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摘要:
为了快速解决舰船电力系统的故障恢复问题,提出了一种基于多智能体的图迹分析技术(GTA)建模和故障恢复方法.该方法使用多智能建立舰船电力系统模型,使得物理系统中每个组件与多智能存在一一对应关系,每个组件可用电压、电流等参数以及反映该组件行为的方程式来表示,电力系统模型参数和组件连接关系可以实时更新.图迹分析将系统数学模型分解为组件级和系统级对象方程.该建模方式避免了全局观点或模型的紧耦合性,在模型中改变系统拓扑结构和进行计算都可以在局部进行,然后依靠模型中各智能体之间的协商合作,快速解决电力系统的故障恢复问题.该方法可以处理负载具有任意多优先级和带有回路的电力系统的故障恢复问题,仿真结果表明了该方法的有效性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 舰船电力系统一体化系统模型和故障恢复研究
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 图迹分析 恢复 多智能体系统 综合电力系统 一体化系统模型
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 163-170
页数 8页 分类号 TM76
字数 6023字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 夏立 海军工程大学电气工程学院 113 1509 19.0 32.0
2 王征 海军工程大学电气工程学院 22 145 8.0 11.0
3 尚安利 海军工程大学电气工程学院 10 34 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图迹分析
恢复
多智能体系统
综合电力系统
一体化系统模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
出版文献量(篇)
8330
总下载数(次)
38
总被引数(次)
195555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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