基于Q学习粒子群算法的海上风电场电气系统拓扑优化

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针对多变电站海上风电场的电气系统拓扑优化,现有的方法一般根据预先确定的变电站个数将整体海上风电场划分为几个固定的子区域,然后分别进行独立的电缆连接布局优化,最终聚合得到整体方案.然而,采用固定的划分策略很难得到全局最优方案.因此,考虑多海上变电站选址、电缆选型、功率损耗等因素,以最小化成本为目标,建立多变电站海上风电场的电缆连接布局优化模型,并提出一种基于Voronoi自适应分区的Q学习粒子群算法进行求解.所提出的算法以Q学习粒子群算法为核心,设计一种基于Voronoi图的自适应分区策略实现自适应分区,并结合相应的编解码策略实现不同分区的电缆连接.最后,通过算例分析证明所提出模型以及算法的有效性.
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为应用云计算技术加强电力信息系统数据安全,以电力信息系统数据安全云计算技术为发展背景,从访问权限,网络安全问题等方面分析电力系统数据安全需求;然后介绍基于云计算的电力信息系统数据安全技术,包括数据存储安全,身份验证与授权,网络边界安全风险等;重点介绍全同态加密技术,论述全同态加密技术的优缺点;最后总结云计算下电力信息系数据安全非技术手段,保证电力信息系统数据安全.文章结语综述文章研究内容,明确云计算技术对电力信息系统数据安全的重要作用.
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