页
基金
863计划(2015AA01A705)
国家自然科学基金(61571425)资助项目
文摘
针对宏基站和低功率小基站重叠覆盖共享频谱的异构网络中干扰抑制问题,提出了一种基于随机学习理论的基站下行离散功率控制机制,以便在保证宏基站传输的最低传输质量要求下,最大化网络满足传输质量要求的小基站传输个数。该方法将每个小基站作为随机学习自动机,维持一个概率向量用于传输功率选择。算法迭代过程中,小基站独立地基于自身选择的传输功率以及网络反馈的信息,即满足传输质量要求的小基站传输的个数,来更新概率向量,调整传输功率,直到系统达到均衡状态。仿真结果表明,基于随机学习的离散功率控制方法具有很好的收敛性和寻优性能,能有效提高系统可支持的满足传输质量要求的小基站传输数量,适用实际系统。
关键词
异构网络
干扰抑制
随机学习
离散功率控制
Keywords
heterogeneous networks, interference mitigation, stochastic learning, discrete power control
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电力信息-物理相互依存网络脆弱性评估及加边保护策略
冀星沛
王波
董朝阳
陈果
刘涤尘
魏大千
汪勋婷
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2016
59
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职称材料
2
基于随机学习的异构蜂窝网络离散功率控制机制
王园园
周一青
李永会
石晶林
田霖
钱蔓藜
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
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