基于深度强化学习的住宅区电动汽车充电策略

为降低电动汽车(Electricvehicle,EV)充电成本、缓解用户里程焦虑,提出了一种基于深度强化学习算法的EV充电控制策略。首先,使用数学模型定量分析EV用户的充电成本、里程焦虑以及电池老化;然后,将EV充放电问题转化为状态转移概率未知的马尔可夫决策过程,使用强化学习算法得到离散的充放电决策。与传统的基于模型预测控制算法相比,在用该策略得到充电策略时可以不依赖充电环境的精确模型以及EV用户行为等不确定性因素的预测结果。实验结果表明,应用该策略可以在满足用户充电需求的同时降低充电成本、保护电池,其控制性能相比基于模型预测控制的充电策略也更为优异。

电力集合竞价交易环境下用户隐私保护方案研究

在电力集合竞价交易中,用户竞价信息存在被窃听或篡改等风险,这会导致用户隐私泄露,造成经济损失,影响交易系统的公平性和透明性,甚至会对电力系统的稳定运行造成影响。因此,确保用户安全地参与电力集合竞价交易成为亟待解决的问题。为此,提出了一种基于联盟链和无证书聚合签密的隐私保护方案。使用了假名技术,防止用户参与电力集合竞价交易市场时真实身份信息被泄露;使用了改进的无证书聚合签密和时释性加密算法,竞价信息通过加密后上传至联盟链,确保了竞价信息的安全;通过联盟链和智能合约实现了电力集合竞价交易市场的公平性和透明性,交易匹配结果通过共识后上传到联盟链,确保数据安全存储。性能分析和实验结果表明,本方案计算开销较低,同时满足交易系统所需的安全特性,适用于电力集合竞价交易环境。

基于Spark和IPPSO_LSSVM的短期分布式电力负荷预测算法

为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。

基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法

为了提高电力负荷预测精度,应对电力系统智能化所带来的数据海量化高维化带来的单机计算资源不足的挑战,提出了一种在线序列优化的极限学习机短期电力负荷预测模型。针对电力负荷数据特性,对极限学习机预测算法进行在线序列优化;引入分布式和multi-agent思想,提升负荷预测算法预测准确率;采用云计算的MapReduce编程框架对提出的算法模型进行并行化改进,提高其处理海量高维数据的能力。选用EUNITE提供的真实电力负荷数据进行算例分析,在32节点云计算集群上进行实验,结果表明基于该模型的负荷预测精度均优于传统支持向量回归预测算法和泛化神经网络预测算法,且提出的算法具有优异的并行性能。

电力调度自动化系统中基于可信度的访问控制模型

针对电力调度自动化系统对访问控制的要求和基于角色的访问控制模型存在的缺陷,提出了一种基于可信度的角色访问控制模型。将用户身份可信与行为可信相结合,根据用户身份认证过程中捕获到的隐含信息,借助人工智能不确定性推理理论计算用户的可信度,并将可信度参与用户授权。对角色、权限分别设置可信度激活阈值,用户必须通过角色、权限的可信激活约束才能获得相应的权限。该模型能实现灵活的系统授权,保证了用户对系统资源安全访问,很好地适用于现有的电力调度自动化系统。

荞麦叶内抗氧化系统对铝胁迫的响应

以荞麦(FagopyrumesculentumMoench)为实验材料,采用沙培法,研究了荞麦对不同铝质量浓度胁迫下体内保护酶的响应和变化规律。结果表明,铝胁迫下荞麦体内铝质量浓度的升高促进了过氧化物酶的活性,抑制了过氧化氢酶和超氧化物歧化酶的活性,增加了蛋白质、丙二醛、抗坏血酸和游离脯氨酸的含量;多酚氧化酶和抗坏血酸过氧化物酶在适当的铝质量浓度处理下活性都有提高。在高铝处理下,叶片中积累的铝明显较根和茎多。在铝的胁迫下,荞麦体内非酶系也发挥了重要的作用。

一种基于GCM的智能变电站报文安全传输方法

由于采用以太网进行架构,因此,基于IEC 61850标准的智能变电站对信息安全提出了新的要求。制造报文规范(MMS)、采样测量值(SMV)、通用面向对象的变电站事件(GOOSE)是智能变电站常用的3种报文,其能否安全传输对整个变电站的安全至关重要。考虑到采用一种报文对应一种认证和加密算法的方式势必增加网络设备负担、影响其互操作性,文中设计了智能变电站中的报文安全机制,并进行了基于GCM(伽罗华/计数器模式)加密认证算法的智能变电站报文安全传输的报文格式设计;以GOOSE报文为例进行了基于GCM的算法设计和时间开销分析;最后,进行了基于GCM的智能变电站报文安全传输方法的优点分析。通过分析可以看出,针对不同报文的安全需求采用基于GCM的报文通用认证和加密算法,并通过选择不同的算法模式实现不同报文的安全传输,可提高智能变电站的报文信息安全和网络性能。

低强度微波辐射对人精子非热生物效应的研究

选用频率２４５０ＭＨｚ分别在３、５、７、９ｍＷ／ｃｍ２的功率密度，使用新型宽带横电磁传输室（ＢＴＥＭＣＥＬＬ）辐射人精子１小时，我们发现只有５ｍＷ／ｃｍ２的强度对人射子的活动度、存活率、畸形率又穿卵率有显著的影响，这表明在５ｍＷ／ｃｍ２附近存在明显的功率密度窗效应。同时还发现，７ｍＷ／ｃｍ２组的精子的染色体出现畸变。最后对实验结果进行了讨论。

低强度微波辐射对人细胞非热生物效应的研究

选用频率２４５０ＭＨｚ分别在１，３，５，７ｍＷ／ｃｍ２的功率密度下使用新型宽带横电磁传输室辐照人外周淋巴细胞和红细胞以及Ｈｅｌａ细胞。采用细胞遗传学实验技术，测定外周血淋巴细胞的微核发生率、染色体畸变率、ＳＣＥ值及有丝分裂指数；通过聚丙烯酰胺凝胶电泳技术分析辐照后细胞膜骨架蛋白的变化；运用软琼脂细胞克隆形成法测定微波辐射对Ｈｅｌａ细胞克隆形成能力的影响。结果表明在５ｍＷ／ｃｍ２和７ｍＷ／ｃｍ２的功率密度下能使淋巴细胞微核发生率、染色体畸变率、ＳＣＥ值显著升高，使人红细胞膜骨架蛋白发生部份解离，对Ｈｅｌａ细胞克隆形成能力有明显的抑制作用。在７ｍＷ／ｃｍ２功率密度下，辐射使人淋巴细胞有丝分裂指数显著降低，染色体发生明显的解螺旋现象。最后对细胞的非热效应进行了初步的探讨。

基于依赖搜索树的电力通信网络告警关联方法的研究

从电力通信网的告警机制出发,针对其网络结构和告警信息数据的特征,对告警关联规则及故障定位进行了研究,利用搜索树可以减少搜索空间和覆盖结点的特点提出了一种基于依赖搜索树的告警关联方法。该方法的基本思想是把告警序列中属于一类的告警信息聚合在一起,并用较少的信息代替这一类,从而使海量告警信息简约化,最终能够准确的表达故障信息,达到定位故障的目的。该方法基于故障传输模型,建模简单,能够直接利用结点的依赖关系,并且适用于多故障源的情况。通过算例分析,证明此方法能对电力通信网络的告警信息进行分析,并且能快速准确发现故障源,便于网络的维护。

人工免疫中一种新的基因库初始化方法

在基于人工免疫的入侵检测研究领域,一般都是应用随机产生字符串的方法来生成检测器。这种方法生成检测器的速度较慢,而且生成的检测器集的检测率低。由于非我样本中存在着关于非我空间的信息,提出通过应用非我样本来初始化基因库并应用基因库来生成检测器的方法来检测入侵。应用KDD Cup 1999入侵检测数据集,通过实验证明该方法是有效的,能更快地生成检测率更高的检测器集。

脉冲电磁场对细胞的特异性作用研究

本文研究了脉冲电磁场（ＥＭＰ）对细胞作用特异性，并初步探索了作用机理。

差分隐私保护下面向海量用户的用电数据聚类分析

智能电表实现了对用户用电信息全方位实时收集,使得对用户用电行为精准聚类分析成为了可能,然而在分析过程中易泄露用户信息。为此,提出了一种差分隐私保护下用户用电数据聚类分析的方法,该方法运用两阶段隐私保护聚类技术解决精准分析与隐私保护不能并存的矛盾。两阶段聚类采用了分布式的思想,包括局部聚类和全局聚类两部分。局部聚类采用了隐私保护下的自适应K-means算法对智能电表采集的原始用户用电数据进行初次聚类;全局聚类设计一种新的基于密度和层次思想的聚类算法用于对初次聚类结果进行二次优化聚类。相关实验表明了该方法的有效性。

改进BP神经网络的SVM变压器故障诊断

油中溶解气体是变压器故障诊断的重要依据,为了融合以及扩充变压器油中溶解气体含量的特征信息,提高变压器故障诊断准确率,文中提出了改进BP神经网络的SVM(Support Vector Machine)变压器故障诊断方法。通过改进的BP神经网络将5维的气体特征信息进行融合并扩充到128维;在改进的BP神经网络中使用每层提取的特征向量作为SVM的输入对变压器故障进行诊断,增加改进的BP神经网络中诊断准确率较高的特征向量的权重;选择累积权重最大的特征向量作为输入,使用SVM进行变压器的故障诊断。该方法经过多层神经网络的映射使提取的气体特征信息融合及扩充后具有更加明显的特征区别,从而可以有效的提高SVM的诊断准确率。实验结果表明,所提出的算法与BP神经网络和SVM的变压器故障诊断方法相比诊断准确率有较大的提升。同时,随着训练数据样本的增加,模型的诊断准确率具有一定的提升。

电力信息系统中基于属性的访问控制模型的设计

电力信息系统构成一个复杂的多域环境,它为电力行业进行信息交换和协作带来便捷的同时,也带来了极大的安全隐患。由于多域环境下存在多种应用系统,且用户数目众多、来源广泛,给传统的基于角色访问控制(RBAC)模型带来了用户—角色赋值工作量大、多域间映射困难等问题。文中针对多域环境设计了一种基于属性的访问控制模型,属性是在角色的基础上扩展得来的,并提出利用元属性和元策略分别对域内的属性和策略进行描述,充分满足电力信息系统所处的异构环境和所有者对资源进行自主管理的需求,保证了域内、域外用户对系统资源进行访问的安全。

烟叶原料生产应满足卷烟工业的要求

烟叶原料是卷烟生产的物质基础。随着市场的变化和科技的发展,卷烟工业对烟叶原料提出更高的要求。结合工业的生产现状和发展趋势,分析了卷烟工业对原料质量和稳定性的要求。针对当前我国烟叶原料生产供应存在的突出问题,提出了一些建议。

脉冲电磁场对细胞作用的特异性研究

本文研究了脉冲电磁场（ＥＭＦ）对细胞作用的特异性，并初步探索了作用机理。

瞬态电磁场与生物体相互作用的研究

本文研究了电磁脉冲与细胞体的相互作用机理,并给出了初步结论.

基于XML构建安全的Web服务

介绍了Web服务的特点 ,讨论了与Web服务相关的XML安全技术。在此基础上 ,将目前成熟的安全体系结构PKI和Web服务融合起来 ,提出了一个新的基于XML的Web服务分层安全模型 ,并对其安全性和特点进行了详细的分析论述。最后给出了该模型中的核心部分———安全服务子层的设计实现。

电力企业信息网络系统的综合安全策略

分析了电力企业信息网络系统的安全威胁 ,针对这些威胁提出了在网络级、系统级和应用级分别进行安全设计的综合策略。考查并总结了典型的电力企业信息网络系统的逻辑结构 ,为此提出了网络级的安全策略 ,主要采用虚拟局域网技术、防火墙技术及针对 Internet的相关安全技术。系统级安全设计主要进行了操作系统安全、数据库系统安全、数据加密技术、数字签名技术和系统记录等安全策略。应用级安全设计主要采用了先期加密和数字签名技术、动态权限策略和操作的记录策略 ,并提出了一个安全、速度快和实用的组合加密与数字签名算法。实践证明综合安全策略安全、可靠而实用。