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智能光伏發(fā)電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)路由優(yōu)化與控制算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-08-05 08:55
【摘要】:光伏是目前應(yīng)用最為廣泛的清潔能源技術(shù)之一,由于其在減小環(huán)境污染和保障能源安全等方面的顯著作用而被重點(diǎn)關(guān)注,成為了新能源領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。如何提高光伏電站的管理和使用效率,是一個(gè)具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值但又富有挑戰(zhàn)性的課題。利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集光伏電站運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),可以有效降低光伏電站的運(yùn)維成本。當(dāng)前,應(yīng)用于智能光伏發(fā)電系統(tǒng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨兩類關(guān)鍵問題:一類是大規(guī)模組網(wǎng)引起的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性;另一類是由節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量激增引起而降低了數(shù)據(jù)的傳輸效率。對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)化已成為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究焦點(diǎn),目前對(duì)造成大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不均衡和數(shù)據(jù)傳輸效率低下的困擾正在逐步研究中。分形維數(shù)作為描述空間不規(guī)則程度和填充程度的度量,已被用于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特性分析,本文在分形理論的基礎(chǔ)上,提出了新的網(wǎng)絡(luò)控制算法,該算法可優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)傳輸,優(yōu)化的結(jié)果表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)能耗的降低與網(wǎng)絡(luò)生命周期的延長(zhǎng)。本文為智能光伏系統(tǒng)中無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究提供了新的思路與方法,其主要內(nèi)容如下:(1)分析無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分形特征,證明使用分形維數(shù)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的可行性。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)維數(shù)的計(jì)算為復(fù)雜度的量化提供了方法,為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供了判定依據(jù),通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的改變能夠調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度,達(dá)到對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的目的。(2)以無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗為優(yōu)化目標(biāo),本文提出了一種改進(jìn)的基于分形低能耗無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)控制算法(Low-energy Consumption Clustering algorithm,LCC算法)。該算法可有效降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。本文將LCC算法與經(jīng)典算法LEACH、LEACH的改進(jìn)算法、LEACH-E算法進(jìn)行了仿真比對(duì),仿真的結(jié)果表明LCC算法在同樣的運(yùn)行條件和時(shí)間內(nèi)可以保證更多的節(jié)點(diǎn)運(yùn)行,證明該算法有效降低了網(wǎng)絡(luò)能耗。
【學(xué)位授予單位】:湖北民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TM615
【圖文】:

信息維數(shù),維數(shù),正方形,情形


圖 2-1 WSN 區(qū)域劃分圖Figure 2-1 WSN Zoning map再得到一個(gè)更小的正方形,再重復(fù)第(推,可由一組不同的 r 值可以得到對(duì)應(yīng)的 ( )i值,計(jì)算 I r ,可以得出信息維數(shù) D。分析i i數(shù) D 。如果不同的階段計(jì)算D 的值相同或下定義:之中維數(shù)偏大的情形中,代表其中的數(shù)據(jù)維度參數(shù)相對(duì)偏低,可認(rèn)定其中的數(shù)據(jù)少分都有著和整體接近的結(jié)構(gòu)、形態(tài)以及性d c

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?節(jié)點(diǎn)


22(d) 50 個(gè)節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò) 10 輪運(yùn)算的成簇網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?d) Clustered network topology with 50 nodes undergoing 10 rounds of operation圖 2-2 50 個(gè)節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò) 2-10 輪運(yùn)算的成簇網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銯igure 2-2 Clustered network topology with 50 nodes undergoing 2-10 rounds of operation

拓?fù)鋱D,拓?fù)鋱D,維數(shù),算法


圖 2-3 50 個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)維數(shù)Figure 2-3 50 node network dimension上選定了 50 個(gè)節(jié)點(diǎn)的各個(gè)輪次的拓?fù)鋱D,其中的首個(gè)圖作為算法在對(duì)輪計(jì)算基礎(chǔ)上的拓?fù)鋱D,基于圖片的分析能夠發(fā)現(xiàn),獨(dú)立節(jié)點(diǎn)連入至對(duì),第二、三張則屬于算法運(yùn)行至第 4 輪與第 8 輪的具體拓?fù)鋱D,該過(guò)程夠發(fā)現(xiàn)簇結(jié)構(gòu)的變化以及產(chǎn)生新簇的情形中,該階段的簇頭也有著特殊其中的第四張圖代表著第 10 輪計(jì)算之后的具體拓?fù)湫畔,和之前的拓?duì)比,該階段的簇結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了一定的變動(dòng),通過(guò)其中的 50 個(gè)節(jié)點(diǎn)的維夠發(fā)現(xiàn)其中的盒子數(shù)目與尺寸的聯(lián)系為直線,在實(shí)際的尺寸降低之時(shí),間的聯(lián)系更為類似于直線。

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