高并发的数据安全能力微服务架构及调度算法

当前,电力系统业务以微服务为主,业务架构发生了显著变化,数据安全能力需要与业务深度融合。然而,现有的数据安全能力仍以传统软硬件架构为主,无法满足跨域流动场景的动态弹性防护需求,难以适应业务架构的变化,亟需研究基于微服务化架构的数据共享交互安全保护技术。然而由于电力系统产生的数据量巨大,不同数据又有着不同的数据安全需求,普通的微服务架构难以解决电力系统微服务架构在高并发场景下的负载失衡。针对以上问题,提出了一种基于开普勒优化算法(Kepler Optimization Algorithm,KOA)的数据安全能力微服务调度算法,旨在实现负载平衡,从而提升系统的高并发处理能力。通过对云集群节点资源和微服务性能进行详细建模,以平衡集群负载与最小化微服务运行时间为目标构建了优化模型。实验结果显示,基于KOA的数据安全能力微服务调度算法在均衡服务器负载、提升集群系统处理效率以及降低任务响应时间方面具有显著效果,有效提升了系统的并发性能。

基于机器学习的无线传感器网络入侵检测算法

针对资源受限的无线传感器网络入侵检测效果不佳的问题,本文提出了一种基于机器学习的无线传感器网络入侵检测算法。该算法将数据局部密度和数据特征距离引入模糊聚类,提高了聚类有效性的同时降低了聚类收敛的时间;该算法将聚类得到的模糊隶属度作为模糊因子应用于模糊支持向量机,降低了人为选取模糊因子造成的主观性,将噪声点和孤立点对分类造成的影响降至最低。以WSN-DS数据集为实验数据,理论分析及实验结果表明:本文提出的入侵检测算法具有检测率高、计算复杂度低等特性,能够适用WSNs这一应用场景。

基于大数据的全业务统一数据中心数据分析域建设研究

随着各业务信息系统建设和应用的不断深入,国网福建电力已积累了大量结构化、非结构化、电网GIS、海量历史和海量准实时等业务数据资源,且目前构建的数据中心大多采用传统技术,扩展性不强,建设成本极高,计算处理及分析挖掘能力有限。文章提出采用大数据技术构建国网福建电力全业务统一数据中心数据分析域,实现统一分析服务应用,加快分析决策类应用与数据分析域的融合改造,为公司分析型应用提供高效的分析计算能力及统一的运行环境,以有效推进数据管理与应用,支撑企业级数据分析应用的全面开展。

网络终端准入控制标准策略研究

网络终端准入控制标准是指对电力企业内网终端设备进行规范化的标准。本文从终端标准化管理、终端智能管控和扩展应用研究三个方面出发,为每方面的标准和操作方法做了详细的研究和阐释,编制了一套具体可行的控制标准。终端标准化管理以现有的信息终端设备管理条目为基础,立体化阐述了基于终端设备全过程和不同角色的终端标准化管理方法。终端智能管控介绍了一种基于入网规范管理系统(ASM)的管控方法。扩展应用研究部分介绍了在实现终端标准化管理的基础上,为进一步提升运维效率而采用的软件方法。

基于GPRS通信的地表径流泥沙在线监测系统设计

基于目前地表径流所产生泥沙的在线监测效率与检测准确率低的情况,基于GPRS通信开发了地表径流泥沙在线监测系统。该系统设计分为硬件与软件两部分环境,硬件环境主要设计了采集器、控制器、传输器和监测器四大模块;软件环境针对GPRS通信技术的特点,设计了系统在线监测流程。通过二者的结合与实际应用场景的分析得出,该系统径流泥沙含量数据值与实际值仅相差0.2 kg/m^(3),且数据较为稳定,由此可知该系统具有更高的时效性与稳定性。

面向新型电力系统的光伏电站监控系统网络安全防御体系分析

新型电力系统以新能源为主体,承载着我国实现碳达峰、碳中和、能源转型的使命,对保证我国能源安全,实现可持续发展具有重大意义。电力系统在转型升级过程中面临着设备安全风险、网络安全风险、安全计算风险等问题。新型电力系统的光伏电站监控系统网络安全防御系统基于风险分析和识别技术,将安全防御技术手段与安全管理相结合,保障光伏电站监控系统的网络安全,助力电网的数字化转型升级。

自动化运维系统故障自愈算法浅析

为加强自动化运维系统的运行管理,保证整个系统的稳定及可持续运行,要求自动化运维系统具有一定的故障自愈能力。本研究以智能配电网为例,分析智能配电网运行过程中的故障管理需求,然后基于图论的量子粒子修正算法设计故障自愈模型,并通过故障数据采集和数据处理分析,提出配电系统线路永久性故障的解决办法。该算法智能化程度高、计算速度快,且具有较强的收敛性,能显著降低算法迭代过程中不可行解的个数,减小故障发生时配电网网损和负荷断电率,在配电网故障自愈方面有一定的使用价值。

基于机器学习的自动化运维系统应用研究

为了在电力行业数据中心机房预警系统中何融入机器学习功能,解决目前设备预警系统历史数据利用率低、预警信息需要人工判断、无法利用机器学习模型等问题,以BP神经网络、Stacking模型及Hadoop集群技术为基础,设计一款运维改进方案。探讨系统功能、预警模块、系统管理模块、模型的重复使用及训练的方案。通过应用大数据进行测试,结果表明传统模型的训练需要的时间较长。对于单个模型而言,其训练时长会小于采用Stacking集成模型进行训练所需的平均时长。由此可知,不论是单个模型还是Stacking模型,其模型预测方面的耗时几乎可以实现实时预测。

基于业务流程编排的自动化运维实现研究

在传统编排系统的基础上,采用精细化流程模型联合Choreography编排模型搭建了业务流程自动化编排系统,通过对某大型电商平台的业务信息进行业务流程编排测试,利用业务流程编排的运行速度、出错率以及编排有效率指标结果与传统业务流程编排情况来评价该系统的运行效果。结果显示,与传统业务流程编排系统相比,该系统的运行速度明显提升,差异具有统计学意义(P<0.05);业务流程编排的出错率明显降低,其差异具有统计学意义(P<0.05);与此同时,该系统的业务流程编排有效率在测试10 000次时达到98.6%,相较于传统业务流程编排系统明显提升,其差异具有统计学意义(P<0.05)。

基于空间几何计算的输变电工程重大变动环境影响模型研究

由于输变电工程环境影响因素众多,常规的环境影响模型无法准确计算其权重指标,为此提出基于空间几何计算建立新的输变电工程重大变动环境影响模型。构建环境影响指标体系,确立三项输变电工程重大变动综合指标。基于空间几何计算确定指标权重,得到权重指标计算方法。建立环境影响模型,根据灰类系数得知影响因素在环境影响模型中的评价。实验结果显示,该模型误差仅为3.6%,该模型能够减少模型误差,更准确地判断输变电工程是否涉及重大变动及其对环境造成的影响。

基于X86架构的分布式技术设计及实现方法

分布式并行架构主要把多台机器整合成单台超级计算机,以供应大量数据的储存与相关服务项目的处理。分布式文件体系及其数据库和MapReduce技术为大量的文件储存、结构化数据储存与统一化的大量数据处理提供编程方案与运作环境。针对基于X86架构的分布式技术设计及实现方法的问题,首先进行了x86理论的概述;其次,介绍了x86架构的分布式技术设计思路和基于Hadoop MapReduce,Spark Streaming,Storm三种分布式演算模型的原理;最后,以Storm模型为例分析了x86架构的分布式技术具体实现方法,说明了Storm模型在x86架构的分布式技术设计中的有效性,为x86架构的分布式技术的深入研究提供理论参考。