基于复杂网络理论的切机控制策略
复杂网络系统的控制研究共3篇
复杂网络系统的控制研究共3篇复杂网络系统的控制研究1复杂网络系统的控制研究复杂网络系统是由大量元素相互连接而成的系统。
这些元素可以是人、物、技术、信息等。
网络系统在现代社会中发挥着重要的作用，例如社交网络、电力网络、交通网络、金融网络等。
在复杂网络系统中，元素之间的关系和交互非常复杂，因此需要进行控制研究，以使其在特定条件下保持稳定、高效的运行状态。
网络控制的基本方法是通过调整网络中的节点状态、复杂连接模式或元素之间的相互作用来实现。
目前，主要的控制方法包括基于节点、链路、信息流控制等。
其中，基于节点控制是最常用的方法。
该方法通过调整节点状态来实现网络控制，包括随机节点故障、有针对性的攻击等。
随机节点故障是指随机移除网络中的节点，导致网络失去部分节点，影响节点之间的信息交流和传递。
有针对性的攻击是指有目的地攻击网络中的关键节点，使得网络失去部分核心节点，瘫痪网络运行。
链路控制是指通过调整链路来实现网络控制。
链路控制主要包括增强网络鲁棒性、瘫痪网络等。
增强鲁棒性是指增加链路建设，减少链路断开，从而保证网络可靠性。
瘫痪网络是指通过破坏网络链接来达到破坏网络目的。
信息流控制是指调整网络中的信息流，从而实现网络控制。
信息流控制主要包括调整信息流向、提高信息熵等。
信息流向是指控制信息在网络中的传递方向和路径，从而实现网络的控制。
提高信息熵是指通过提高网络中信息的多样性和分布性，使得网络在承载负载的同时，保持高度的鲁棒性和稳定性。
通过对网络系统的控制研究，我们可以有效地解决网络中出现的故障、瓶颈等问题，保证网络的高效、稳定和安全的运行。
复杂网络系统作为社会的重要组成部分，在未来的发展中将得到越来越广泛的应用，在此过程中，网络控制的研究将起到至关重要的作用网络控制是保证复杂网络高效、稳定和安全运行的重要手段。
在网络控制方面，基于节点控制、链路控制和信息流控制是最常用的方法。
网络控制的研究对于解决网络中出现的故障和瓶颈是非常重要的，而复杂网络系统的发展也越来越依赖于网络控制的技术手段。
复杂网络协同控制技术的研究与应用
复杂网络协同控制技术的研究与应用第一章绪论复杂网络是由大量相互连接的节点构成的动态交互系统。
复杂网络协同控制技术是指在复杂网络系统中，通过优化网络节点间的信息交互和控制策略，实现整个系统的协同控制。
复杂网络系统广泛应用于社交网络、物流网络、电信网络、航空航天等领域，因此研究和应用复杂网络协同控制技术具有重要意义。
第二章复杂网络协同控制技术的研究2.1 复杂网络建模对于复杂网络系统，需要对节点间的关系进行建模。
常见的复杂网络模型有小世界网络、无标度网络、随机网络等。
建立复杂网络模型有利于分析网络性质和特征，为设计控制策略提供依据。
2.2 复杂网络同步问题复杂网络同步是指复杂网络节点在一定的控制策略下，实现节点状态的同步。
复杂网络同步问题是复杂网络协同控制技术研究的重点。
常见的控制方法有基于拉普拉斯矩阵的设计方法、基于分布式控制的方法、基于事件触发的方法等。
2.3 复杂网络反馈控制复杂网络反馈控制是指在网络节点之间采用反馈机制，实现控制目标的实现。
常见的复杂网络反馈控制方法有基于比例积分控制器的方法、基于动态反馈的方法、基于模型预测的方法等。
第三章复杂网络协同控制技术的应用3.1 社交网络社交网络是最为普及的复杂网络应用之一。
通过分析社交网络中节点的关联性和影响力，可以设计针对社交网络的协同控制策略，实现信息传递和社交反馈的增强。
3.2 物流网络物流网络协同控制技术的应用可以优化供应链和物流链的效率和可靠性。
通过分析物流网络中的节点耦合度和关联性，可以制定物流节点之间的控制策略，达到物流网络的协同优化。
3.3 航空航天在航空航天领域，复杂网络协同控制技术的应用可以保证飞行器之间的状态同步和控制安全。
通过对飞行器之间的控制策略进行设计，可以实现多飞行器的高度协同和防碰撞功能。
第四章结论复杂网络协同控制技术的研究和应用具有重要意义。
未来随着复杂网络技术的进一步发展，复杂网络协同控制技术将得到更为广泛的应用。
复杂网络的控制与优化算法研究
复杂网络的控制与优化算法研究随着计算机技术和信息技术的不断发展，人们对网络的依赖越来越大。
如今，社交网络、电子商务、云计算等蓬勃发展，复杂网络的规模也日益增长。
但是，这种复杂性也带来了一些问题。
如何实现网络的控制和优化，成为了当今研究领域里的一个热门话题。
本文将探讨复杂网络的控制与优化算法研究。
一、复杂网络复杂网络是指包含大量节点和连接关系的网络，这些节点和连接关系之间通常具有高度的异质性和非线性性。
复杂网络的节点可以是人、物、场所、事件等。
连接关系可以是物理链接、社交联系、信息流等。
由于其高度的非线性性，复杂网络的行为表现出高度的不确定性，且很难通过简单的数学模型进行描述。
因此，复杂网络的研究成为了一项十分重要的工作。
二、复杂网络的控制复杂网络作为一个系统，需要被控制。
通过控制网络的节点或连接关系，可以使其达到某种理想状态。
因此，研究复杂网络的控制方法是十分必要的。
1.传统控制方法传统的控制方法主要是基于模型或基于数据的控制方法。
基于模型的控制方法需要建立数学模型，然后利用控制算法进行控制。
基于数据的控制方法，则不需要建立模型，而是利用历史数据进行预测和控制。
这些方法都有一定局限性，对于复杂网络的控制并不十分有效。
2.现代控制方法现代的控制方法主要是基于深度学习的控制方法。
深度学习是一种计算机科学的技术，主要是通过人工神经网络模仿大脑神经元之间的交互，可以有效地发现数据中的模式。
由于其优秀的学习能力和泛化能力，深度学习已经成为了复杂网络控制的一种重要方法。
通过深度学习技术，可以建立网络控制模型并进行优化。
三、复杂网络的优化网络优化可以帮助网络更好地实现其特定的目标。
由于复杂网络的特殊性质，传统的网络优化方法不再适用。
因此，是研究如何应用新的优化算法对复杂网络进行优化的工作。
1.遗传算法遗传算法是一种模仿生物演化过程的计算技术。
与其他优化算法相比，遗传算法具有更广泛的适应性和应用性。
遗传算法的主要特点是通过对某些性能指标进行评估，来设计合适的遗传操作，从而指导种群的进化。
复杂网络系统的控制及优化研究
复杂网络系统的控制及优化研究近年来，随着社会的不断发展和技术的不断进步，复杂网络系统的研究与应用变得越来越广泛。
复杂网络系统指的是由大量的节点和连接构成的网络，节点之间的联系非常复杂和多样化，其具有很强的非线性和动态性质，因此在对复杂网络系统的控制和优化研究过程中存在很多挑战。
下面本文将从网络系统的控制和优化两个方向出发，对复杂网络系统的控制和优化研究进行探讨和分析。
一、复杂网络系统的控制控制是指通过一定的手段和方法，对系统的状态进行调整和改变，使得系统在预定义的目标范围内保持稳定或达到更优的性能表现。
对于复杂网络系统的控制而言，由于其复杂度很高，因此需要采用一些特殊的方法和技巧。
1. 控制方法常见的控制方法包括PID控制、最优控制、自适应控制、模糊控制等，针对复杂网络系统的特点，当前主流的控制方法主要包括基于模型的控制方法和基于非模型控制方法。
基于模型的控制方法是指，在对网络系统建立数学模型的基础上，通过控制理论分析和设计，对系统的状态进行调整和改变。
这种方法的优点是可以准确地描述系统特征和行为，能够对系统进行精细化控制，但其缺点在于需要精确的系统模型，并且对模型参数或状态的不确定性和变化敏感。
基于非模型的控制方法是指，通过数据驱动的方式，直接对系统的输入输出数据进行观测和调整，不需要对系统建立精准的模型。
这种方法的优点在于能够适应复杂系统的变化和不确定性，但其缺点在于缺乏系统的精细描述和控制精度不高。
2. 控制策略根据不同的应用场景和实际需求，控制策略也有很多种类。
其中，常见的网络控制策略包括负反馈控制、正反馈控制、最优控制、鲁棒控制等。
负反馈控制是指，通过对网络的输出进行监测和反馈，实现对网络的控制。
在这种情况下，网络系统会根据误差信号来进行实时调整，以达到目的状态或性能水平。
正反馈控制则是指，当系统状态发生偏离目标时，系统通过反馈机制加强这种偏离，从而快速达到目标状态。
这种控制策略能够更快地收敛到目标，并且能够通过扰动实现一定程度的控制稳定性。
复杂网络中的信息传播与控制分析
复杂网络中的信息传播与控制分析复杂网络是由许多节点和连接线构成的网络结构，如社交网络、物流网络和电力网络等。
这些网络的特性使得信息传播和控制变得更加复杂和困难。
因此，为了有效地利用网络，需要理解复杂网络中的信息传播和控制。
本文将介绍复杂网络的基本特点、信息传播的过程、以及如何控制信息传播。
一、复杂网络的基本特点复杂网络的节点数量很大，连接线非常复杂，同时还有许多环路和分支。
这种结构导致信息传播和控制变得更加困难。
为了更好地理解网络，研究者们提出了许多重要的特征量。
例如，首先需要小心地研究网络的拓扑结构，也就是节点之间连接的方式。
这些结构可以是完全连通、星型、环状或高度分散。
高度分散的连接可以提高网络的弹性和稳定性。
其次，网络的度分布也是一个重要的特征。
该分布告诉我们节点被相互关联的频率，从而可以了解节点之间联系的密度。
在一些网络中，例如社交网络或者生物网络，节点的度分布是幂律分布。
这表明少量的节点连接具有高度的中心性。
最后，网络中的聚类系数也是非常重要的。
聚类系数告诉我们在网络中节点与其邻居之间的连通性程度。
这是网络中信息传播和控制的重要影响因素。
二、信息传播的过程信息传播是网络中一个极其重要的过程，它发生在各种网络中。
例如，在社交网络中，传递最快的信息可能是人们的情感状态。
在物流网络中，信息可能是关于产品的信息，例如产品的价值、生产量和销售情况。
信息在网络中以不同形式传播，例如，传感器信息、控制信息、传输信息等。
在网络中，信息传播可以通过两种方式实现：广泛传播和定向传播。
广泛传播意味着将信息发送到网络的所有节点。
这种广泛传播的策略在信息安全和大型分布式系统中广泛使用。
在广泛传播的情况下，信息必须在网络中有一个高度传递的速率。
与广泛传播不同，定向传播通常是指将信息发送到特定的节点。
定向传播可以让我们更加高效地传递信息，特别是在通信密度较高或需要加密保护的情况下。
三、如何控制信息传播在许多情况下，我们希望控制信息在复杂网络中的传播。
复杂网络的分析与控制研究
复杂网络的分析与控制研究随着现代社会的飞速发展，社会人口数量的迅速增长，网络技术的飞速进化，以及社交媒体的兴起，复杂网络分析和控制的研究变得日益重要。
复杂网络是由许多相互关联的节点组成，它们可以是计算机、人、物体等等。
因此，复杂网络具有高度的连通性和复杂性，很难解决或控制。
复杂网络的分析与控制研究包括多个方面，如复杂网络的结构研究、复杂网络的动态性质研究、复杂网络的控制策略等等。
在网络结构的研究方面，复杂网络被视为一个图形结构，其中节点是网络中的个体，边是节点之间的相互关联。
研究者一般分为社交网络、生物网络和物理网络等，以探究不同领域中节点之间的关联结构。
例如，社交网络可以研究人和人之间的关系，如朋友关系、亲人之间的联系等。
生物网络可以研究细胞和蛋白质之间的相互作用，而物理网络可以探索交通网络等现实世界中的物体之间的联系。
在动态性质研究方面，复杂网络的研究着重于了解网络元素的相互作用方式。
这方面的研究非常重要，因为它可以帮助我们理解复杂网络中信息和要素的变化及其随时间的变化。
研究者通常使用数学模型和计算机模拟等方法来探究复杂网络的动态性质。
在复杂网络的控制研究方面，研究人员致力于找到一种有效的方法来控制复杂网络的行为。
这意味着他们必须找到如何影响和控制复杂网络的单个元素，以控制整个网络的运作。
网络控制策略包括博弈论、拓扑控制策略、自适应控制策略等等。
除了研究复杂网络的结构、动态特性和控制策略，复杂网络的研究还涉及到网络功能和应用，如网络广告、推荐系统、数据挖掘等等。
这些应用需要通过复杂网络的分析技术来实现。
总的来说，复杂网络的分析与控制研究是一个庞大的领域，其重要性不断增加。
随着社会的进步和科技的不断发展，复杂网络的研究将继续取得新的进展，为我们的社会带来更多的价值和福祉。
基于模糊逻辑技术的切换策略.kdh
—190—基于模糊逻辑技术的切换策略王 丽，郭爱煌，刘富强，徐尚志(同济大学电子与信息工程学院，上海 200092)摘 要：下一代宽带无线通信网在为用户提供高速率语音服务以及图像、视频信息的传输和高速接入Internet 服务等丰富的业务类型的同时，也给系统的切换策略带来新的挑战。
以往仅考虑单一因素对系统影响的切换策略已不适用于具有丰富业务类型的下一代宽带无线通信网络。
该文利用模糊逻辑技术进行切换过程中的目标小区选取。
相比传统方案，模糊逻辑技术可以兼顾多种因素，使得选取结果更加合理，并且可以均衡系统负载、减少切换的拒绝率。
关键词：模糊逻辑；切换；资源管理Handover Scheme Based on Fuzzy Logic TechniqueWANG Li, GUO Ai-huang, LIU Fu-qiang, XU Shang-zhi(School of Electronics & Information Engineering, Tongji University, Shanghai 200092)【Abstract 】While next generation wideband wireless communications network can provide the users high speed service, image or video information transmission and high speed access Internet services, it brings the new challenge for system's handover scheme. The former handover scheme which only considers the sole factor of the system is not suitable for the next generation wideband wireless communication network. This article uses the fuzzy logic technology to carry on the select of goal cell in handover scheme. Compared with the traditional methods, the fuzzy logic technology may give attention to many kinds of factors to provide more reasonable selection result and also can balance the load of the system,reduce the reject rate of handover.【Key words 】fuzzy logic; handover; resource management计 算 机 工 程Computer Engineering 第35卷 第2期Vol.35 No.2 2009年1月January 2009·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2009)02—0190—04文献标识码：A中图分类号：TP181 概述随着通信技术的发展，下一代移动通信网络可以提供高速率的语音服务以及图像、视频信息传输和高速接入Internet 服务等多媒体业务。
复杂系统的网络控制算法研究
复杂系统的网络控制算法研究一、简述复杂系统一般而言，复杂系统指的是由许多互相之间有密切联系的元素所组成的系统。
这些元素可以是生物、社会、技术等等不同的形式，而且它们之间产生相互作用，从而呈现出一种较为复杂的现象或者行为。
复杂系统研究的内容包括系统的演化、结构和复杂性等方面，而这些方面的研究都需要借助网络控制算法来完成。
二、网络控制算法的基本概念网络控制算法指的是在网络环境下对系统进行控制的算法。
其基本要素包括控制器、被控对象、传感器、执行器等等。
控制器负责对被控对象进行控制，传感器则用来检测被控对象的状态，执行器则用来执行控制信号。
网络控制算法的主要形式有三种，即开环控制、闭环控制和自适应控制。
其中，开环控制是指不考虑被控对象的反馈信息，直接输出控制信号的控制方式。
闭环控制是指根据被控对象的反馈信息来对控制信号进行调整的控制方式。
自适应控制是指通过对被控对象进行学习和建模，来实现自适应调整控制参数的控制方式。
三、复杂系统网络控制算法的应用实例1.航空管制系统航空管制系统是一种大型的复杂系统。
在这个系统中，飞机通过地面雷达系统和空中雷达系统进行轨迹检测，然后通过空中通信系统与空中管制人员进行交流。
而空中管制人员则通过地面雷达和人工智能系统来进行管制。
在这个系统中，网络控制算法可以通过自适应控制的方式来改善飞机排队等待时间的问题。
具体地说，可以对飞机的速度进行自适应调整，以使得每架飞机之间的距离都尽可能地相等，从而达到缩短排队等待时间的目的。
2.电力系统电力系统是另一个复杂系统的范例。
在这个系统中，发电机、变压器、输电线、变电站等等形成一个庞大的网络。
系统的运行状态的好坏直接影响到电网的稳定性。
网络控制算法可以通过开环控制的方式来实现对电力系统的控制。
比如，通过对电力系统中发电机的输出功率进行监测和控制来维持电网的稳定性。
3.生物系统生物系统是另一个具有复杂性的系统。
在生物系统中，各种有机物相互作用，从而维持生命正在进行的化学反应。
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式中： X = [Δδ1,", Δδn ]T ， Δδi 表示第 i 台发电机 的转子角与 t0 时刻状态的偏差量；n 为发电机的数 目； A(t0 ) 是系统在 t0 时刻的状态矩阵； Mi 表示第 i 台发电机的惯性； E0i 表示第 i 台发电机在 t0 时刻 的暂态电势； gij 和 bij 表示将网络收缩到发电机内
基 金 项 目 ： 国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 计 划 项 目 (973 项 目 ) (2004CB217902)；国家自然科学基金项目(50525721)。
The National Basic Research Program of China (973 Program) (2004CB217902); Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50525721)．
NI Xiangping1, ZHANG Xuemin2, MEI Shengwei2
(1. State Grid Corporation of China AC Construction Branch, Xuanwu District, Beijing 100052, China; 2. State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments
(Department of Electrical Engineering, Tsinghua University), Haidian District, Beijing 100084, China)
ABSTRACT: Based on researches on dynamic network synchronization in complex network theory, a new algorithm for generator tripping strategy is proposed for transient angle stability of power system. Firstly, the diagonal elements of power system state matrix are defined as synchronizing ability indices of corresponding generators to reflect the coupling strength among generators and power network; secondly, the impacts of generator tripping strategy and short-circuit faults on generators’ synchronizing ability indices are analyzed and the validity index of the position where the generator is tripped is put forward. Based on this index, a method to calculate generator tripping strategy is given, i.e., using linearization model of power system the optimal position where the generators will be tripped and the amount of generators are to be tripped are determined, and then nonlinear model of power system is utilized to check the feasibility of generator tripping strategy, thus the transient angle stability control can be implemented. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by simulation results of IEEE 9-bus system and IEEE 39-bus system.
随着故障的进行，状态量(即系统运行点)逐渐
发生偏移， Si 随之发生渐变；在故障清除瞬间，系
统拓扑突变， Si 有所恢复。但故障期间系统运行点
已逐渐偏离了初始平。
若 Sic 表示故障清除后瞬间发电机 i 的同步能 力系数，则 Fic = Sic / Si0 可用于表示故障清除后瞬间 发电机 i 的同步能力系数的恢复程度。 Fic 越小，表 示发电机 i 在故障持续过程中累积受到的负面影响
首先假设在地点 p 切机 40%，计算切机后瞬
间电力系统的状态矩阵
A(t
+ p
)
，
t
p
表示切机时刻。
计算得到各发电机 i 的同步能力系数为
Sip
=
−
Aii
(t
+ p
)
，
i = 1, 2,", n
(5)
第 34 卷 第 9 期
电网技术
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有效性指标。基于此指标，提出了一种切机控制策略的计算 方法，即利用电力系统的线性化模型，确定最佳切机地点和 切机量，再利用电力系统的非线性模型进行切机控制策略的 可行性校核，从而实现电力系统的暂态功角稳定控制。IEEE9 节点和 IEEE-39 节点系统的仿真分析证明了算法的有效性。
关键词：复杂网络；暂态功角稳定；切机地点有效性指标； 切机控制策略；非线性校核
36
倪向萍等：基于复杂网络理论的切机控制策略
Vol. 34 No. 9
手段的灵敏度，从而确定切机量。 第 1 类方法源自工程经验，仅对特定系统的特定
故障有效，无法给出切机地点的有效性排序，缺乏系 统化的计算方法。第 2 类方法依赖于稳定性分析，但 切机控制可能改变系统的失稳模式，影响稳定性分析 的结果，切机量又直接依赖于切机地点，即切机地点、 切机量与稳定性分析 3 大问题相互耦合，增加了计算 的复杂度；另外稳定裕度指标与控制变量之间一般存 在着较强的非线性关系，仅根据局部的灵敏度信息， 难以准确确定切机地点和切机量。
越大。需要说明的是，由于电力系统的非线性，故
障瞬间 Fif 最小的发电机，并不一定是故障清除后 Fic 最小的发电机。 2.2 控制对发电机同步能力系数的影响
在某地进行切机控制后，系统中所有发电机的
同步能力系数都会受到一定程度的影响。因为电力
系统状态矩阵 A 的所有元素均为非零元素，即动态
电力网络是一个全耦合的网络。
KEY WORDS: complex network; transient power angle stability; validity index for tripping position; generator tripping strategy; nonlinear checking
摘要：基于复杂网络的同步化控制理论，提出了一种用于暂 态功角稳定的切机控制策略计算方法。首先将电力系统状态 矩阵的对角元定义为相应发电机的同步能力系数，以反映发 电机与网络之间的耦合强度；其次分析了短路故障和切机控 制措施对各发电机同步能力系数的影响，并提出了切机地点
第 34 卷 第 9 期 2010 年 9 月
文章编号：1000-3673（2010）09-0035-07
电网技术 Power System Technology
中图分类号：TM 734 文献标志码：A
Vol. 34 No. 9 Sep. 2010
学科代码：470·4051
基于复杂网络理论的切机控制策略
1 发电机的同步能力系数
在 t0 时刻，将电力系统状态方程线性化[17]可得
X = A(t0 ) X
(1)
⎧ ⎪ Aij ⎪
(t0 )
=
−E0i E0 Mi
j
( gij
sin δ 0ij
−
bij
cos δ 0ij
)
⎨
n
(2)
∑ ⎪ Aii (t0 ) = − Aij (t0 )
⎪
j =1
⎩
j≠i
从复杂网络理论的角度来看，电力系统的多机 系统暂态功角稳定问题属于动态网络同步化问题。 根据复杂网络同步化控制理论，由网络结构等各类 参数所决定的动态网络耦合矩阵能够反映系统的 同步能力并决定同步化区域的形式[13-16]。
结合复杂网络基本理论与电力系统的物理实际， 本文首先将电力系统状态矩阵的对角元定义为相应 发电机的同步能力系数，反映发电机与网络之间的耦 合强度；然后定量评估故障和切机控制措施对发电机 同步能力系数的影响。以此为基础，本文提出切机地 点有效性指标，直接从网络结构的角度分析控制地点 的有效性，不必依赖于稳定性分析，从而将切机地点、 切机量、稳定性分析 3 大问题解耦。
0 引言
随着经济与技术的发展，我国电力系统的规模 逐步增加，因遭受短路故障等大扰动而失去暂态功 角稳定的可能性较大，需及时采取各种控制措施使 其恢复稳定[1-4]。其中切机控制可以改变被切节点的 惯性和动能、重构系统中的功率分布，是电力系统 暂态功角稳定控制的主要措施之一[5-6]。