基于智能电网的空间嵌入相依网络脆弱性分析与性能优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61973110
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    控制理论与技术
  • 结题年份:
    2023
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019 至 2023

项目摘要

Smart grid is a complex network with spatial geographical distribution and inter-dependent characteristics. Analysis of the vulnerability of smart grid and optimization of its performance is one of the core technologies to ensure the safety and stability of the grid. Based on this, the project aims to analyze the vulnerability of smart grid and study how to optimize their performance, according to the application requirements and actual characteristics of the smart grid. The specific research contents include: Analyzing the geographical spatial distribution of nodes and interdependent relationships of network, establishing the spatial embedding interdependent network model of smart grid and the cascading failure model of heterogeneous capacity-load interdependent networks; Developing effective vulnerability set identification theory and establishing the methods of vulnerability analysis; Revealing the quantitative and qualitative relationships between power electronic characteristics of power grid, the communication constraints of the information network and essential property of smart grid, and proposing its distributed optimization and guaranteed cost control methods. For the expected results of the project, on the one hand, it can provide new technologies and new methods for optimization design and safety and stability of smart grid. On the other hand, it can develop and establish the universal complex network analysis and optimization theory.
智能电网是一类具有空间地理分布和相依关系特性的复杂网络。分析智能电网的脆弱性并对其进行性能优化设计是保障电网安全稳定运行的核心技术之一。基于此,本项目从智能电网的应用需求和实际特征出发,拟研究其脆弱性分析与性能优化设计问题。具体研究内容包括:分析节点空间地理分布和网络相依关系,建立其空间嵌入相依网络模型和异质容量-负荷相依网络级联失效模型;发展有效的脆弱集辨识理论,建立智能电网的脆弱性分析方法;揭示电力网电力电子特性、信息网通信约束与智能电网本质性能之间的定量定性关系,提出其分布式优化与保性能控制方法。项目预期成果,一方面能够为智能电网优化设计与安全稳定运行提供新技术与新方法,另一方面也能发展并建立具有普适性的复杂网络分析与优化理论。

结项摘要

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
An influential node identification method considering multi-attribute decision fusion and dependency.
  • DOI:
    10.1038/s41598-022-23430-3
  • 发表时间:
    2022-11-14
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
  • 通讯作者:
Dynamic Analysis and FPGA Implementation of New Chaotic Neural Network and Optimization of Traveling Salesman Problem
  • DOI:
    10.1155/2021/5521192
  • 发表时间:
    2021-04-20
  • 期刊:
    COMPLEXITY
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Cui, Li;Chen, Chaoyang;Yu, Fei
  • 通讯作者:
    Yu, Fei
Adaptive Fuzzy Backstepping-based Formation Control of Unmanned Surface Vehicles with Unknown Model Nonlinearity and Actuator Saturation
未知模型非线性和执行器饱和的基于自适应模糊反步的无人地面车辆编队控制
  • DOI:
    10.1109/tvt.2020.3039220
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology, 在线发表, doi: 10.1109/TVT.2020.3039220
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Weixiang Zhou;Yueying Wang;Choon Ki Ahn;Jun Cheng;Chaoyang Chen
  • 通讯作者:
    Chaoyang Chen
Robust adaptive neural control for a class of perturbed nonlinear systems with unmodeled dynamics and output disturbances
  • DOI:
    10.1002/rnc.6245
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Chaoyang Chen;Yang Tang;Huaicheng Yan;Tingwen Huang
  • 通讯作者:
    Chaoyang Chen;Yang Tang;Huaicheng Yan;Tingwen Huang
从复杂网络视角分析系统性风险: 综述和展望
  • DOI:
    10.7641/cta.2021.10267
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈超洋;谭丁荣;秦焕梅;汪秉宏;高建喜
  • 通讯作者:
    高建喜

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其他文献

同频全双工中继协作通信关键技术综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    信息通信
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟斌;曾超;席在芳;陈超洋
  • 通讯作者:
    陈超洋
MATLAB/SIMULINK 在课堂教学中的应用探究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    当代教育理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈超洋;周少武;欧青立;钟斌;卢明
  • 通讯作者:
    卢明
基于泄露电缆的检测系统设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    信息通信
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟斌;曾超;陈超洋
  • 通讯作者:
    陈超洋
基于MATLAB 仿真的自动控制原理课堂教学应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    新校园
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈超洋;李伊惠;周少武;欧青立;钟斌
  • 通讯作者:
    钟斌
基于全双工的中继选择协作通信网络性能分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    信息通信
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钟斌;曾超;席在芳;陈超洋
  • 通讯作者:
    陈超洋

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陈超洋的其他基金

复杂非完整多自主体网络协同算法设计与性能极限分析
  • 批准号:
    61503133
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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