基于改进遗传算法的电力系统保护CPS关键业务路由优化.pdf

在智能电网领域，电力系统的保护Cyber-Physical System（CPS）是至关重要的组成部分。该系统融合了物理设备与网络通信技术，确保电力系统的安全、稳定运行。然而，目前对于CPS中系统保护信息空间对电力系统空间影响的研究相对较少。因此，针对这一问题进行深入研究并提出解决方案显得尤为必要。 本文着重探讨了当通信链路中断时，电力系统保护CPS的关键业务路由优化策略。作者杨洪、李伯中等人提出了一种基于改进遗传算法的方法来解决网络服务路由路径的优化问题。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，常用于解决复杂问题的搜索和优化。 文章分析了跨空间风险传播的影响。在电力系统中，任何一处的风险都可能通过网络迅速扩散，影响到整个系统的稳定性。因此，理解这种风险传播的特性对于预防和应对突发事件至关重要。 作者研究了网络通信链路中断对电力系统的影响。中断可能会导致电力流分布改变，增加平均服务延迟，并破坏整个网络的服务平衡。这些影响可能导致系统性能下降，甚至引发故障。 为了解决这些问题，论文提出了一种改进的遗传算法。该算法在传统遗传算法的基础上，优化了选择、交叉和变异等操作，以更有效地搜索到最优路由路径。通过模拟实验，结果显示提出的解决方案能显著提高网络的可靠性，优化后的路径比未优化路径的可靠性提升了约49%，这意味着即使在通信链路中断的情况下，电力系统的业务也能保持高效、稳定地运行。 此外，该研究还考虑了实际应用中的可扩展性和适应性，使得这种方法可以应用于不同规模和复杂性的电力系统网络。这不仅有助于提升电力系统的抗干扰能力，还能为未来智能电网的设计和运营提供理论依据和技术支持。 该研究为电力系统保护CPS的关键业务路由优化提供了新的视角和方法，通过改进的遗传算法，有效解决了通信链路中断情况下的网络服务路由问题，提高了系统的可靠性和稳定性。这对于推动智能电网技术的发展和电力系统的现代化具有重要意义。