【优化调度】计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度

原创于 2025-07-15 16:58:57 发布 · 111 阅读

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🔥 内容介绍

本研究聚焦于多跳收集 - 传输无线传感器网络（WSNs）在面临窃听者与硬件噪声双重挑战时的性能优化问题。通过创新性地引入路径选择方法，综合考量节点的剩余能量、信号强度、干扰情况以及安全因素，构建了适用于复杂环境的路径选择模型。理论分析与仿真实验表明，该方法能显著提升网络的能量效率、数据传输成功率，并增强网络的安全性，有效降低窃听风险与硬件噪声对数据传输的影响，为实际应用场景下 WSNs 的可靠运行提供了有力支撑。

一、引言

（一）研究背景与意义

无线传感器网络（WSNs）在环境监测、工业控制、智能家居等众多领域发挥着关键作用。在多跳收集 - 传输模式下，传感器节点协作将感知数据逐跳传输至汇聚节点。然而，随着应用场景的拓展与网络规模的扩大，WSNs 面临着严峻的安全与可靠性挑战。一方面，恶意窃听者可利用无线通信的开放性，非法截获传输数据，威胁数据隐私与网络安全；另一方面，节点硬件的非理想性会引入噪声，严重影响信号质量，降低数据传输的准确性与稳定性。在此背景下，探寻高效的性能增强策略，尤其是合理的路径选择方法，对于保障 WSNs 的可靠运行具有重要现实意义。

（二）研究现状

当前，针对 WSNs 安全与可靠性的研究主要集中在加密算法、抗干扰技术以及节点部署优化等方面。在加密领域，传统的对称与非对称加密算法虽能在一定程度上保护数据安全，但计算开销大，对资源受限的传感器节点而言负担沉重。抗干扰技术多通过频率跳变、功率控制等方式实现，然而在复杂电磁环境下效果有限。节点部署优化旨在通过合理布局节点来提升网络覆盖与连通性，但对动态变化的窃听与噪声环境适应性不足。在路径选择方面，现有方法多侧重于最短路径或最小能量路径选择，未能充分考虑窃听者与硬件噪声的影响，导致网络性能在实际复杂环境中难以保障。

二、多跳收集 - 传输 WSNs 模型构建

三、路径选择方法设计

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究针对多跳收集 - 传输 WSNs 在窃听者与硬件噪声存在情况下的性能优化问题，提出了一种综合考虑能量、信号质量与安全因素的路径选择方法。通过构建网络、通信与窃听者模型，设计改进的 A * 路径选择算法，并进行理论分析与仿真验证，结果表明该方法能显著提升网络的能量效率、数据传输成功率，同时增强网络安全性，有效应对实际应用中的复杂挑战。

（二）研究展望

未来研究可从以下几个方面展开：一是进一步优化路径选择算法，考虑节点移动性、网络拓扑动态变化等因素，提高算法的适应性与实时性；二是探索联合加密与路径选择的协同安全机制，在保障数据传输安全的同时降低计算开销；三是开展实际场景测试，验证算法在真实环境中的有效性与稳定性，推动研究成果的实际应用转化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 祁长璞.基于Zigbee的无线传感器网络在监控系统中的应用研究[D].武汉理工大学,2008.DOI:CNKI:CDMD:2.2008.111162.

[2] 赵亮.无线传感器网络的拥塞控制与路由算法研究及应用[D].华中师范大学,2021.

[3] 赵志洋.无线传感器网络数据与部署优化策略研究[D].天津师范大学,2022.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流人群疏散病毒扩散晶体生长金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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🔥 内容介绍

虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）通过聚合分布式能源、储能设备及可控负荷，实现能源的协同优化与高效利用，是新型电力系统灵活运行的核心载体。在 “双碳” 目标下，含碳捕集（Carbon Capture, CC）与垃圾焚烧发电的虚拟电厂成为低碳转型的重要探索方向 —— 垃圾焚烧实现固废资源化利用，碳捕集减少碳排放，而电转气（Power-to-Gas, P2G）技术则为电能与天然气系统的协同提供了桥梁。本文聚焦计及电转气协同的多目标优化调度策略，深入解析碳捕集、垃圾焚烧与 P2G 的耦合机制，通过构建经济 - 低碳 - 安全的多目标模型，为虚拟电厂的高效低碳运行提供解决方案。

含碳捕集与垃圾焚烧的虚拟电厂构成及电转气协同机制

含碳捕集与垃圾焚烧的虚拟电厂是一个多能流耦合系统，其核心在于通过电转气技术实现 “电 - 气 - 碳” 的协同优化，平衡能源利用效率、碳减排与经济性。

虚拟电厂的核心构成单元

该虚拟电厂主要包含六大关键单元，各单元通过电、气、碳流紧密耦合：