数字基础设施绿色低碳发展中的关键科学问题与建议

数字基础设施是发展数字经济的重要载体,数字基础设施的深入推进促使数字技术与社会全方面深度融合,推动数字经济规模快速增长。千行百业的数字转型,将带来算力和通信需求激增,数字基础设施能源需求增长不可避免。如何使数字基础设施的能源需求增长与其碳排放增长脱钩,是“数字中国”与“碳中和目标”协同发展的关键。本文依据数字中国建设总体要求与全局部署,梳理目前数字基础设施绿色低碳发展现状与挑战,提炼数字基础设施绿色低碳发展中的关键科学问题,探讨数字经济发展与数字基础设施碳排放脱钩的技术路径,融合创新设计和推广应用的机制与制度保障,进而提出支撑国家数字基础设施绿色低碳发展路径和建议。

针对自动驾驶智能模型的攻击与防御

近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术为人类生产生活的方方面面带来了巨大的革新,尤其是在自动驾驶领域,部署着自动驾驶系统的智能汽车已经走进入们的生活,成为了重要的生产力工具.然而,自动驾驶系统中的人工智能模型面临着潜在的安全隐患和风险,这给人民群众生命财产安全带来了严重威胁.本文通过回顾自动驾驶智能模型攻击和防御的相关研究工作,揭示自动驾驶系统在物理世界下面临的安全风险并归纳总结了相应的防御对策.具体来说,本文首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的自动驾驶系统安全风险模型.其次,面向自动驾驶系统的三个关键功能层——传感器层、感知层和决策层,本文依据受攻击的智能模型和攻击手段归纳、分析了对应的攻击方法以及防御对策,并探讨了现有方法的局限性.最后,本文讨论和展望了自动驾驶智能模型攻击与防御技术面临的难题与挑战,并指出了未来潜在的研究方向和发展趋势.

祝贺《新媒体与网络》创刊

网络化、智能化、信息物理融合是信息科技的发展趋势,正在引领第四次工业革命。新媒体随信息科技与传播业深度融合应运而生,正在对人类社会的发展产生前所未有的影响。《新媒体与网络》的创刊恰逢其时,前途无量。

祝贺《新媒体与网络》创刊

网络化、智能化、信息物理融合是信息科技的发展趋势,正在引领第四次工业革命。新媒体随信息科技与传播业深度融合应运而生,正在对人类社会的发展产生前所未有的影响。《新媒体与网络》的创刊恰逢其时,前途无量。

祝贺《新媒体与网络》创刊

网络化、智能化、信息物理融合是信息科技的发展趋势,正在引领第四次工业革命。新媒体随信息科技与传播业深度融合应运而生,正在对人类社会的发展产生前所未有的影响。《新媒体与网络》的创刊恰逢其时,前途无量。

面向双碳目标的自动化和智能化理论与技术

基于国家自然科学基金委员会第324期双清论坛,本文针对面向双碳目标高耗能工业低碳运行与多介质能源协同减碳调控的国家重大需求,围绕低碳工业智能化和多能互补协同智能调控的自动化与智能化系统理论、关键技术及面向应用层面的基础性问题,分析了面向双碳目标的自动化和智能化的现状与发展趋势。在低碳工业智能化方面,聚焦工业生产全流程碳排放智能建模方法,低碳工业生产全流程数字化网络化智能化,流程工业低碳绿色制造,制造业异质能源综合利用与优化调控;在多能互补协同智能调控方面,聚焦研究多介质能源转化,多介质能源供给协同调控,多能互补与源储荷调控,能源“源-网-荷-储”一体化决策与综合安全,零碳智慧能源系统的结构化变革,城市智慧能源管控。围绕上述内容,讨论了面临的挑战,给出了凝练的科学问题与主要研究方向,提出了相关的政策建议。

适用于新型电力系统调度和规划的数学模型框架及碳排放指标分析

目前我国全社会总碳排放量中约35%~40%来自电力系统,因此,构建新能源高渗透率的新型电力系统,降低电力生产中的碳排放,是实现“2030碳达峰、2060碳中和”目标的必然选择。在双碳战略目标下的新型电力系统建设过程中,有两个问题尤为重要:第一,新型电力系统恰当的数学模型框架是什么样的?这是解决新型电力系统规划、运行调度、分析计算等问题的基础;第二,怎样准确评估新型电力系统碳减排潜力和在此基础上怎样准确识别系统中制约碳减排的瓶颈因素?文中从新型电力系统规划及运行调度角度对以上两个问题进行分析。首先,我们从新型电力系统源、网、荷、储4个方面对比总结了现有的各组成要素模型,对应当采用的系统框架提出了建议;接着,在新型电力系统数学模型框架基础上,提出了理想碳排放量、各因素对碳排放的灵敏度指标定义及其应用方法,这些指标将有助于为新型电力系统建设提供参考。

信息物理融合系统理论与应用专刊序言

信息物理融合系统(Cyber physical systems,CPS)是集控制、通信与计算于一体的智能系统.CPS在智能感知和信息通信的基础上,通过信息计算和物理过程的相互影响实现计算、通信和控制的深度融合和实时交互,以安全、可靠、高效和实时的方式检测及控制物理系统,实现全系统的自治和协作.

电力市场中电力供应商竞标策略的选择

对于电力市场中一个独立的电力供应商而言 ,除了解决传统意义上的机组组合或水火电联合经济调度问题 ,更重要的是如何选择竞标策略以使利益最大化。文中提出利用序优化的方法解决日竞标电力市场中电力供应商的竞标策略选择问题。首先建立电力市场仿真模型并构造一个尽量小而好的竞标策略子集 S,并保证 S在概率意义上含有“足够好”的解 ,然后通过对 S中每一个元素的精确计算得到其中最好的竞标策略 ,并以此作为最终的竞标策略。基于一个拥有 1 0个火电机组的独立电力供应商和美国加州电力市场历史价格数据的仿真结果表明 。

基于粗糙集理论的入侵检测新方法

提出了一种高效低负荷的异常检测方法 ,用于监控进程的非正常行为 .该方法借助于粗糙集理论从进程正常运行情况下产生的系统调用序列中提取出一个简单的预测规则模型 ,能有效地检测出进程的异常运行状态 .同其它方法相比 ,用粗糙集建立正常模型要求的训练数据获取简单 ,而且得到的模型更适用于在线检测 .实验结果表明 ,该方法的检测效果优于同类的其它方法 .

层次化网络安全威胁态势量化评估方法

安全评估是贯穿信息系统生命周期的重要管理手段,是制定和调整安全策略的基础和前提.只有充分识别系统安全风险,才能有针对性地采取有效的安全防范措施.基于IDS(intrusiondetectionsystem)海量报警信息和网络性能指标,结合服务、主机本身的重要性及网络系统的组织结构,提出采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全威胁态势量化评估模型及其相应的计算方法.该方法在报警发生频率、报警严重性及其网络带宽耗用率的统计基础上,对服务、主机本身的重要性因子进行加权,计算服务、主机以及整个网络系统的威胁指数,进而评估分析安全威胁态势.实验表明,该系统减轻了管理员繁重的报警数据分析任务,能够提供服务、主机和网络系统3个层次的直观安全威胁态势,使其对系统的安全威胁状况有宏观的了解.而且,可以从安全态势曲线中发现安全规律,以便调整系统安全策略,更好地提高系统安全性能,为指导安全工程实践、设计相应安全风险评估和管理工具提供了有价值的模型和算法.

网络化系统安全态势评估的研究

针对当前网络安全评估系统不能提供有用态势信息的缺陷,利用入侵检测系统的日志库,结合服务、主机自身的重要性及网络系统的组织结构,提出了采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全态势定量评估模型及其相应计算方法.该方法在攻击频率及攻击严重性的统计分析基础之上,利用服务和主机自身的重要性因子进行加权,计算网络系统内服务、主机以及整个网络系统的风险指数,进而评估分析安全态势.通过使用HoneyNet数据进行实验测试表明,该模型能够准确评估服务、主机和网络系统3个层次的安全态势,给管理员提供直观的安全态势曲线.

人工智能系统安全与隐私风险

人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮,它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新.在某些特定领域中,人工智能已经表现出达到甚至超越人类的工作能力.然而,以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境,人工智能系统的安全和隐私问题正逐渐暴露出来.通过回顾人工智能系统安全方面的相关研究工作,揭示人工智能系统中潜藏的安全与隐私风险.首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的安全威胁模型.从人工智能系统的4个关键环节——数据输入(传感器)、数据预处理、机器学习模型和输出,分析了相应的安全隐私风险及对策.讨论了未来在人工智能系统安全研究方面的发展趋势.

信息物理融合系统综合安全威胁与防御研究

信息物理融合系统(Cyber-physical system, CPS)是计算单元与物理对象在网络空间中高度集成交互形成的智能系统.信息系统与物理系统的融合在提升系统性能的同时,信息系统的信息安全威胁(Security)与物理系统的工程安全问题(Safety)相互影响,产生了新的综合安全问题,引入严重的安全隐患.本文介绍了CPS的概念与安全现状,给出了CPS综合安全的定义;在对现有安全事件进行分析的基础上,提出了CPS的综合安全威胁模型;从时间关联性和空间关联性的角度,对现有CPS攻击和防御方法进行了分类和总结,并探讨CPS综合安全的研究方向.

基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一 ,作者利用 BP神经网络进行电力系统短期负荷预测 ,在保证有足够的训练样本的前提下 ,对预测模型进行合理分类 ,构造了相应于不同季节的周预测、日预测模型 ,并对输入变量的选择 ,特别是温度的选取问题 ,进行了讨论。在神经网络训练的过程中 ,往往会出现过拟合的现象 ,给预测的结果带来不利的影响 ,为此在训练过程中 ,将样本随机地分离为训练集和测试集来防止这个问题。典型算例的计算表明 ,该方法是有效的。

水火电联合短期调度的混合整数规划方法

针对大型水火电联合系统的短期优调度问题,建立考虑直流网络安全约束与排污约束的水火电联合调度模型。在考虑梯级水库的非线性水电转换关系、水电机组的不连续出力区间、水流延迟等因素的基础上,提出将非线性因素线性化的合理途径,将该安全约束机组组合问题转换为线性混合整数规划问题,应用混合整数规划软件包对西北电网的实际算例进行了测试。结果表明,所提出的模型能有效地处理大型水火电联合系统中的各种复杂约束,采用的线性化方法可以显著降低求解复杂性,求解结果表明,采用该方案较采用常规方案可以减少约1.5%的发电成本。

基于支持向量机的网络入侵检测

将统计学习理论引入入侵检测研究中 ,提出了一种基于支持向量机的入侵检测方法 (SVM BasedID) 针对入侵检测所获得的高维小样本异构数据集 ,将SVM算法在这种异构数据集上进行推广 ,构造了基于异构数据集上HVDM距离定义的RBF形核函数 ,并基于这种核函数将有监督的C SVM算法和无监督One ClassSVM算法用于网络连接信息数据中的攻击检测和异常发现 ,通过对DARPA数据的检测试验结果表明提出的方法是可行的。

博客网络中具有突发性的话题传播模型

提出了一个基于节点知名度和活跃度的离散时间话题传播模型.该模型的参数具有明确的物理意义,可体现话题动态传播过程的特征,并可为话题传播趋势的预测研究提供依据.通过统计和分析中国最大的博客站点——新浪博客在几个月中若干具有突发性的事件引起的热门话题数据,结果表明,所提出的模型可以较为精确地再现话题的实际传播过程并体现传播速率的重尾现象.

考虑传输安全裕度的电力系统发电经济调度

对于考虑不确定性风电等新能源接入的电力系统调度,合理的潮流分布对降低线路过载风险、提高经济调度的鲁棒性具有重要意义。为此,提出传输安全裕度和备用可用性的概念,并建立考虑传输安全裕度的经济调度模型,通过引入合理的成本约束,保证运行成本与传统调度时相比不会显著增加。从传输安全裕度、备用可用性、安全裕度与运行成本的关系3个方面进行数值测试,验证方法的有效性。结果表明,该方法可提高传统调度中阻塞或重载线路的安全裕度,有效避免因线路传输容量限制而导致的备用不足问题,从而提高调度计划应对不确定性扰动的能力,因此该模型可获得安全性和经济性更好的平衡。

基于车辆行驶行为特性建模的电动汽车充放电策略与分析

为分析电动汽车充放电对区域配电网的影响,减小充电负荷对电网的负面冲击,对离家时间、到家时间、每日行程个数和单个行程距离4个关键要素进行建模,建立了车辆行驶行为特性模型。基于行驶行为特性,通过两阶段优化模型,对电动汽车充放电代理商(aggregator)建立了考虑电池充放电寿命损耗的"最小费用?最小波动"(minimum-costleast-fluctuation,MCLF)的充放电策略。该方法的目标是在满足用户需求的基础上,减少充放电代理商的运营费用,并将充放电负荷波动降到最低。仿真实验结果验证了该方法的有效性,并且表明:当电池成本降至现阶段的1/4,放电电价提高到0.6元/kW?h,电动汽车参与对电网放电才会有显著的经济收益;谷电价时长为8 h可以有效减小电动汽车充电对电网造成的冲击。