简介:无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。
简介:温控负荷是电力系统最为重要的负荷类型之一,它对电力系统的小干扰稳定具有重要的影响。针对这类以恒温控制器控制的负荷(温控负荷)展开研究,通过对恒温控制器动态加热方程的分析,建立用于小干扰稳定分析的温控负荷的数学模型。以3机9节点系统为算例在MATLAB的电力系统分析工具箱(PSAT)中对温控负荷接入电力系统后对系统小干扰稳定影响进行仿真分析。最后以简单的单机无穷大系统为例,进一步分析其负荷参数变化对系统小干扰稳定的影响。仿真分析结果表明:相对于传统的静态负荷温控负荷不利于系统小干扰电压稳定;温控负荷比例控制增益,环境温度,参考温度,对系统的小干扰稳定影响较大;积分控制器增益,积分控制器时间常数,负荷时间常数对系统小干扰稳定性影响较小。