智能电网中基于二分图匹配的网络切片资源分配算法

为了解决智能电网中多类业务的服务质量需求难以同时得到满足的问题并兼顾电力终端和网络侧经济效用,提出了一种基于二分图匹配的网络切片资源分配算法。针对智能电网场景中的控制类和采集类业务,为电力终端分别制定相应的投标信息,并据此计算支付价格和效用矩阵;将网络切片与电力终端之间的资源分配建模为二分图匹配问题,根据不同业务的时延、传输速率或能耗需求,向终端分配不同的切片资源以最大化系统效用。仿真结果表明,相较于已有的双向拍卖算法和贪心算法,所提算法能够提高10%~20%的系统效用。

面向智能电网广域通信的可靠路由算法研究

无线传感器网络是智能电网广域通信中的基础组成单元,传统的无线传感器网络分簇路由协议虽能在一定程度上简化网络拓扑,但仍存在簇首选择不合理且系统能耗较高的问题。针对此,文中基于粒子群优化算法提出了一种改进的分簇路由协议。该协议利用粒子群算法的参数寻优特性对簇首搜寻方案加以改进,使得新方案考虑了距离、剩余能量、数据传输精度等多种因素。同时还使用粒子群自适应函数对该方案进行优化,从而提高了原算法的可靠性。在能耗实验测试中,所提算法迭代1 300次后的剩余能耗为31.2 J,在对比算法中为最优。而对路由路径的测试中,改进算法的平均运行时延为1.79 ms,平均误码率为0.212 5,在所有算法中均为最低,证明了该算法具有良好的实时性和可靠性。

OBE理念下“智能电网技术”课程思政教学路径探索

专业课课程思政教学建设是当前我国高等学校课程思政育人建设的新兴课题。为了提高“新工科”电气类大学生的德才兼修质量水平,提出了OBE理念下“智能电网技术”课程思政教学建设方案,在研究分析了传统课程教学存在的两类典型问题的基础上,构建了“知识传递、能力培养和价值塑造”三位一体的教学目标。由教学环节、教学方法、教师讲授输入、学生学习产出等要素构成的矩阵式教学模式,有机融合立德树人和专业育才的教学内容,集3项评价主体及其统一化评价指标等要素,构建质量评价体系等核心模块,支撑专业课课程思政教学体系,为我国高校工科类专业课课程思政建设提供了必要的参考与借鉴。

基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案

针对如何支持轻量级多维数据聚合,实现系统整体过程中多维数据的双端完整性验证,以及处理云服务器集中化等问题,提出了一种基于区块链且可验证的智能电网多维数据聚合与分享方案。首先,为了满足智能电网对电量数据细粒度分析的需求,利用掩蔽值和霍纳法则实现了隐私保护多维数据聚合。在此基础上,针对现有数据聚合方案在云存储数据与第三方分享方面存在的数据完整性验证问题,借用基于RSA的乘法同态承诺方案和同态哈希函数的同态性设计了一种新的签名算法,使云服务器不仅可以验证聚合数据的完整性,还可以验证数据分享阶段的完整性,即实现了云存储数据的双端可验证性,并且可以抵抗内部攻击。同时,提出了一种基于联盟链多链的聚合数据分享体系结构,有效地避免单机处理瓶颈和易受攻击等集中化问题。理论分析证明了所提方案的安全性。性能实验表明,所提方案比已有方案具有更低的计算和通信成本。

计及需求响应动态特性的分布式智能电网运行优化方法研究

提出计及需求响应动态特性的分布式智能电网运行优化方法。引入Transformer构建需求响应动态特征方程;刻画了包含分布式能源、微电网、可调节负荷、独立储能以及分布式智能电网调度中心的分布式智能电网系统;设计以弃风弃光成本与运行成本最小为优化目标建立分布式智能电网运行优化模型;运用金豺优化算法(GJO)对模型进行求解。算例结果表明,分布式智能电网运行优化方法能够在保证供电可靠前提下以较低的成本实现风光的高消纳,验证了分布式智能电网的可行性。

复杂智能电网大数据环境下基于需求响应的电力调度策略

在复杂智能电网大数据环境下,基于价格的需求响应研究分布式电力调度策略。考虑多个发电厂供电的情形,对用户配有的智能电器进行分类,针对不同的发电厂制定不同电价,利用社会福利最大化方法,建立一个多时段的电力调度模型。基于对偶理论,通过求解模型的对偶问题获得所建模型的最优解。在求解对偶问题时,采用次梯度算法,通过供需两侧数据信息的交互,提出了一个分布式调度算法。该算法可以获得各时段所有用户的最优用电量和所有发电厂的最优供电量,还可以得到所有发电厂各时段的最优电价,为智能电网提供了最优日前电力调度策略。求解过程中不需要向其他用户和供电侧发送自己的具体用电信息数据,保护了用户的数据信息,减少大数据传输及处理的难度。数值仿真验证了调度模型合理性以及提出的分布式算法的有效性。

基于多智能体一致性理论的智能电网内分布式储能系统自治控制方法

针对智能电网中不同电网阻抗差异性引起各电网内分布式储能一次下垂控制器响应速度不一致,且下垂控制方法种类多(P-f/Q-U下垂、改进P-f/Q-U下垂和改进P-U/Q-f下垂等)难以协调,控制器设计复杂等问题,文中提出了一种基于多智能体一致性理论的智能电网内分布式储能系统自治控制方法,以实现不同下垂控制方式的高效协调,有效提升分布式储能PCC处电压频率控制效果,以及各储能系统的精确功率分配。首先,该方法深入研究了不同阻抗电网条件下的分布式储能控制下垂模型,并采用分布式控制理论,设计了分布式储能统一二次控制器,以控制分布式储能PCC点的频率和电压,并按比例分配储能系统的有功和无功输出功率;然后,由于不同电网相距距离较远,通信延迟会影响控制效果,甚至破坏控制系统稳定性,文中采用多智能体相关理论,设计了一种定向通信方法,推导出了在不损失控制系统稳定性的情况下实现控制目标的时延上界条件;最后,通过在改进IEEE 118节点电力系统上仿真分析,验证了所提方法的有效性。

计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法

针对温度累积效应对负荷变化造成的影响,提出了一种计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法。将持续高温对电网负荷的影响计入预测模型中,并利用模块化神经网络保证了对温度累积效应学习的独立性和准确性。由三个子网络构成多模块神经网络的第一层,以温度、时间及负荷特征为输入参数,所得负荷预测的准确度可达98.13%,且误差较修正前降低了28.63%。结果表明,所提算法具有更高的预测准确性和运行效率。

智能电网中隐私保护的数据聚合研究综述

智能电网(smart gird,SG)已经在生活中得到广泛应用,它为用户带来便利的同时,也给个人隐私数据的保护带来巨大的挑战.数据聚合技术对所有的个人数据进行聚合操作,在防止个人数据泄露的同时保证了数据的可用性,是隐私保护的重要技术.目前,学者提出多种技术构造隐私保护数据聚合方案,为系统总结隐私保护的数据聚合方案,结合SG中数据聚合的体系架构,提出了隐私保护数据聚合的安全要求,梳理了实现安全要求的主要技术.将数据聚合方案归纳为单维数据聚合方案与多维数据聚合方案两个类别,对每一类方案所采用的主要技术、安全性及性能表现进行了分析与综合对比,并根据现有方案存在的不足对未来的研究进行了展望.

基于强化学习的边缘计算智能电网资源调度算法

智能电网是一种能够进行智能管理和优化的电力网络。网络虚拟化技术可以有效提高智能电网的资源利用率和可靠性,从而满足不同用户的差异化需求。在资源有限的情况下,传统的虚拟网络嵌入算法无法根据电力系统的资源使用情况和用户需求来动态调整虚拟资源的分配和映射。为解决这一问题,将边缘计算和虚拟化技术相结合,引入了一种基于强化学习的虚拟网络资源调度算法。仿真结果表明,该虚拟网络资源调度算法在提高电网的可靠性和资源利用率方面优于其他3种调度算法。

智能电网用电异常诊断和调控策略

为了针对智能电网不同异常用电的原因制定分类调整方法,提出了基于二次根式函数电价调整和计算定界的策略,该策略基于自动过程控制和模糊综合评价进行监控、诊断及分类调整。首先,通过指数加权移动平均值作为自动过程控制的控制变量并确定上下界来监控用电量,建立监控模型;其次,用模糊综合评价法诊断异常用电原因;最后,根据不同原因制定分类调整策略,建立电价需求响应调整模型。算例仿真结果表明,提出的基于二次根式函数电价调整策略在调整频次、残差标准误差、全社会福利和电力公司利润等方面均优于线性函数调整。应用模糊综合评价方法能有效分析异常用电原因,制定分类调整策略能消除异常并获得平稳波动用电量。

智能电网中基于填充方法的双向拍卖电力资源分配方法

为解决智能电网环境中用户富裕电能回售问题,完成电力资源的再分配,从经济学的角度设计了一种激励机制以鼓励拥有富裕电力的用户为电力紧缺用户提供电力资源。提出了一种双向拍卖机制,该机制包括使用填充概念的电力资源分配方法和有效的定价策略,以保证智能电网环境下电力资源分配的理想性能。所提双向拍卖机制考虑了电力资源传输成本与距离之间的关系,设计了供需匹配关系;所提分配方法采用了基于线性规划的填充分配方法,以接近最优的近似算法,在多项式时间内得到资源分配结果;在定价方面,分别采用了基于关键值的定价策略和基于维克瑞-克拉克-格罗夫斯(VCG)机制的定价策略,以计算获胜买方用户的付款价格和获胜卖方用户的收款价格,实现了双向拍卖中的真实性、个人理性和预算平衡。仿真结果表明,所设计的拍卖机制保证了一系列理想的经济属性,包括真实性、预算平衡以及个人理性,并且可以在多项式时间内得到近似最优解的分配结果,为智能电网环境下的电力资源再分配问题提供了一种有效的解决方案。

SGPot:一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架

随着工业4.0的快速推进,与之互联的电力数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统逐渐趋于信息化和智能化。由于这些系统本身具有脆弱性以及受到攻击和防御能力的不对等性,使得系统存在各种安全隐患。近年来,针对电力攻击事件频发,亟需提出针对智能电网的攻击缓解方法。蜜罐作为一种高效的欺骗防御方法,能够有效地收集智能电网中的攻击行为。针对现有的智能电网蜜罐中存在的交互深度不足、物理工业过程仿真缺失、扩展性差的问题,设计并实现了一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架——SGPot,它能够基于电力行业真实设备中的系统不变量模拟智能变电站控制端,通过电力业务流程的仿真来提升蜜罐欺骗性,诱使攻击者与蜜罐深度交互。为了评估蜜罐框架的性能,搭建了小型智能变电站实验验证环境,同时将SGPot和现有的GridPot以及SHaPe蜜罐同时部署在公网环境中,收集了30天的交互数据。实验结果表明,SGPot收集到的请求数据比GridPot多20%,比SHaPe多75%。SGPot能够诱骗攻击者与蜜罐进行更深度的交互,获取到的交互会话长度大于6的会话数量多于GridPot和SHaPe。

融合群体智慧的分布式智能电网高效发展管理策略

针对不同资源禀赋下分布式智能电网建设策略难以精准投资的问题,提出了一种融合群体智慧的分布式智能电网高效发展管理策略。首先,依托海量分布式智能电网发展规划数据,利用Ward凝层聚类,从运行、规划及发展3个方面构建分布式智能电网发展最优指标集;其次,结合指标类型拟合其概率分布函数,确定各指标阈值区间,实现指标的客观打分;然后,构建基于群体智慧的分布式智能电网发展精准投资评估体系,利用指标横纵差异度驱动群体智慧重新赋权,实现分布式智能电网建设策略的合理评估;最后,通过计算发展规划投入产出比形成闭环反馈,实现分布式智能电网高效发展管理。通过对某省10 000组发展规划数据的分析评估,验证了所建体系的合理性。

考虑网络安全约束的分布式智能电网边云协同优化调度方法

随着分布式资源配置容量与电力系统灵活性需求的不断提升,通过分布式智能电网(DSG)整合用户侧灵活资源并进行协同调度,对提升分布式电源就地消纳与配电系统实时供需平衡调节能力具有重要意义。考虑到DSG优化过程中的运行经济性、决策生成的实时性与能量网络安全性的需求,该文首先将DSG中灵活资源的优化调度过程描述为一个多智能体优化模型,并构建了基于边云协同的DSG系统层级优化调度框架;然后,建立了考虑产消者差异化特征的异构智能体交互环境模型,为兼顾异构产消者的设备运行要求与DSG系统的整体运行经济性和能量网络安全性,设计了考虑全局-局部奖励相结合的产消者智能体奖励方法;最后针对考虑异构智能体的离线训练任务提出了一种改进多智能体近端策略优化算法,并基于IEEE 33节点系统,利用该文所提方法对DSG系统实时优化调度过程中能量网络安全性、运行经济性与决策时效性的提升作用进行了验证。

考虑优先级的智能电网业务调度与资源分配方案

随着智能电网和5G通信技术的融合发展,越来越多的智能终端应用到智能电网系统。针对海量电力业务的分流处理问题,提出了一种考虑电力业务优先级的业务调度和资源分配方案。首先介绍了面向智能电网的基于软件定义网络的边缘计算处理架构,建立了业务处理模型。其次阐述了基于强占型优先级排队的业务调度机制,建立了业务卸载收益和卸载开销的数学模型,该模型以系统整体收益最大化为目标函数,并基于电力业务的卸载有效性得到每一种优先级业务在边缘服务器的资源分配阈值,并以资源分配阈值为约束条件。再次,利用改进的遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)求解最优的卸载和资源分配决策。最后通过实验仿真验证了IGA在收敛速度和个体选择方面均优于其他对比算法,对比其他方法所提方案在业务平均处理时间、功耗、高优先级业务平均处理时间等方面分别降低了69.2%、67.7%、73%,在系统收益方面提升了119%。

智能电网中基于密钥生成的物理层安全技术研究

电网作为国家重要基础设施,其安全性至关重要。无线通信在智能电网的发展中体现了重要作用,是实现智能电网泛在环境感知、嵌入式计算、网络通信等系统工程的重要保障。然而,在突破传统物理连接设备限制的同时,无线电磁传播的开放性也给智能电网带来了严峻的安全挑战。为了确保智能电网无线终端间的通信安全,文中提出了一种基于密钥生成的增强型物理层安全策略。该策略综合利用电网设备的物理标识、无线信道的随机特性以及时间戳功能,既可以实现“一次一密”的轻量级加密效果,又能够有效鉴别合法网络设备,从通信安全和设备识别两个角度为智能电网提供高效可靠的安全通信保障。仿真实验结果表明,文中所提出的物理层密钥生成方法可以充分保障无线通信安全,在实际应用中可以有效对抗窃听者的窃听攻击,同时针对恶意干扰攻击也具有很强的鲁棒性。

基于区块链的智能电网隐私保护数据聚合方案

为解决电力用户用电数据隐私泄露的问题,提出一种基于区块链的智能电网隐私保护数据聚合方案。每个智能电表分别使用Okamoto-Uchiyama加密算法和双线性聚合签名算法对用电数据进行处理,将其上传至区块链主节点。区块链主节点负责验证签名并聚合数据后将其存入区块链。电力公司从链上获取聚合数据。由于区块链主节点可能为了节省计算资源而不验证用户签名,发起懒惰攻击,引入可选性检验阶段,避免这种攻击。安全分析和性能评估表明,所提方案具有较好的安全性,能够以较低计算代价取得更优整体性能。

电力工程技术在智能电网建设中的应用浅析

智能电网对于现代化电力建设有着极其关键的作用,而且通过建成智能电网,相关部门可在日常工作中将其优势有效发挥出来,编制一套健全的电网规划方案,确保电网建设满足市场需求。在此背景下,本文基于对智能电网特点的分析,探究了其建设中电力工程技术的应用策略,希望能为同行业人员起到一定的参考作用。

基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法

为避免异常入侵信息过度占据电网存储环境,方便智能电网主机对入侵参量的动态检测与处理,提出基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法。在大数据处理架构中,确定异常行为指征的取值范围,联合已获取数据样本,求解入侵风险系数的计算结果,完成基于大数据技术的入侵信息处理。根据动态检测目标定义式,计算威胁性度量指标的具体数值,通过构建损失函数的方法,实现智能电网异常入侵信息的动态检测。对比实验结果表明,应用所提方法后,入侵信息在电网环境中的存储总量低于35%,符合动态处理电网异常入侵信息的应用需求。