最優(yōu)功率流（Optimal Power Flow,OPF）等約束優(yōu)化問題的解決是構(gòu)建安全,可靠和經(jīng)濟(jì)的智能電網(wǎng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在這一問題中,需要快速分析由傳感器獲取的數(shù)據(jù)流,以便識(shí)別旨在減輕系統(tǒng)擾動(dòng)影響的適當(dāng)控制動(dòng)作,或使電網(wǎng)狀態(tài)適應(yīng)新的負(fù)載和生成模式。為解決這一計(jì)算密集型任務(wù),基于案例推理的方法可以在從歷史數(shù)據(jù)集中提取可操作的知識(shí)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。由于時(shí)間限制,類似模式的搜索雖然原則上很簡(jiǎn)單,但需要面對(duì)歷史智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù),一旦獲得新的測(cè)量信息,數(shù)據(jù)會(huì)動(dòng)態(tài)增加,造成效率降低。針對(duì)這一問題,提出基于MapReduce體系的案例推理機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法在不同條件下的效率,包括數(shù)據(jù)集大小與數(shù)據(jù)塊大小。 

【文章來源】：電子器件. 2020,43(06)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 最優(yōu)功率流問題
2 基于案例推理的最優(yōu)功率流求解
    2.1 案例推理求解范式
3 案例搜索
    3.1 MapReduce框架
    3.2 案例搜索流程
        (1)拆分(Split)。
        (2)分支(Fork)。
        (3)映射(Map)。
        (4)分組(Partition)。
        (5)重排(Shuffle)。
        (6)規(guī)約(Reduce)。
        (7)終止(End)。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]含潮流路由器的配電網(wǎng)最優(yōu)潮流計(jì)算[J]. 李成豪,王淳,尹發(fā)根,王濤.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2019(06)
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[3]標(biāo)準(zhǔn)解知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建、檢索及應(yīng)用[J]. 任工昌,山旭,張強(qiáng).  現(xiàn)代制造工程. 2018(12)
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碩士論文
[1]智能電網(wǎng)最優(yōu)潮流計(jì)算方法及其收斂性研究[D]. 蔡超.東北大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3645714