基于历史大数据分析的电力负荷区间组合预测系统

为避免电量信号过大导致电力负荷区间内电流暂态载流量出现频繁波动的情况,设计基于历史大数据分析的电力负荷区间组合预测系统。根据电力大数据样本集合定义条件,求解传输电流的暂态负载量与动态负载量,完成基于历史大数据分析的电力负荷统计。优化区域电路连接结构,借助大数据统计模块确定Model终端对于电量信号传输行为的预测能力,实现硬件运行环境搭建。测试结果表明,设计系统可将电流暂态载流量的最大值控制在30.3 A以下,可以解决电流信号频繁波动的问题,满足准确预测电力负荷区间内实时耗电量的应用需求。

基于改进贝叶斯网络的电力大数据存储架构可扩展性优化算法

受到传统贝叶斯网络局部搜索寻优机制的影响,在电力大数据存储框架扩展优化中无法兼顾全局扩展数据间的依赖关系,导致优化出现局部偏差,扩展存储部分性能衰减严重。为了解决这一问题,通过构建电力大数据存储架构的贝叶斯网络,建立电力大数据存储架构可扩展节点,确定其原始框架节点可扩展上限,改进贝叶斯网络结构的扩展性编码计算,以及存储框架扩展性优化适应度评价,由此重新定义优化算法。仿真实验数据表明:提出算法的读取响应和写入响应指标均控制在60 ms以下,且在波动幅度控制方面表现最好;对于不同容量的样本集,其读取性能和写入性能的均值偏差分别为0.2和0.3,接近理想状态,适应度系数值最大为2。提出算法切实可行,具有较高的实际应用价值与市场推广价值。

低渗油藏回注水膜处理工艺技术研究进展

我国低渗透油藏储量占60~70%,采出原油中含水率己经达到70%~80%,传统老三段处理工艺产水水质难以满足注水水质需求,膜处理工艺技术因其绿色、高效、产水水质稳定受到人们的广泛关注,本文根据低渗油藏回注水处理回注技术特点,总结了膜处理工艺技术的研究进展。

国网客服中心异地双活系统GTM全局负载均衡方法

传统大型数据中心实现异地双活是一种必要的发展趋势,具有资源利用率高、业务连续性好和灾备能力强等特点。针对高并发访问、海量数据处理、应急响应和灾难快速恢复等要求,国家电网公司适时提出了95598核心业务异地双活系统的建设方案。以此为基础,介绍了异地双活环境下GTM全局负载均衡总体逻辑架构,并遵照该架构介绍了包括基于DNS域名解析、OSB企业服务总线和全局路由表的3种GTM设备全局负载均衡关键技术。最后,兼顾考虑省市接入距离和数据中心最大负载量利用率,提出了一种基于logistic回归模型预测潜在用户数量的省市用户优化接入方法。

DOS攻击下着色Petri网的信息系统防御模型

为解决直接有效的拒绝服务(Denial of Service,DOS)攻击已对网络的正常运行造成严重影响这一问题,文章利用着色Petri网对DOS攻击下信息系统防御流程进行建模和分析,建立DOS攻击下着色Petri网的信息系统防御模型。将DOS攻击下信息系统的平均失效率作为评估信息系统防御DOS攻击可靠性的指标,以评价信息系统的可靠性。经过仿真验证分析,证明所建模型在结构上无死锁、有界、竞争公平,能够为DOS攻击下信息系统的可靠性评估提供可靠的决策依据。

电力客户服务中心抢修工单信息动态分配方法

抢修工单信息动态分配过程中易出现局部最优解,导致分配调度能力下降,因而提出电力客户服务中心抢修工单信息动态分配方法。重组电力客户服务中心抢修工单信息结构,建立大数据信息融合模型,构建抢修工单信息的选择模型,进行信息融合和特征匹配,通过空间信息聚类方法,进行抢修工单信息聚类和分类调度,采用粒子群算法进行抢修工单分配过程中的动态寻优和自适应控制,结合全局寻优方法,建立抢修工单信息派送的多目标寻优模型,结合多目标全局综合调度,实现电力客户服务中心抢修工单信息的优化分配和自适应调度。仿真结果表明,电力客户服务中心抢修工单信息动态分配的自适应性较好,全局寻优控制能力较强,提高了电力客户服务中心抢修工单信息动态分配和优化调度能力。

A Two-Stage State Recognition Method for Asynchronous SSVEP-Based Brain-Computer Interface System

A two-stage state recognition method is proposed for asynchronous SSVEP(steady-state visual evoked potential) based brain-computer interface(SBCI) system.The two-stage method is composed of the idle state(IS) detection and control state(CS) discrimination modules.Based on blind source separation and continuous wavelet transform techniques,the proposed method integrates functions of multi-electrode spatial filtering and feature extraction.In IS detection module,a method using the ensemble IS feature is proposed.In CS discrimination module,the ensemble CS feature is designed as feature vector for control intent classification.Further,performance comparisons are investigated among our IS detection module and other existing ones.Also the experimental results validate the satisfactory performance of our CS discrimination module.