电力系统内量传管理数字化方法研究

本文首先介绍了电力系统内量值溯源信息化的现状,接着提出了针对量传管理的业务需求分析,最后提出了建立电力系统内量传业务过程数字化平台的实现方案,该平台可以实现量传业务从试验委托、任务管理、样品登记、原始记录到最终的试验报告生成全过程流转,可以大幅提高试验人员的工作效率,增强计量科学性和准确性。

深度学习驱动的智能电网运行图像数据压缩技术

随着智能电网的快速发展,用于监视电网运行状况的测量设备大规模投入,其产生的海量运行图像等监视数据由于规模大、维度高、数据冗余等问题难以得到有效利用。为了进一步提高电力大数据的分析应用能力,文中提出一种基于深度学习的电网运行图像数据压缩方法,考虑电网图像监视数据在时序上的耦合关联,通过卷积神经网络对电网运行图像数据进行压缩,有效减少了电网运行图像数据的冗余度。与其他方法相比,基于卷积神经网络的图像数据压缩模型不依赖于人工的数据特征提取和工程经验,可以直接以电网中采集到的原始图像数据的灰度函数作为模型的输入,将数据的特征提取和分类合二为一,实现电网运行图像数据的高效、便捷压缩。通过仿真进行了文中所提方法有效性的验证,结果表明,与其他神经网络相比,所提方法在电网图像压缩效率及压缩精度中具有较强优势。

电力多终端量子密钥融合设计及验证

随着国网信息化建设,国家级、集团式网络安全威胁层出不穷,形成适合电网的量子级安全可靠通信技术解决方案尤为重要。文章从多终端量子密钥应用角度出发,提出了一种基于量子保密通信技术的手持抄表解决方案,实现技术升级换代。首先,从技术理论和应用领域,介绍分析了量子保密通信技术的现状及其与经典设施相结合的可行性;然后,以量子密钥管理系统为核心,设计实现了量子密钥安全存储和业务安全流程应用模型;最后,在搭建量子密钥分发整体环境的基础上,实现多终端量子密钥应用验证架构设计,验证了量子密钥业务应用流程,有效提升了系统的整体安全性。