为探究韧性电网信息物理融合系统风险研究现状及发展趋势,基于中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)数据库2011—2023年的文献数据,利用CiteSpace对该领域研究的研究热点、前沿及演化趋势进行可视化分析。研究结果表明:国内研究形成以...为探究韧性电网信息物理融合系统风险研究现状及发展趋势,基于中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)数据库2011—2023年的文献数据,利用CiteSpace对该领域研究的研究热点、前沿及演化趋势进行可视化分析。研究结果表明:国内研究形成以“风险预警与控制”和“电力系统智能化建设”为主题的研究热点,国外研究形成以“信息物理融合”和“连锁故障演化”为主题的研究热点;“智能电网的信息物理耦合”和“信息网络攻击风险分析”是国内研究的前沿方向,“信息物理融合系统安全状态估计”和“风险防控模型”是国外研究的前沿方向;国内研究可分为安全性理论研究期、信息物理攻击风险研究期和故障防御恢复研究期3个时间阶段,国外研究可分为信息物理融合研究期和信息物理安全应用期2个时间阶段;后续研究应加强改进电力信息物理融合系统建模、完善电力信息物理融合系统规划、推进电力信息物理融合系统应用,推进数字化韧性电网稳定运行。研究结果可为韧性电网风险识别和风险预警研究提供一定参考。展开更多
台风条件下海上风电场风速变化大、无明显周期性,这对海上风电场的风速预测造成了极大的困难。针对此问题,提出台风条件下海上风电场风速多步预测方法。首先,针对台风预报信息与风电场风速数据时间尺度不统一的问题,提出用嵌入层网络对...台风条件下海上风电场风速变化大、无明显周期性,这对海上风电场的风速预测造成了极大的困难。针对此问题,提出台风条件下海上风电场风速多步预测方法。首先,针对台风预报信息与风电场风速数据时间尺度不统一的问题,提出用嵌入层网络对台风预报信息进行动态插值。其次,基于Holland气压场模型和Batts梯度风模型构建融合物理信息的神经网络,将Holland模型和Batts模型中的经验参数替换成网络可学习的参数,并针对网络训练过程中可能出现的数值问题引入适当的近似方法。最后,对含时序模式注意力机制的长短期记忆网络(temporal pattern attention long short-term memory,TPA-LSTM)进行改进,嵌入融合物理信息的神经网络,利用近40年台风期间的数据进行训练和测试。结果表明,在引入较少参数的情况下,物理信息神经网络能减少TPA-LSTM网络的训练迭代次数以及提高预测精度,所提模型相比序列到序列(sequence to sequence,Seq2Seq)模型和TPA-LSTM网络具有更高的预测精度。展开更多
现有的面向电力信息物理融合系统(CPPS)的入侵检测方法存在不够重视数据质量等问题,尤其是在处理离散化数据方面存在欠缺。为解决上述问题,提出了一种基于实体嵌入和卷积神经网络的CPPS入侵检测方法。该方法通过实体嵌入技术将数据集中...现有的面向电力信息物理融合系统(CPPS)的入侵检测方法存在不够重视数据质量等问题,尤其是在处理离散化数据方面存在欠缺。为解决上述问题,提出了一种基于实体嵌入和卷积神经网络的CPPS入侵检测方法。该方法通过实体嵌入技术将数据集中的离散型特征映射为连续向量,从而生成高质量的新数据。将其与经过标准化的连续型特征合并起来作为新数据集训练卷积神经网络,以建立CPPS入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上的实验评估结果表明,所提方案的攻击检测准确率分别比独热编码和传统顺序编码提高了6.20%和6.04%,同时还减小了误报率和漏报率。展开更多
将信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)概念和感知控制论(perceptual control theory,PCT)相结合提出PCCPS模型,再与化工过程特点相结合,构建具有环境监测、信息共享、故障预测、故障诊断和基于知识操作建议的化工过程安全运...将信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)概念和感知控制论(perceptual control theory,PCT)相结合提出PCCPS模型,再与化工过程特点相结合,构建具有环境监测、信息共享、故障预测、故障诊断和基于知识操作建议的化工过程安全运行信息物理融合系统模型。在相关研究基础上,以环己烷无催化氧化过程PCCPS监控系统为例,阐述模型的应用,为进一步研究提供借鉴。化工过程安全运行物理信息融合系统的实现将提高化工过程连续、高效和安全运行。展开更多
信息物理融合系统(cyber-physical system CPS)紧密融合了物理、通信和信息网络,其与电力系统的结合被认为是发展智能电网的技术基础。文章从确保物理、信息模型的一一对应出发,探讨了建立单个、集成多个物理信息融合(cyber-physical,CP...信息物理融合系统(cyber-physical system CPS)紧密融合了物理、通信和信息网络,其与电力系统的结合被认为是发展智能电网的技术基础。文章从确保物理、信息模型的一一对应出发,探讨了建立单个、集成多个物理信息融合(cyber-physical,CP)模型的方法。在光伏、储能电池的场景上,分别建立了其CP模型,并在此基础上研究了光储协调控制的集成CP模型。通过动态链接库桥接物理、信息模型的仿真工具,对所建立的光伏CP模型以及光伏储能协调控制CP模型进行了仿真,仿真结果验证了物理信息融合建模方法的有效性以及CP模型在优化控制应用上的有效性。展开更多
信息物理融合系统(Cyber-physical system,CPS)是计算、通信和物理过程高度集成的系统,通过在物理设备中嵌入感知、通信和计算能力,实现对外部环境的分布式感知、可靠数据传输、智能信息处理,并通过反馈机制实现对物理过程的实时控制....信息物理融合系统(Cyber-physical system,CPS)是计算、通信和物理过程高度集成的系统,通过在物理设备中嵌入感知、通信和计算能力,实现对外部环境的分布式感知、可靠数据传输、智能信息处理,并通过反馈机制实现对物理过程的实时控制.分析了CPS的基本概念和特征,对CPS的体系架构、中间件系统、实时性、安全和隐私等关键技术的现有研究成果进行综述,并提出了相应的研究思路;然后介绍了一些现有的CPS原型系统和实例,体现出CPS的优越性;最后对CPS和传感器网络(Wireless sensor network,WSN)、物联网(The internet of things,IOT)、网络控制系统(Networked control systems,NCSs)进行了对比分析,总结了CPS现有研究中存在的问题,并展望了CPS的发展方向.展开更多
文摘为探究韧性电网信息物理融合系统风险研究现状及发展趋势,基于中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)数据库2011—2023年的文献数据,利用CiteSpace对该领域研究的研究热点、前沿及演化趋势进行可视化分析。研究结果表明:国内研究形成以“风险预警与控制”和“电力系统智能化建设”为主题的研究热点,国外研究形成以“信息物理融合”和“连锁故障演化”为主题的研究热点;“智能电网的信息物理耦合”和“信息网络攻击风险分析”是国内研究的前沿方向,“信息物理融合系统安全状态估计”和“风险防控模型”是国外研究的前沿方向;国内研究可分为安全性理论研究期、信息物理攻击风险研究期和故障防御恢复研究期3个时间阶段,国外研究可分为信息物理融合研究期和信息物理安全应用期2个时间阶段;后续研究应加强改进电力信息物理融合系统建模、完善电力信息物理融合系统规划、推进电力信息物理融合系统应用,推进数字化韧性电网稳定运行。研究结果可为韧性电网风险识别和风险预警研究提供一定参考。
文摘台风条件下海上风电场风速变化大、无明显周期性,这对海上风电场的风速预测造成了极大的困难。针对此问题,提出台风条件下海上风电场风速多步预测方法。首先,针对台风预报信息与风电场风速数据时间尺度不统一的问题,提出用嵌入层网络对台风预报信息进行动态插值。其次,基于Holland气压场模型和Batts梯度风模型构建融合物理信息的神经网络,将Holland模型和Batts模型中的经验参数替换成网络可学习的参数,并针对网络训练过程中可能出现的数值问题引入适当的近似方法。最后,对含时序模式注意力机制的长短期记忆网络(temporal pattern attention long short-term memory,TPA-LSTM)进行改进,嵌入融合物理信息的神经网络,利用近40年台风期间的数据进行训练和测试。结果表明,在引入较少参数的情况下,物理信息神经网络能减少TPA-LSTM网络的训练迭代次数以及提高预测精度,所提模型相比序列到序列(sequence to sequence,Seq2Seq)模型和TPA-LSTM网络具有更高的预测精度。
文摘现有的面向电力信息物理融合系统(CPPS)的入侵检测方法存在不够重视数据质量等问题,尤其是在处理离散化数据方面存在欠缺。为解决上述问题,提出了一种基于实体嵌入和卷积神经网络的CPPS入侵检测方法。该方法通过实体嵌入技术将数据集中的离散型特征映射为连续向量,从而生成高质量的新数据。将其与经过标准化的连续型特征合并起来作为新数据集训练卷积神经网络,以建立CPPS入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上的实验评估结果表明,所提方案的攻击检测准确率分别比独热编码和传统顺序编码提高了6.20%和6.04%,同时还减小了误报率和漏报率。
文摘将信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)概念和感知控制论(perceptual control theory,PCT)相结合提出PCCPS模型,再与化工过程特点相结合,构建具有环境监测、信息共享、故障预测、故障诊断和基于知识操作建议的化工过程安全运行信息物理融合系统模型。在相关研究基础上,以环己烷无催化氧化过程PCCPS监控系统为例,阐述模型的应用,为进一步研究提供借鉴。化工过程安全运行物理信息融合系统的实现将提高化工过程连续、高效和安全运行。
文摘信息物理融合系统(cyber-physical system CPS)紧密融合了物理、通信和信息网络,其与电力系统的结合被认为是发展智能电网的技术基础。文章从确保物理、信息模型的一一对应出发,探讨了建立单个、集成多个物理信息融合(cyber-physical,CP)模型的方法。在光伏、储能电池的场景上,分别建立了其CP模型,并在此基础上研究了光储协调控制的集成CP模型。通过动态链接库桥接物理、信息模型的仿真工具,对所建立的光伏CP模型以及光伏储能协调控制CP模型进行了仿真,仿真结果验证了物理信息融合建模方法的有效性以及CP模型在优化控制应用上的有效性。
文摘信息物理融合系统(Cyber-physical system,CPS)是计算、通信和物理过程高度集成的系统,通过在物理设备中嵌入感知、通信和计算能力,实现对外部环境的分布式感知、可靠数据传输、智能信息处理,并通过反馈机制实现对物理过程的实时控制.分析了CPS的基本概念和特征,对CPS的体系架构、中间件系统、实时性、安全和隐私等关键技术的现有研究成果进行综述,并提出了相应的研究思路;然后介绍了一些现有的CPS原型系统和实例,体现出CPS的优越性;最后对CPS和传感器网络(Wireless sensor network,WSN)、物联网(The internet of things,IOT)、网络控制系统(Networked control systems,NCSs)进行了对比分析,总结了CPS现有研究中存在的问题,并展望了CPS的发展方向.
