从感知-预测-优化综述图神经网络在电力系统中的应用

随着新型电力系统发电侧、输电侧和用电侧不确定性的日益增加,电力系统拓扑结构关系逐渐复杂、规模程度不断升级。常规欧式空间数据解析方法在表征多源异构和非规则的拓扑结构关系时,往往呈现性能较差、准确度不高的问题。图神经网络(graph neural networks,GNNs)能够捕捉到不同节点和边之间的复杂依赖关系,并有效挖掘非欧式空间数据结构中的时空特征,适用于复杂电力系统拓扑结构关系的感知与建模。针对于此,基于前人的研究进展,介绍了GNNs的定义和特点,并分析了GNNs不同变体的特点及其优势。然后,归纳和总结了GNNs在电力系统状态感知、预测、图潮流计算等方面的应用现状,从感知-预测-优化角度探讨了GNNs与新型电力系统的适配关系。最后,针对GNNs潜在的问题难点和未来可行的发展方向进行了总结和展望。

基于符号执行的智能合约重入漏洞检测

在智能合约安全问题中,利用重入漏洞是最具破坏性的攻击之一。针对目前相关检测工作漏报率和误报率高的问题,提出一种基于符号执行的重入漏洞检测方法。该方法基于静态符号执行技术,在模拟以太坊虚拟机指令执行过程中,通过将可能被外部合约多次调用的公有函数控制流子图连接到被调用合约的控制流图,构建出能够模拟重入攻击的完全控制流图,再结合合约状态一致性检测,实现同函数、跨函数和跨合约等3种不同类型的重入漏洞检测。基于该方法设计的检测工具Lucifer与相关工作Oyente、Securify、DefectChecker、Sailfish在已知标签数据集、漏洞注入数据集、自定义数据集和以太坊智能合约真实数据集上进行对比,实验结果表明,Lucifer在误报率、漏报率和容错性上均分别获得第一或者第二的成绩,部分检测情形准确率达到100%,由综合评价指标可以看出,Lucifer的检测率优于现有检测工具,在对于部分特定重入合约的情形尤其在与互斥锁和函数修饰符有关的重入漏洞的识别中有较好的识别能力,在检测时长上,Lucifer的检测时间较久但也在可控范围,并未出现检测超时。

渠网非恒定流图论原理

基于明渠非恒定流普里斯曼的隐式差分方法,采用矩阵线性变换建立了渠道进出口流量与水深的线性方程。提出了新的渠网非恒定流图论原理,包括适应渠网非恒定流特征的节支关联矩阵A的构建方法及性质分析,基于A的节点连续性矩阵方程和节点水深矩阵方程等。应用矩阵分析方法,推导出渠网非恒定流的节点分析法数学模型,最后给出应用实例。

划分相位空间的PN码捕获性能分析

频率选择性衰落信道中,接收伪噪声(Pseudo-Noise,PN)码的不确定相位空间中存在多个同相单元。建立检测模型获得了检测过程的检测概率和虚警概率。通过状态转移图结合划分码相位子空间的方法对捕获状态的循环流转进行了描述,获得了捕获性能对信道特性的依赖关系。数值仿真给出了捕获性能随路径数量和接收信噪比等主要参数的变化趋势。

基于图论的渠网非恒定流计算分析方法

主要研究渠网信息的描述及通用非恒定流计算机程序的实现方法。基于图论提出了一种渠网信息描述和拓扑结构的计算机辨识方法,导出了通用的渠网支路非恒定流隐式差分矩阵线性方程和节点边界条件矩阵线性方程,分析了它们的数据结构,最后给出了通用的渠网非恒定流计算模型框架等。

并联运行水泵工况点的确定

介绍了一种利用水泵性能参数确定并联运行水泵工况点的简单计算方法,根据单台泵的特性曲线,由其高效段的两个状态点拟合建立单台泵的特性曲线方程,以此为基础建立了多台同型号泵并联工作时的特性曲线方程,结合管路的特性曲线方程,推导出同型号水泵并联运行时工况点的流量和扬程计算公式,并通过实例验证该公式。

信号流图在系统状态方程中的应用

信号流图是建立状态方程的一种有效工具,给出了一种新的建立电路状态方程的方法,把电路的2b信号流图化简为一种状态矩阵流图,该流图仅含有独立节点,状态变量及其导数节点.根据此流图,很易写出状态方程.详细导出了矩阵流图的各传输矩阵的计算公式,并给出了基本计算步骤及实例.

转移潮流法拓扑错误辨识

电网拓扑错误会影响状态估计的精度,甚至会使状态估计不收敛。文中提出了转移潮流法拓扑错误辨识法,利用当前时刻的遥测数据与基态进行比较就可以得到转移潮流。通过分析转移潮流与网络拓扑变化的关系以及不良数据的影响,给出了单一支路的拓扑错误和多不良数据的辨识方法,从而可以提高状态估计的精度。文中给出了一个实际电网的计算实例。

用于建立状态方程的一类传输网络研究

在网络拓扑图上应用主割集—主回路法可得到一种信号流图,其中关于建立状态方程的一类中间变量节点构成一种传输网络 T。用数码法处理 T,得出 T 的全部所需传输增益,并以这些信息取代 T,则可以用叠加法简单地填写状态方程系数矩阵的各个元素。

国家标准GB2828加严检验的动态特性分析

本文用信号流向图表示 GB2828加严检验抽样方案。通过对加严检验开始后的各种状态进行全排列,计算出了转入正常(或暂订)检验的概率及加严检验的平均检验批数,分析了加严检验的动态特性。

基于相量测量单元的新息图法状态估计

采用直流潮流模型的新息图法状态估计利用支路有功功率得到新息值,忽略了有功损耗,有一定误差。文章提出在电网的某些节点装设相量测量单元(PMU)后,利用PMU所得的电压和电流量测值,将直流潮流模型下的新息网络图变换为交流潮流模型下的新息网络图来进行状态估计,提高了拓扑变化的识别精度,并且在拓扑发生变化时同样可以给出较真实的网络运行状态。

关于信号流图的几个问题

本文阐述了描述系统的几种方式，其中系统信号的流图表示能够简明地沟通描述系统的方程、系统函数以及框图之间的联系，不仅有利于系统分析，也便于系统模拟。旨在讨论“信号与系统”课程教学过程中关于信号流图画法应注意的问题。文中举例分析了级联信号流图的易错点和易混淆点。针对这些易被忽视和出错的问题提出了相关见解。

一个用静态分析方法求程序流程图的算法(PFGA)

程序流程图(简称PFG)是对程序进行测试分析的基础。本文旨在给出一个算法PFGA(程序流程图算法),它对我们所定义的语言L所编写的任意程序通过静态分析方法将求出程序的PFG。算法PFGA适用于多种高级语言程序,运用本算法的概念不难开发出相应的程序测试的辅助工具,因此PFGA具有一定的实用价值。

基于数据流的组件测试

用组件状态机为组件的行为建模,根据组件状态机中状态、迁移和迁移的守卫条件之间的控制和数据关系,设计了组件状态机到组件流图的转换算法;提出了一种基于数据流的组件测试方法.按照全使用数据流测试准则,自动生成组件流图的定义-使用路径集.

融合用户实时搜索状态的自适应查询推荐模型

传统的查询推荐算法通过挖掘查询日志为用户推荐查询词。通常现存模型只考虑原始查询词与推荐词之间的关系(例如语义相似性或相关性等),没有考虑用户在搜索过程中的满意度情况。针对用户在搜索过程中表现出的不同满意度状态,提出了一个查询推荐基本假设,并通过开展在线用户问卷调查,验证了这一假设。基于相应的假设,提出了一种基于用户搜索满意度状态的自适应查询推荐模型,该模型可以为用户智能推荐不同种类的查询词。当用户对搜索结果满意时,模型将为用户提供更加新颖的推荐词;当用户对搜索结果不满意时,模型将为用户提供一些增强信息表示能力的查询词。大规模日志实验表明,提出的推荐模型显著优于传统的查询流图模型,证明了所提模型的有效性。

基于图网络融合的交通状态预测方法研究

文中考虑道路节点之间的时间相关性,利用皮尔逊相关性系数构建逻辑相关路网;通过图聚合算法聚合道路节点邻居信息,融合原始交通路网与逻辑相关路网提取的时空特征信息,以最小化损失函数为目标,返回最优模型参数,构建基于图网络融合的交通路网模型.采用西雅图高速路网速度数据集(seattle)和加州流量数据集(PEMS08)作试验验证,图网络融合模型提高了在交通状态预测精度.在短时交通状态预测中,Seattle的MAE指标为2.57、MAPE指标为6.48;PEMS08的MAE指标为14.23、MAPE指标为7.15;长时交通状态预测结果均优于LSTM、T-GCN等模型.

高阶开关电容滤波器的分析与设计

在双线性变换和预畸技术的基础上本文采用状态变量法和信号汛图分析了跳耦型高阶开关电容低通滤波器的实现电路，给出了设计步骤和实例．

基于图计算的能量管理系统实时网络分析应用研发

为满足电网现代化和智能电网对计算性能的要求,通过分析传统能量管理系统(EMS)实时网络分析应用的计算性能瓶颈,提出了结合图数据库和图计算的EMS实时网络分析应用的并行计算方法。利用图数据结构对电力系统进行建模,提出在图数据库上进行内存计算的概念和方法,研发了集成图数据库和图并行计算机制的图计算平台,开发了一套融合节点并行和分层计算机制的电网实时网络分析软件。通过节点并行和分层并行的优势,图数据库和图计算可大幅度提升EMS状态估计、在线潮流和静态安全分析等实时网络分析应用的计算速度。对实际大规模系统进行了计算验证,结果表明,与传统的EMS相比,基于图数据库和图计算原理的电力系统在线分析计算效率有显著提高。

4种基本状态空间实现的关系

在许多教科书中,基于模块结构图介绍了4种基本的状态空间实现,即能控标准型一、二和能观标准型一、二.但是,各种教科书中名称不统一,即出现了相同结构不同名称的现象.从信号流角度来分析和重新介绍了这4种状态空间实现,汇总和统一了这4种状态空间实现,对学习状态空间理论具有指导意义.同时,进一步研究了这4种状态空间实现的关系,并以例子说明了结论.

用矩阵信号流图列写RLC-nullor网络的状态方程

本文将矩阵信号流图推广应用于线性 RLC-nullor 网络,从而获得该网络的状态流图,由状态流图可直接列出其状态方程。