电力供应公司在满足预计的能源需求、环境问题、安全性、可靠性和可再生能源一体化方面面临着重大挑战。目前,大多数电网都是基于数十年历史的分级集中式基础设施。电力行业准备从一个集中的由生产者控制的网络转变为一个集中度较低、消费者互动性较高的网络。向智能电网转型有望改变该行业的整个商业模式及其与所有利益相关者的关系,涉及并影响公用事业、监管机构、能源服务提供商、技术和自动化供应商以及所有电力消费者。智能电网通过将互联网的理念、概念和技术引入公用事业和电网使这种转变成为可能。信息和通信技术的进步促使将现有电网转换为智能电网。最近,认知无线电和智能电网是两个受到相当大研究推动的领域。认知无线电是智能软件无线电,可有效利用频谱未使用的区域、实现更高的数据速率。认知无线电网络承诺通过允许未经许可的设备在许可频段中未使用的“频谱空洞”中进行传输而不会对授权用户造成有害干扰,从而解决带宽稀缺问题。本文提出了智能电网中无线网络的认知无线电框架。所提出的认知无线电框架是用于描述智能电网通信网络中的决策和共享程序的认知无线电的完整模型。本研究基于一些最新的通信技术和标准,其中大部分是智能电网环境的认证无线电,使用电视白色空间和802.11af标准的IEEE 802.22的主要候选者。为了制定认知无线电的标准,IEEE802.22工作组于2004年11月成立。相应的IEEE802.22标准定义了用于无线区域网络的物理和媒体访问控制层,其使用在54和862MHz之间的电视频段内,特别是在使用率较低的农村地区。本研究反映了以下几点:1.实时有效地感知主用户频谱的概率,以最佳地利用认知无线电中的频谱;2.验证认知无线电的可行性,以满足数据传输的时间限制(延迟)以使其成为更可靠的通信网络。智能电网基础架构的一个关键和重要组成部分是高级计量基础设施,用于数据收集、控制和监督功能,允许双向数据流,例如实时能源定价和实时需求数据返回给公用事业和运营商。高级计量基础设施具有基于智能仪表、HAN网关、数据集中器和仪表数据管理系统的分层结构。需求响应是高级计量基础设施支持的一项重要智能电网功能,主要用于自动收集客户场所的计量信息,从而降低运营成本。数据集中器作为连接客户端和公用事业公司的桥接设备工作,因此它们携带大量数据,其故障将导致数据丢失,从而导致巨大的经济损失。由于数据集中器的故障,智能仪表和仪表数据管理系统之间的链路将被损坏,这将导致需求估计错误。冗余优化是提高系统可靠性同时降低无法使用的风险成本(即由设备故障引起的经济损失)的有效方法。它以前在电信和其他领域使用过,但不直接用于高级计量基础设施通信基础设施。为了研究高级计量基础设施的冗余优化问题,首先结合需求响应和概率理论,分析数据集中器故障造成的经济损失(即风险成本不可用),以证明需求响应的重要性,估计误差成本与子区域中的用户数量有关。然后,建立冗余优化模型、考虑故障成本、冗余设备投资成本和网络可靠性。最后,采用改进的遗传算法来解决优化问题,以最大限度地减少整个网络的成本,提高每个服务区用户数量的可靠性,以检验该方法的效率。电力网络越来越复杂,需要电力系统控制的新型分散式解决方案。可扩展性是指系统或网络容易扩展或升级以满足日益增长的需求的能力,预计智能电网的发展对实现可扩展性非常有利。传统的高级计量基础设施架构采用集中式操作中心和集中式仪表数据管理系统,这使得该系统不可扩展。该系统需要具有可扩展性,以便随着需求的增加,可以以最小的成本进行扩展,以检查所提出的遗传算法方法的可扩展性。首先,我们假设一个分区,其中用户的数量是不现实的,以证明该方法在智能电网的可靠性方面有所改进。但实际上,当我们为大量用户进行扩展时,由于用户数量庞大,每个分区的经济损失更高。当我们检查大规模数据集(即大量用户)时,可靠性将接近0.99,并且冗余集中器的数量越多,整个网络的成本就越低。