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。

考虑合约转让的风-水-火中长期交易出清模型

风电出力的不确定性导致执行中长期合约时产生弃风或遭受偏差惩罚,为弥补中长期合约交易灵活性的不足,提升风电的消纳比例,提出一种考虑合约转让的风-水-火中长期交易出清模型。考虑风电出力的不确定性,根据风电出力的概率分布,将其出力品质区间划分为确定部分和不确定部分;风电确定部分参与上层的中长期市场交易,以电力系统总体购电成本最小为目标,建立风电确定部分、火电和水电中长期竞价模型,得到中长期合约交易的合约电量和价格,并将出清结果传递给下层;剩下的风电不确定部分参与下层合约转让交易,利用蒙特卡洛方法将风电不确定部分生成典型场景集,以风电利益最大化为目标,以水电和火电利益诉求为约束,建立风电、水电和火电三方自主协商的合约转让交易模型,从而充分挖掘水电和火电的灵活性调节能力,将原中长期合约中水电和火电承担的电量转移给风电,并将合约转让交易情况反馈给上层,进一步优化上层中长期出清结果。改进的IEEE30节点系统算例结果分析表明:所提出清模型不仅提升了风电在中长期市场的消纳水平,而且降低了二氧化碳等污染物的排放,同时也有效保障了各合约转让交易参与主体的利益,增强了市场主体参与合约转让交易的积极性和主动性。

基于VAE-Kmeans算法的台区聚类精准画像技术

构建起台区用电的精准画像,刻画台区负荷特性及用电模式,对精细化负荷预测、负荷波动分析溯源及台区业务场景能够起到精准指导作用。为此,提出一种基于VAE(变分自编码)-Kmeans算法的台区聚类精准画像技术。采用变分自编码、Kmeans聚类和时间序列相似度算法,从多种维度提取台区和行业负荷的典型曲线,通过综合评估确定最相似的行业负荷,为台区分配相应的画像标签。以占比较大的居民台区为例,构建基于聚类分析和决策树算法的深度挖掘和精准描绘策略,形成了14种城乡居民用电台区精准画像类别,为精细化负荷预测、差异化台区运维管理策略提供了坚实基础。

肿瘤相关巨噬细胞与结直肠癌:从机制到治疗的研究进展

结直肠癌(colorectal cancer,CRC)是一种发生在消化系统的恶性肿瘤,其发病率和死亡率位居世界肿瘤榜首。肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)介导了CRC的进展,肿瘤相关巨噬细胞(tumor-associated macrophages,TAMs)作为TME的主要成分,调控了CRC的发生、增殖、迁移、侵袭和耐药等多个过程。该文综述了TAMs的来源、极化、表型的调控以及在CRC中的调控机制和治疗策略方面的进展。虽然TAMs在CRC的临床研究仍有待探索,但明确了其在CRC中的治疗意义并为理解TAMs与CRC之间的关系提供了思路。

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.

基于分段预测及天气相似日选择的区域电网短期负荷预测方法

为了提高对低谷、午间高峰、午间低谷、晚间高峰时段的负荷预测精度,提出一种基于分段预测及天气相似日选择的短期负荷预测方法。首先,分析包括气象及经济在内的不同因素对区域电网不同时段负荷的影响,并选取相关特征构建训练集;其次,采用长短期记忆神经网络模型实现对不同时间点的负荷预测;之后,利用互信息及欧式距离选取与待预测日天气条件接近的相似日,并将该日负荷曲线作为参考,与前述分段负荷预测结果结合作为待预测日的负荷预测结果。实验结果表明,所提出的短期负荷预测方法能够有效提高短期负荷预测精度,特别是对低谷、午间高峰、午间低谷、晚间高峰时段的预测精度有明显提升。

考虑DLR和风电预测不确定性的机会约束机组组合模型

为了提升电力系统消纳可再生能源的能力,提出了一种考虑动态线路潮流极限(dynamic line rating,DLR)与风电不确定性的机会约束机组组合模型。首先利用埃尔曼(Elman)神经网络与多元自适应回归样条(multivariate adaptive regression splines,MARS),建立起基于熵值法的DLR组合预测模型。其次根据DLR的不确定性制定了DLR机会约束集,构建了考虑DLR与风电不确定性的机会约束机组组合模型。最后,在IEEE-118节点系统上对所提模型进行仿真。仿真结果验证了模型的正确性与有效性,同时表明DLR技术可以明显降低电力系统总运行成本,并且能够大幅度提升电力系统消纳可再生能源的水平。

基于人工智能的电力系统网络攻击检测研究综述

随着电力系统中信息域与物理域的深度融合和新型电力系统建设的快速推进,网络攻击已对电力系统安全稳定运行构成巨大威胁,亟需发展电力系统网络攻击检测技术。人工智能技术在数据特征提取、复杂系统建模、非线性问题求解等方面的优势,使其成为了电力系统网络攻击检测的主流方法。论文首先概述了新型电力系统在结构复杂性、信息物理耦合、智能化程度3个方面的特征,并分析了新型电力系统在物理层、网络层和应用层可能遭受的网络安全威胁。然后从物理层终端设备、网络层流量、应用层报文和应用层业务系统4个方面对基于人工智能的网络攻击检测方法进行了详细综述。最后讨论了新型电力系统中攻击检测、攻击阻断、事后恢复3者之间的耦合关系和主动防御技术当前急需解决的问题,并对未来研究方向进行了展望。

配电网用户侧异构电力物联设备运行安全管控分析

随着配电网用户侧异构电力物联设备(UPID)接入电力系统的规模进一步扩大,给电力系统带来了一种新型的安全威胁——需求侧操控攻击。在此背景下,电力系统有必要对配电网UPID进行运行安全管控。为此,将软件定义网络(SDN)融入电力信息物理系统,提出一种针对配电网UPID控制指令的动态路由策略。首先,针对海量的设备数据,在各变电站部署边缘计算服务器;其次,考虑控制指令关联运行功率、动态信用以及电力系统网架结构等因素,构建一种三阶段的动态路由策略;最后,利用SDN控制器对控制指令实现就地控制。仿真结果表明,所提基于SDN的动态路由策略通过拒绝转发低信用的控制指令可有效避免大规模配电网UPID异常动作给电力系统带来的恶意影响,为电力系统抵御需求侧操控攻击提供一种解决思路和实施方案。

配电网用户侧异构电力物联设备安全研究综述及展望

随着配电网用户侧异构电力物联设备(简称为“配电网用户侧物联设备”)接入电力系统,电力系统的安全防护边界变得日益模糊,使得基于物理隔离装置的安全防护体系无法成为保护电力系统运行安全的壁垒。考虑到设备的网络风险特征,配电网用户侧物联设备的网络安全给电力系统运行带来了新的隐患。为了更好地揭示电力系统在大规模配电网用户侧物联设备接入场景下所面临的安全威胁,并为制定相应的安全防护措施提供参考,对配电网用户侧物联设备的安全研究进行了全面的综述与展望。结合设备各组件间的通信架构,分析了目前配电网用户侧物联设备的网络安全脆弱性以及潜在的攻击手段;考虑配电网用户侧物联设备终端的运行特性,揭示其异常动作对电力系统造成的安全影响;从设备的“端”“管”“云” 3个方面重点综述了目前配电网用户侧物联设备各组件的主要安全防护研究;对该领域未来需要深入探索的研究方向进行了展望。

Dyn11型变压器额定容量智能校核方法

配电变压器额定容量校核对配网的优化运行控制以及安全可靠运行都起着重要作用。针对Dyn11型配电变压器额定容量校核效率低、精度差等问题,提出了一种基于电压降相间-时间差分的Dyn11型配电变压器额定容量校核方法。首先利用相间差分法弱化配电变压器高压侧数据波动对校核造成的影响,其次结合时间差分法降低配电变压器运行环境所带来的扰动;然后利用基于密度的聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)以及异号剔除原则进行降噪处理,从而进一步提高额定容量校核的准确率;最后基于某省配网变压器开展了算例验证。研究结果表明:所提方法具有90%以上的准确度,能够对Dyn11型配电变压器的额定容量进行有效的在线校核。论文研究可为配电变压器容量校核提供参考。

大规模空调负荷在恶意控制下的配电网风险分析

针对目前配电网第三方终端智能设备存在信息安全防御程度低、没有严格的准入标准等问题,分析了大规模空调负荷在恶意控制下的配电网安全运行风险。首先,根据配电网中不同类型空调功率响应特点,建立相应的空调负荷攻击模型。其次,分析了空调启停和温控后运行功率变化,制定快速、持续攻击策略,以造成严重电力电量不平衡。最后,通过某网区10 kV馈线进行仿真分析,结果表明该攻击模型不仅可快速造成馈线停电事故,而且还可长时间地造成电力公司和用户的经济损失。

染料木素抗结直肠癌分子机制的研究进展

结直肠癌是世界范围内的恶性肿瘤,发病率逐年上升,预后差且尚无有效治疗药物。迫切需要探索挖掘结直肠癌发生发展的机制及寻找新的治疗药物。染料木素已被大量研究证明可用于结直肠癌的治疗。它是一种多酚异黄酮化合物,大量存在于大豆或大豆制品中,在亚洲人群中被广泛食用。具有多种生物活性,包括抗糖尿病、抗炎症、抗肥胖和抗血管生成、心脏保护功能及抗癌,其中抗癌作用研究最为广泛。染料木素抗结直肠癌的分子机制涉及多个方面:抑制肿瘤细胞增殖、侵袭及迁移,抗凋亡、氧化应激和炎症等。本文将围绕以上几个方面展开论述,将近年研究成果进行总结,以开发具有良好抗癌潜力的新型治疗药物,为结直肠癌的治疗提供理论基础。