27、工业无线传感器网络与多机器人区域探索技术解析

工业无线传感器网络与多机器人区域探索技术解析

1. 嵌入式代理与无线传感器网络架构

在无线传感器网络(WSN)中,除了汇聚节点嵌入式代理外,每个传感器节点都嵌入了一个传感器节点代理。这里需要明确的是,“传感器节点”指的是传感器的硬件平台,而“传感器节点代理”则是指软件组件或嵌入式智能。

传感器节点代理掌握着当前集群拓扑、相邻汇聚节点、端口状态、关键任务级别和任务状态等信息。它只能通过WSN端口进行通信,并且具备通信、数据聚合和决策等技能。

传感器节点代理部署在传感器节点上,使得传感器节点能够通过WSN通信协议与各自集群的汇聚节点进行通信。汇聚节点嵌入式代理则通过其他网络协议与数据采集系统和/或其他汇聚节点进行通信。由于网络架构采用集群拓扑结构,因此将网络扩展到更多节点相对简单。一个工业WSN可以由1个、2个或Sn个汇聚节点以及1个、2个或Cn个传感器节点集群组成。

2. 石油和天然气精炼厂的应用示例

以一个简单的炼油厂为例,其精炼过程包括四种主要类型的设备:分离器、压缩机、水处理设备和存储设备。其中,分离器有一级和二级两种类型,气体压缩机有低压压缩机和高压压缩机两种类型。

未加工的石油(由油、气和水的混合物组成)进入一级分离器,分离出的气体进入低压气体压缩机,剩余的油流入二级分离器。在二级分离器中,剩余的气体从油中分离出来,也被送往低压气体压缩机。分离出的水被送往水处理设备,精炼后的油在离开二级分离后进行存储和/或出口。离开低压气体压缩机的气体被送往高压气体压缩机,然后进行出口。

一些设施可能有多个同类型的设备。例如,如果一个常规尺寸的储油罐可以作为集群1.1,而炼油厂中有三个储油罐,那么可以说集

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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