智能电网的通信和网络:技术和实践
把这个特殊的问题一个>
研究文章| Raghuram Ranganathan罗伯特秋甄,Shujie侯,Marbin Pazos-Revilla,郑,哲,南郭认知无线电智能电网:理论,算法和安全性
Raghuram Ranganathan,<年代up>1
1年代up>电子与计算机工程系,制造研究中心,田纳西科技大学Cookeville, TN 38505,美国年代pan>
2年代up>认知无线电研究所,田纳西科技大学、Cookeville TN 38505,美国年代pan>
文摘
最近,认知无线电和智能电网是两个地区已收到相当大的研究的动力。认知无线电是智能软件定义无线电(sdr),有效利用未使用的区域的频谱,实现更高的数据速率。智能电网是一个自动化的电力系统监测和控制网格的活动。本文的新颖概念结合认知无线电网络作为智能电网的通信基础设施。认知无线电的简要概述,IEEE 802.22标准和智能电网,提供。实验结果获得通过使用降维技术,如主成分分析(PCA),内核PCA和具有里程碑意义的最大方差展开(LMVU) wi - fi信号测量提出了频谱感知上下文。此外,如贝叶斯压缩感知算法压缩传感压缩传感卡尔曼滤波是用于恢复稀疏智能电表传输。从电力系统的角度来看,一个监督学习方法称为支持向量机(SVM)是用于电力系统扰动的自动分类。即将智能电网的保护问题也解决了,除了应用fpga的可能性模糊逻辑智能电网的入侵检测。
1。介绍
1.1。认知无线电
认知无线电(CR)是一种智能软件定义无线电(SDR)技术,促进高效、可靠和未充分利用的无线电频谱的动态使用通过重新配置其操作参数和功能实时根据无线环境。认知无线电网络承诺解决带宽不足的问题通过允许无照设备传输未使用的“频谱空穴”许可乐队而不造成有害干扰授权用户(<一个href=”#B1">1一个>- - - - - -<一个href=”#B4">4一个>]。在概念上,认知技术配置广播协议的不同组合,操作频率和波形。目前对认知无线电的研究涵盖了广泛的领域;包括频谱感知、信道估计、频谱共享,和介质访问控制(MAC)。
由于它的多功能性,CR网络预计将越来越多地部署在商业和军事动态频谱管理部门。为了开发一个标准CRs, IEEE 802.22工作组成立于2004年11月(<一个href=”#B5">5一个>]。相应的IEEE 802.22标准定义了物理(体育)和介质访问控制(MAC)层无线局域网络(WRAN)使用电视中的空白54和862之间乐队?MHz,特别是在农村地区的使用可能会更低。IEEE 802.22标准的细节包括系统拓扑结构、系统容量,预计覆盖系统在下一节中给出。
1.2。802.22系统
IEEE 802.22是第一个标准化空气界面CR网络基于机会利用电视广播频谱(<一个href=”#B6">6一个>,<一个href=”#B7">7一个>]。IEEE 802.22标准的主要目的是为宽带连接偏远地区提供可比DSL性能如有线电视和宽带技术,在城市地区。主要在这方面,美国联邦通信委员会选择了空置的电视台频道操作在VHF和UHF无线电频谱的区域。
1.2.1。系统拓扑结构
802.22系统是一种点对多点无线空中接口包括一个基站(BS),管理一个细胞组成的用户数量或客户前提设备(cpe) [<一个href=”#B8">8一个>]。BS控制介质访问和认知功能的细胞和数据传送的cp下行,在接收数据的上行方向cp。各种cp执行分布式传感信号的功率的各种渠道电视乐队。通过这种方式,BS收集不同测量cp和利用空间多样性的cp做出决定,如果任何部分的频谱是可用的。
1.2.2。服务覆盖
相对于其他IEEE 802标准,如802.11,802.22 b覆盖范围可以达到100 ?公里,如果不限制权力约束。不同的无线标准的覆盖范围如图<一个href=”//www.newsama.com/journals/ijdmb/2011/502087/fig1/" target="_blank">1一个>。WRAN覆盖率最高由于更高的传输能量和远程电视乐队的传播特征。
|
|||||||||||||||||||||
1.3。智能电网
智能电网研究和利用双向通信技术,先进的传感、计量和测量技术,现代控制理论,网络网格技术,在电力系统和机器学习,使电网稳定、安全、高效、灵活、经济、环保。
小说控制技术、信息技术和管理技术应该有效地集成,实现智能信息交换在电力系统发电、输电、变电、配电、电力调度功率利用率。智能电网的目标是系统优化的循环发电和利用率。
基于开放系统的体系结构和信息共享模式中,电力流、信息流、和交易流可以同步。通过这种方式,可以增加电力企业的操作性能。从电力客户的角度来看,需求响应应该实现。客户想要参与更多的活动在电力系统和电力市场减少电费。
分布式能源,例如,太阳能,风能,等等,应该在智能电网也扮演着重要的角色。通用的分布式能源资源可以执行的峰值功率剃须,提高电力系统的稳定性。然而,分布式能源发电对电力系统新的挑战。电力系统规划、电能质量问题,应该重新考虑等等。
支持智能电网,一个专门的双向通讯基础设施应该建立电力系统。通过这种方式,安全、可靠和高效的沟通和信息交换可以保证。此外,各种设备、设备和当前电力系统的发电设施应该被更新和翻新。电力电子新技术应该用于构建先进的电力设备,例如,变压器,继电器,开关,存储,等等。
将智能电力系统特性,计算智能技术,也就是说,机器学习和降维,应该广泛应用。机器学习是一门科学的学科,涉及计算机算法的设计模仿人类的行为,包括学习认识到复杂的模式和基于经验做出决定,自动和智能地。降维是一个过程,减少随机变量的数量考虑控制自由度。几个方面对计算智能技术应用到智能电网已确定在<一个href=”#B9">9一个>]。这些区域智能传感和计量、自动控制、自适应保护、先进的数据管理和可视化、智能接口与分布式资源和市场,决策支持系统对于系统操作,和计划。压缩的概念电力网格使用奇异值分解(计算分析提出了(<一个href=”#B10">10一个>减少网络流量。的主要思想是确定哪些部分从电网系统的更强耦合导纳矩阵(<一个href=”#B10">10一个>]。
在智能电网中,会有多个元素,代理,控制器,或决策者。系统的控制算法与单一代理不能适合分布式控制或非合作的控制。从可替换主体控制问题的角度来看,博弈理论给出了一个一般控制方法处理交互,竞争,合作决策者在复杂的系统。博弈论广泛应用于社会科学、经济学、工程学等等。智能电网的调度问题已经制定能耗作为博弈论问题[<一个href=”#B11">11一个>]。调度的目的是减少能源总成本以及PAR的负荷需求<一个href=”#B11">11一个>]。基于假设每个订户的电荷成正比,他/她每日总负荷,最低的能源消耗游戏可以解决分布式交换信息(<一个href=”#B11">11一个>]。与此同时,能源消耗游戏独特的纳什均衡是中央调度问题的最优解<一个href=”#B11">11一个>]。工作(<一个href=”#B11">11一个>)扩展了(<一个href=”#B12">12一个>]。不同的控制策略的基础上,研究了网络的信息共享程度(<一个href=”#B12">12一个>]。部分知识设置和盲目设置。提出分布式随机能源消耗的调度算法仍然可以成功地利用有限的信息来提高整体负载概要文件(<一个href=”#B12">12一个>]。在电力系统的背景下,拍卖理论是一个流行的方法处理功率控制问题从经济的观点。拍卖理论是一种处理的行为博弈理论在拍卖市场代理。操作的微型智能电网"控制提出了多重代理系统(<一个href=”#B13">13一个>]。拍卖理论已被利用为基础的算法,主要思想是每一个分布式能源或可控负载决定什么是最好的,考虑到整体利益(<一个href=”#B13">13一个>]。
从智能电网控制算法的讨论,可以肯定地说,pricing-based算法,pricing-based效用函数,和定价模型应考虑优化系统。quasidynamic定价模型(<一个href=”#B14">14一个>)提出了减少合作用户的电费。的价格包括基本价格和一个点球。两种方法。受截止时间驱使的连续变量法适用于能源成本优化以更少的可中断任务,而时间slot-based方法适合更可中断的任务(<一个href=”#B14">14一个>]。一个最优实时定价算法一直在提到[<一个href=”#B15">15一个>]。能源定价是一个重要的工具来制定有效的需求管理策略(<一个href=”#B15">15一个>]。该算法可以在一个分布式的方式实现所有用户的总效用最大化和最小化成本实施能源提供者(<一个href=”#B15">15一个>]。
1.4。电力系统扰动分类
至关重要的电力系统运营商识别电力系统扰动特征,以控制措施,以确保电力系统安全性和可靠性。这个问题已经变得更具挑战性,因为电力系统互联的扩张和整合分布式发电和可再生能源资源<一个href=”#B16">16一个>,<一个href=”#B17">17一个>]。广域测量系统的广域保护()实现了扰动检测通过收集测量数据从本地传感器(电线、电缆、或无线)和管理它在中央服务器上<一个href=”#B18">18一个>- - - - - -<一个href=”#B22">22一个>]。
电力系统扰动分类进行了使用模式识别(<一个href=”#B23">23一个>- - - - - -<一个href=”#B25">25一个>)基于电力系统测量电压质量,功率流,或频率。人工智能,如神经网络和粒子群优化介绍了复杂信号的分类(<一个href=”#B26">26一个>,<一个href=”#B27">27一个>]。然而,实施这些算法太复杂和不切实际的。为了绕过这个问题,机器学习方法称为支持向量机(SVM)可以用来快速、准确地分类各种常见电力系统扰动使用频率数据在电力系统各点。目标是最终实现干扰的自动分类,目前一个人容易完成,然而困难的一台电脑。支持向量机,由议会和Vapnik首次提出<一个href=”#B28">28一个>),从非线性变换未知数据空间线性空间。随后,任何线性算法可以应用于机器操作的知识形式。支持向量机可以实现一个独特的全球最佳凸优化问题。此外,支持向量机不受参数的不确定性的影响。由于它的各种优势,支持向量机越来越多领域的首选模式识别和分类<一个href=”#B26">26一个>,<一个href=”#B27">27一个>]。
1.5。确保智能电网
智能电网是旨在改变已经老化的电网在美国变成一个数字与严重依赖控制和分散的基础设施先进、能量分布、通信和安全。
为了开发这一基础设施,高水平的互连和可靠性在其节点是必需的。传感器,高级计量设备、电器和监控设备,只提到一些,将高度互联允许无缝的数据流。可靠性和安全性在这个节点之间的数据流,如图<一个href=”//www.newsama.com/journals/ijdmb/2011/502087/fig2/" target="_blank">2一个>是至关重要的,因为低延迟和网络攻击的弹性需求的智能电网。
|
||||||||||||||||||
2.2。智能电网通信
智能电网技术近年来吸引了重要的研究重点从电力和通讯的角度来看(<一个href=”#B39">39一个>,<一个href=”#B40">40一个>]。CRs日益增长的频谱稀缺问题提供了一种很有前途的解决方案由智能访问最初频谱授权给主用户未使用的地区(脓)。智能电网的一个关键需求是一个健壮的、高效的通信基础设施,可以满足当前和未来能源管理需求(<一个href=”#B41">41一个>,<一个href=”#B42">42一个>]。随着现代通信技术的出现,以及最近IEEE 802.22标准定义,CR网络被认为是智能电网的一个可行选择,应用程序。电视广播频谱的机会访问802.22标准中可以实现认知网络的功能。
3所示。例子
在本节中,例子提出了采用机器学习和信号处理降维技术,智能电表传输的复苏,电力系统扰动分类和模糊基于逻辑的入侵检测。本节分为如下。节<一个href=”#sec3.1">3.1一个>降维技术,如PCA、KPCA和LVMU,与支持向量机相结合,作为预处理工具为wi - fi信号在频谱感知的应用程序。支持向量机技术用于电力系统扰动分类<一个href=”#sec3.2">3.2一个>。节<一个href=”#sec3.3">3.3一个>稀疏的智能电表传输是利用恢复BPSK-modulated智能电表数据,采用最近提出的贝叶斯压缩感知,和压缩传感的卡尔曼滤波方法。最后,智能电网安全的关键问题是解决的部分<一个href=”#sec3.4">3.4一个>意识到这一点,一个可能的方法是使用fpga提供模糊逻辑。
3.1。降维应用于认知无线电与实验验证
在雷达和传感信号处理,控制自由度(自由度)或者内在维度的第一步,称为预处理。网络维度,另一方面,在信息理论文献已收到关注。降维的技术可以探索提取高维数据的本征维数。
降维方法创新和机器学习中重要的工具<一个href=”#B43">43一个>]。原始维度从我们的生活世界收集的数据可能包含大量特性,然而,通常这些特性高度相关和噪音和冗余。因此,收集的数据的本征维数远少于最初的功能。降维试图选择或提取较低维度表达但保留大部分的有用的信息。在第一个示例中,线性方法如主成分分析(PCA) (<一个href=”#B44">44一个>),非线性方法如核主成分分析(KPCA) [<一个href=”#B45">45一个>,具有里程碑意义的最大方差展开(LMVU) [<一个href=”#B46">46一个>,<一个href=”#B47">47一个>)进行了研究,结合支持向量机(SVM)的(<一个href=”#B48">48一个>- - - - - -<一个href=”#B53">53一个>)——最新的机器学习中突破,在认知无线电的频谱感知。
测量wi - fi信号具有高信噪比(信噪比)是用于第一个例子。景深的wi - fi信号提取三个降维技术在这个例子。应用降维技术的优点是通过比较与验证结果没有降维。
3.1.1。wi - fi信号测量
wi - fi时域信号测量和记录使用先进的数字荧光示波器(数的模型是美国泰克DPO72004 [<一个href=”#B54">54一个>]。到警区办公室访问支持的最大带宽20吗?GHz的最大采样率50 ? GS / s。它能够记录到250 ?米样品每通道。在测量中,通过无线wi - fi路由器,笔记本电脑访问互联网,如图<一个href=”//www.newsama.com/journals/ijdmb/2011/502087/fig3/" target="_blank">3一个>。天线的频率范围800 ?MHz到2500吗?米Hz is placed near the laptop and connected to the DPO. The sampling rate of the DPO is set to 6.25?GS/s. Recorded time-domain Wi-Fi signals are shown in Figure<一个href=”//www.newsama.com/journals/ijdmb/2011/502087/fig4/" target="_blank">4一个>。记录了wi - fi信号的持续时间是40 ?。