拓扑重构论文开题报告文献综述

拓扑重构论文开题报告文献综述

导读:本文包含了拓扑重构论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:拓扑,重构,网络,分布式,算法,认知,运动学。

拓扑重构论文文献综述写法

赵江洪,董岩,黄明,张晓光,马思宇[1](2019)在《具有孔洞的地下电缆工井模型拓扑重构研究》一文中研究指出城市地下电缆工井是发挥城市功能和确保城市快速协调发展的重要基础设施,但地下管线结构复杂、信息量大,对其进行叁维显示、管理与分析具有一定的难度。激光雷达技术出现后,因其快速、不接触、高密度、高精度等特征,被逐步应用于建筑物逆向重建,基于激光雷达点云数据的地下电缆工井叁维重建也逐渐成为主流方法。提出了一种针对具有孔洞的地下工井的叁维模型拓扑重构算法,以地下工井叁维激光点云为数据源,建立具有孔洞的地下工井叁维模型,可解决直接采用点云进行构网时模型不完整及速度较慢的问题。叁维模型的构建采用与常用的管线化地下管网结构不同的CSG-BREP(constructive solid geometry-boundary representation)拓扑模型结构,整体上将工井分为墙面、电缆、井筒等,此模型可更加细致地表达地下电缆工井模型的内部拓扑结构。实验证明,该算法可以对多种类型的墙壁进行拓扑重构,在表达模型拓扑关系时突破了传统管网中单一的管孔与管线的点线关系及管线间的线线关系,增加管孔与墙壁的点面关系以及管线与墙壁的线面关系,更加细致准确地对模型进行描述。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2019年12期)

李晓宇[2](2019)在《基于机器学习的配电网络拓扑生成及重构优化研究》一文中研究指出随着智能电网的深化建设,一方面,智能电表等设备接入配电网,并实时采集运行数据,海量数据蕴含巨大的价值有待开发。另一方面,配电网与外界交互日益增多,如分布式供电储能等。新模式对配电网的物理特性产生重要影响,传统物理理论建模方法难以满足复杂系统的需求。因此,配电网亟需新方案应对复杂环境。机器学习等新技术能够挖掘海量运行数据的潜在价值,并探索新的认知关系,辅助现有方法优化运行。配电网的拓扑分析是其安全稳定运行的基础,拓扑生成和重构优化又是拓扑分析的核心。因此,本文重点探索机器学习方法在拓扑生成和重构优化的基础问题。1)为实现实时准确地监测配电网络的拓扑结构,提出基于Lasso及其补充规则的拓扑生成算法。算法首先利用Lasso模型计算各节点的关联系数矩阵,然后利用“and”规则和补充判据修正该矩阵,最后通过准确的关联系数矩阵生成拓扑。实验验证,该算法在获取720个时序电压值的情况下,生成119-bus及更低复杂度的无环和有环拓扑的误差率低于6.14%,且随着电压时长增加,误差率逐步下降。本算法性能优于传统的Chow-Liu和Lasso+“and”算法。2)为实现高效经济地优化配电网络的拓扑结构,提出基于LSTM预测机制的动态拓扑重构算法。算法首先构建LSTM模型预测各节点各时段的负荷,然后利用优化的BPSO模型生成各时段的重构方案,最后基于综合费用最优的判据生成全局优化的动态重构策略。利用英格兰某配电网2004-2009年真实数据测试LSTM模型性能,结果显示模型预测的平均绝对误差率为1.59%,且80%分布在[0,2%],在不同时段下均无明显误差异常点;其预测性能优于传统的人工神经网络和支持向量回归模型。利用IEEE33-bus仿真算例测试重构算法性能,算法生成的动态策略将1个运行周期重新划分为7个时段,并进行20次开关操作。算法共减少线损费用1152.42元,且提升各节点电压质量。对比分析验证该算法的性能均优于传统的在线计算重构算法。实验结果表明,拓扑生成算法具有较高的准确率和较低的计算复杂度,可用于实时监测拓扑结构,保障配电网拓扑运行的准确性和安全性;拓扑重构算法能够为重构操作提供更多的时间裕度,并且减少更多的线路损耗费用,可用于重构优化拓扑结构,保障配电网运行的稳定性和经济性。算法均无需新增专用的拓扑监测设备,可作为物理模型方法的辅助决策方法,提升配电网的智能化程度,具有一定的前沿性和实用性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03)

宫志云[3](2019)在《考虑配电网拓扑重构的分布式电源优化配置》一文中研究指出随着集中式化石能源发电,远距离统一供电的弊端日渐显现,利用清洁能源灵活可调的分布式发电技术将会在电力系统中扮演越来越重要的角色。分布式功率注入配网后会对配网潮流、电压、网损产生一定影响,为使这些影响最有利于配网的经济性、可靠性运行,有必要对分布式电源的的位置、容量等直接影响因素以及网络的拓扑结构等间接影响因素进行合理规划,研究考虑拓扑重构的分布式电源优化配置具有重要的理论意义和实际指导作用。本文首先简要介绍了 3种典型的分布式电源,并分析了其运行原理和并网方式,通过理论推导得出了不同类型分布式电源节点的迭代方程,建立了潮流迭代的数学模型。考虑配电网进行拓扑重构后结构不再固定,前推回代计算顺序相应变化,本文设计了基于节点-支路关联矩阵的前推回代顺序表,给出了基于上述顺序表的潮流计算流程,并通过仿真证明了该算法的正确性并对比了不同网络结构和不同分布式电源配置对配网潮流的影响。其次本文着眼分布式电源配置优化方法,首先建立了优化问题的数学模型:以网损降低和电压稳定为整合目标,以配电网网络结构和分布式电源位置及容量为优化变量。针对这一混合整数规划问题,本章介绍了仿电磁学算法,提出了分布式电源位置和容量的编码方式,并根据仿电磁学算法的原理设计了寻优流程。仿真结果表明本章所提算法具有更好的全局寻优能力,同时在不同的网络结构中配置分布式电源,分析了配网结构对分布式电源配置优化的影响。最后,对有源配电网中拓扑重构和分布式电源配置的综合优化问题进行了数学建模,介绍分析了模型中拓扑约束的相关问题,介绍了图论的相关知识,并按照基本环和连枝交换操作原理设计了拓扑结构的编码解码方式。通过对无源配网进行重构仿真,结果证明该编码解码方式的可行性和正确性,对有源配电网的拓扑重构和分布式电源配置设计不同优化方案进行仿真,比较了网络拓扑重构或分布式电源配置的单方面优化、两者先后计算的两步优化以及两者同时优化的优化程度,证明同时优化的优化程度较高。最后将本文方法同其他方法在优化精度上进行比较,结果显示本文方法具有更好的全局寻优性能。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-03)

周涛,段薇,胡叁宝,刘继鹏,韩忠磊[4](2019)在《拓扑优化结果的多视图参数化几何重构方法》一文中研究指出针对拓扑优化结果表示为单元密度的等值面存在复杂的锯齿状边缘,不便后续参数化几何建模及零件加工的问题,提出了一种基于多方向视图的拓扑优化结果自动参数化重构方法。首先将单元密度等值面转化为均匀的点云;然后将多边形近似的边扩展为直线和圆弧,用扩展多边形近似重构点云在多个投影平面(包括叁视图和局部方向视图)上的参数化二维轮廓,并构造选择和评价函数来选择最佳二维轮廓,平滑连接邻边;之后将二维轮廓沿投影方向(笛卡尔坐标或自然坐标)拉伸得到实体;最后通过坐标变换将构造实体变换到全局坐标系下,再通过布尔运算得到参数化叁维实体模型。(本文来源于《数字制造科学》期刊2019年01期)

沈惠平,赵迎春,许可,张震,杨廷力[5](2019)在《一种可重构、部分运动解耦的空间n维平移1维转动并联机构的拓扑及其运动学设计》一文中研究指出根据基于方位特征(POC)方程的并联机构拓扑设计理论与方法,提出了一种动平台可重构的叁自由度并联机构RPa3R-R+RSS。对该机构的运动输出特性进行分析,表明该机构动平台能产生空间n维平移1维转动(nT1R,n=2,3)的输出运动且具有部分运动解耦性,通过动平台的重构可赋予动平台的转动绕3个特定转动轴x、y、z输出;计算了机构的自由度和耦合度;基于序单开链的运动学建模原理,建立了该机构动平台绕任意转动轴输出构型下的通用运动学模型;对动平台绕z轴转动输出构型下的运动学进行了分析,包括位置正反解、工作空间形状与大小、动平台转动能力、机构的奇异位形条件,以及机构的速度和加速度计算与仿真分析。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年04期)

单路超[6](2019)在《认知重构网络拓扑控制技术研究》一文中研究指出认知无线网络将“认知”的概念扩展到了网络领域,使无线网络具备认知能力和可重构能力,目前已经发展为新型智能网络的研究热点之一。认知重构网络是指结合拓扑重构思想的认知无线网络,它可以很好地抵抗周围电磁环境的干扰。在众多网络技术中,无线网络的拓扑控制技术与网络性能息息相关,因此对于认知重构网络进行的拓扑控制优化研究也成为了近年来的研究热点。本文首先对认知重构网络及拓扑控制技术的原理进行阐述,然后对现有的拓扑控制分簇算法进行研究。针对认知网络的特性,为了提高认知网络的分簇性能,本文在按需加权分簇WCA(Weighted Clustering Algorithm)算法的基础上,对簇头选举方式进行了优化。提出了基于认知拓扑关联的按需加权分簇算法CTA-WCA(Cognitive Topological Association-Weighted Clustering Algorithm),并对该算法的核心思想、系统模型、关键环节、仿真思路进行描述。其次,为了在系统整体能耗、网络生存时间等方面进一步提升所提算法的性能,本文在CTA-WCA算法的基础上,结合地理保真拓扑控制算法,引入虚拟单元格思想,对认知网络的分簇阶段和拓扑重构阶段进行优化。并进一步提出基于地理位置保真的按需加权分簇算法GCTA-WCA(Geographical Cognitive Topological Association-Weighted Clustering Algorithm),并对算法的改进思路、系统模型以及关键技术进行了详细阐述。计算机仿真结果表明,本文所提的CTA-WCA算法在簇头节点能耗和拓扑稳定性方面要优于传统分簇算法。所提的GCTA-WCA算法则可以进一步改善网络平均能耗和生存时间性能。仿真结果与理论预期一致,验证了本文所提算法的优越性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-01-20)

侯剑锋,贺晔,王会涛[7](2018)在《基于“保障重心”的作战网络拓扑重构方法》一文中研究指出针对精确作战的网络组织需求,提出了一种基于"保障重心"概念模型的作战网络拓扑重构方法:从指挥视角出发,以指挥流程为主线,围绕任务紧要性特点组织作战网络的拓扑重构。对"保障重心"概念模型进行了规范化描述,剖析了"保障重心"与作战网络拓扑重构的关联性。围绕"保障重心"的数据信息流特征及通联需求,构建了以提升网络通信能力和抗毁能力为目标的作战网络拓扑重构模型。最后,通过应用实例进行了验证,结果表明:该方法可显着提升重构网络的传输能力,为开展精确作战、指挥和保障研究提供了方法支撑。(本文来源于《装甲兵工程学院学报》期刊2018年06期)

陈乐贤,王亦炜[8](2018)在《上海电信光层重构的自适应拓扑优化逆算法》一文中研究指出针对城域流量冷热不均问题,提出一种自适应拓扑优化逆算法,并把该算法用于上海电信OTN—平面光层重构项目,创造性地提出本地OTN叁体核心组网架构,在同等网络拓扑资源情况下提升流量疏导能力4倍,以应对流量级数增长带来的严峻挑战。(本文来源于《电信技术》期刊2018年11期)

蔡欣灵,张前[9](2018)在《交直流混合微电网的拓扑结构与重构综述》一文中研究指出交直流混合微电网结合了直流微电网和交流微电网的优点,具有减少能量的损失,适用性更强的特点。介绍了四种常见的交直流混合微电网的拓扑结构以及适用场合,讨论了改进后的拓扑结构。分别对故障条件下和非故障条件下微电网重构的目标和方法进行比较,从而实现正常状态下管理更优,故障后迅速自愈。最后指出未来应当对交直流混合微电网进行实时重构,提高优化运行能力。(本文来源于《自动化应用》期刊2018年09期)

党妮[10](2018)在《基于相位匹配的复杂网络拓扑重构研究》一文中研究指出现实世界中存在着各种各样的网络,这些网络性质不同、功能各异,但是都可以抽象成复杂网络。复杂网络作为一个交叉学科,近年吸引了来自统计物理学、生态学、计算机网络及经济学等多个领域的科学家的目光。研究网络的拓扑结构和网络的动力学行为之间的相互关系是复杂网络研究中的一个重要问题。一般情况下,网络各单元的动力学信息可以直接观测到,但单元间的耦合关系,即网络的拓扑结构却不容易直接观测到。网络重构是网络动力学的一个逆问题,主要研究利用网络的动力学行为推测网络的拓扑结构。网络中节点的相位信息的动态演化过程是网络动力学行为的一种,本文主要研究从观察到的网络相位动力学信息出发,挖掘有价值的信息,并最终推测出网络的拓扑结构。所取得的主要成果为:1.相位匹配算法。我们从网络的相位动力学公式中发现了节点的邻居节点与节点相位值之间存在特殊的匹配关系,并利用该匹配关系重构出网络中度已知和度未知的节点,本文将该方法称为相位匹配算法。利用相位匹配算法重构节点的拓扑结构时仅需要在连续两个时刻点采集相位信息,即仅需要一步迭代相位数据,用如此少量的数据进行拓扑重构是现有的网络重构研究中一个非常具有挑战性的问题。本文提出的相位匹配算法应用了组合数思想,当网络中节点规模比较大、待重构节点的度比较大或两者同时比较大时,推测节点的拓扑结构时的计算量会特别大,甚至可能因此出现内存溢出问题。我们从数学角度分析出了内存溢出问题的原因为组合数激增,并对如何避免组合数激增问题进行了数学分析。2.相位匹配网络重构算法。本文提出了逐步循环重构思想来避免组合数激增问题,使相位匹配算法可以用来重构整个网络的拓扑结构,具体方法是每次重构时仅重构网络中度最小的节点,每完成一次重构就将已重构的节点和连边从待重建网络中删除。相位匹配网络重构算法分单节点相位匹配网络重构算法和多节点相位匹配网络重构算法两种。每轮重构中,单节点相位匹配网络重构算法仅重构出当前待重构网络中度等于最小度的一个节点,多节点相位匹配网络重构算法则可以重构出当前待重建网络中度等于最小度的所有节点。我们分别在BA无标度网络、ER随机网络、LFR benchmark网络和基因调控网络上对该算法的性能进行了测试,结果表明我们提出的相位匹配算法既可以重构无向网络,也可以重构有向网络,在重构无向网络时效果更好;且该网络重构算法重构正确率较高,甚至可以完全无误地重构出节点数大于10000的网络;用该网络重构算法重构BA无标度网络时在正确率和运行时间方面性能明显优于重构其它网络时的性能。3.相位模糊匹配网络重构算法。本文提出的相位匹配网络重构算法对含噪相位信号具有较高的敏感性,其使用的前提是假设采集到的相位信息是不含任何噪声的信号。然而事实上,测量的方式、工具、环境及测量者本身的分辨能力等因素都会对采集到的相位信号的质量有影响,致使我们几乎不能采集到不含噪声的信号,这就限制了其在现实世界应用。为了提高相位匹配算法的鲁棒性,使其在采集到的相位信息含噪声的情况下也同样适用,本文提出了相位模糊匹配重构算法。与相位匹配网络重构算法相比,相位模糊匹配网络重构算法虽然在重构正确率上稍微差点,但是更适用于现实环境。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01)

拓扑重构论文开题报告范文

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

随着智能电网的深化建设,一方面,智能电表等设备接入配电网,并实时采集运行数据,海量数据蕴含巨大的价值有待开发。另一方面,配电网与外界交互日益增多,如分布式供电储能等。新模式对配电网的物理特性产生重要影响,传统物理理论建模方法难以满足复杂系统的需求。因此,配电网亟需新方案应对复杂环境。机器学习等新技术能够挖掘海量运行数据的潜在价值,并探索新的认知关系,辅助现有方法优化运行。配电网的拓扑分析是其安全稳定运行的基础,拓扑生成和重构优化又是拓扑分析的核心。因此,本文重点探索机器学习方法在拓扑生成和重构优化的基础问题。1)为实现实时准确地监测配电网络的拓扑结构,提出基于Lasso及其补充规则的拓扑生成算法。算法首先利用Lasso模型计算各节点的关联系数矩阵,然后利用“and”规则和补充判据修正该矩阵,最后通过准确的关联系数矩阵生成拓扑。实验验证,该算法在获取720个时序电压值的情况下,生成119-bus及更低复杂度的无环和有环拓扑的误差率低于6.14%,且随着电压时长增加,误差率逐步下降。本算法性能优于传统的Chow-Liu和Lasso+“and”算法。2)为实现高效经济地优化配电网络的拓扑结构,提出基于LSTM预测机制的动态拓扑重构算法。算法首先构建LSTM模型预测各节点各时段的负荷,然后利用优化的BPSO模型生成各时段的重构方案,最后基于综合费用最优的判据生成全局优化的动态重构策略。利用英格兰某配电网2004-2009年真实数据测试LSTM模型性能,结果显示模型预测的平均绝对误差率为1.59%,且80%分布在[0,2%],在不同时段下均无明显误差异常点;其预测性能优于传统的人工神经网络和支持向量回归模型。利用IEEE33-bus仿真算例测试重构算法性能,算法生成的动态策略将1个运行周期重新划分为7个时段,并进行20次开关操作。算法共减少线损费用1152.42元,且提升各节点电压质量。对比分析验证该算法的性能均优于传统的在线计算重构算法。实验结果表明,拓扑生成算法具有较高的准确率和较低的计算复杂度,可用于实时监测拓扑结构,保障配电网拓扑运行的准确性和安全性;拓扑重构算法能够为重构操作提供更多的时间裕度,并且减少更多的线路损耗费用,可用于重构优化拓扑结构,保障配电网运行的稳定性和经济性。算法均无需新增专用的拓扑监测设备,可作为物理模型方法的辅助决策方法,提升配电网的智能化程度,具有一定的前沿性和实用性。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

拓扑重构论文参考文献

[1].赵江洪,董岩,黄明,张晓光,马思宇.具有孔洞的地下电缆工井模型拓扑重构研究[J].武汉大学学报(信息科学版).2019

[2].李晓宇.基于机器学习的配电网络拓扑生成及重构优化研究[D].北京邮电大学.2019

[3].宫志云.考虑配电网拓扑重构的分布式电源优化配置[D].山东大学.2019

[4].周涛,段薇,胡叁宝,刘继鹏,韩忠磊.拓扑优化结果的多视图参数化几何重构方法[J].数字制造科学.2019

[5].沈惠平,赵迎春,许可,张震,杨廷力.一种可重构、部分运动解耦的空间n维平移1维转动并联机构的拓扑及其运动学设计[J].中国机械工程.2019

[6].单路超.认知重构网络拓扑控制技术研究[D].北京邮电大学.2019

[7].侯剑锋,贺晔,王会涛.基于“保障重心”的作战网络拓扑重构方法[J].装甲兵工程学院学报.2018

[8].陈乐贤,王亦炜.上海电信光层重构的自适应拓扑优化逆算法[J].电信技术.2018

[9].蔡欣灵,张前.交直流混合微电网的拓扑结构与重构综述[J].自动化应用.2018

[10].党妮.基于相位匹配的复杂网络拓扑重构研究[D].西安电子科技大学.2018

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