智能电网中基于密钥生成的物理层安全技术研究

电网作为国家重要基础设施,其安全性至关重要。无线通信在智能电网的发展中体现了重要作用,是实现智能电网泛在环境感知、嵌入式计算、网络通信等系统工程的重要保障。然而,在突破传统物理连接设备限制的同时,无线电磁传播的开放性也给智能电网带来了严峻的安全挑战。为了确保智能电网无线终端间的通信安全,文中提出了一种基于密钥生成的增强型物理层安全策略。该策略综合利用电网设备的物理标识、无线信道的随机特性以及时间戳功能,既可以实现“一次一密”的轻量级加密效果,又能够有效鉴别合法网络设备,从通信安全和设备识别两个角度为智能电网提供高效可靠的安全通信保障。仿真实验结果表明,文中所提出的物理层密钥生成方法可以充分保障无线通信安全,在实际应用中可以有效对抗窃听者的窃听攻击,同时针对恶意干扰攻击也具有很强的鲁棒性。

基于改进遗传算法的主动配电网优化定价策略研究

由于传统的主动配电网优化定价策略没有设置等式和不等式约束条件,使电力定价超过设定的最高限值,降低了定价效率,基于此,研究了一种基于改进遗传算法的主动配电网优化定价策略。首先将最优的机组有功费用和无功费用作为目标建立目标函数,即定价优化策略模型,然后设置其等式约束条件和不等式约束条件,使电力定价不超过设定的最高限值,最后在约束条件下利用改进后的遗传算法对最优定价策略模型进行求解,获取最优定价。实验结果表明,所研究方法在大于设定的价格下限0.5元/(kW·h)的基础上,定价更高一点,基于电力企业角度,说明所研究方法优化后的主动配电网定价更为合理,并且定价效率较高。

基于无人机图像的输电线路部件检测方法研究

针对无人机电力巡检模式在图像快速检测方面存在的自动化程度和效率低等问题,提出了一种将单级多框预测检测器SSD与特征金字塔网络FPN相结合的输电线路部件检测方法,并对绝缘子故障进行检测。在SSD目标检测的基础上,加入了FPN特征金字塔结构,局部融合层间特征信息。实验验证了文中所提方法的优越性。实验结果表明,在部件检测中,该方法对大、中、小尺寸目标均具有良好的检测效果,检测精度在90%左右,在绝缘子故障检测中检测精度达到87.4%。为输电线路部件检测技术的发展提供了参考。

基于多区域全分布算法的主动配电网动态经济调度方法

由于传统方法在进行主动配电网动态经济调度过程中,没有对目标函数内状态变量存在的越界情况进行处理,主动配电网电压超越上限,从而导致调度效果不佳,因此,提出基于多区域全分布算法的主动配电网动态经济调度方法。利用多区域全分布算法实施机会约束规划,根据规划结果,建立对应的多目标模型,通过罚函数形式对目标函数内状态变量存在的越界情况进行处理,避免主动配电网电压超越上限,使电压在上限之内。根据柴油机发电爬坡方面、线路传输方面、主网与区域配电网最大交互传输功率方面和储能单元方面,通过蒙特卡罗模拟方法对经济调度时的约束条件进行选取,改进传统粒子群算法,并利用改进结果对模型进行求解,从而实现动态性经济调度的目的。仿真实验结果表明,该方法的调度结果是有效、动态的,并且调度精度较高,调度时间较短,适用于主动配电网的光伏与风电等的调度,继续精进后有良好的应用前景。

基于随机巡视机制的电力物联网安全技术研究

电力物联网的建设促进了电力系统各个方面的数据集成,但对电网系统的网络安全提出了较高要求,因此在电力物联网安全技术的基础上,提出了一种基于随机巡视的电力物联网安全行为异常检测方法。通过对网络节点进行编号管理,为不同信誉值的节点设计了不同的随机巡视频率,汇聚节点检测异常行为。通过仿真分析了文中方法在安全性和恶意节点检测方面的性能。结果表明,文中提出的检测方法能够及时有效地检测异常行为和恶意节点,降低了网络能耗,满足电力物联网的安全需求。

基于边缘计算的电力任务最优调度算法研究

针对云计算框架的传播延迟,无法满足电力系统对低延迟和可靠性的要求。在移动边缘计算框架的基础上,提出了一种用于电力任务调度的改进蚁群算法。在蚁群算法选择的最短路径的基础上添加了负载平衡能力,降低总体能耗和防止某个移动边缘云超载。通过仿真分析验证了该调度方法的优越性。结果表明,随着用户设备、边缘云、带宽和总计算资源数量的增加,文中调度方法在平均能耗和任务卸载数量方面均优于贪心算法和距离优先算法,具有一定的实用价值。

基于合作博弈和云模型的小型变电站故障诊断模型研究

为解决小型变电站故障准确度较低的问题,提出构建基于合作博弈和云模型的小型变电站故障诊断模型。通过分析故障发生特点和原因,确立诊断指标体系;选用熵值法和专家赋权法分别得出指标权重,利用合作博弈方法,计算组合权重一致性系数和组合权值,经过归一化处理得到最终拟合权重;通过云模型实现各指标的定量表示,得出加权偏离度,根据加权偏离度确定最终诊断结果。实验结果表明,所建模型的指标权重分配满足一致性要求,故障位置和程度的诊断准确度高,可为变电站安全运行提供更多保障。

基于电网多源数据的电力知识图谱构建方法

电力知识图谱构建方法重复采集电网多源数据,针对构建得到的知识图谱置信度过小的问题,设计一种基于电网多源数据的电力知识图谱构建方法。通过设定实体电网多源数据采集架构,采用局部线性嵌入算法筛选重复采集的电网多源数据。将电力知识间的关系转变可识别特征数值,抽取多源数据中的电力知识划分图谱层级,构建电力知识图谱结构。结合电力知识采集环境完成实验,实验结果表明,文中设计的构建方法准确率为97%,召回率为0.78%,F值为93,满足电力知识图谱的构建需求。

电网公司安全生产风险管理体系建设与实践研究

本文主要围绕电网公司安全生产风险管理体系建设展开研究,通过分析当前电网公司在安全体系建设过程中存在的问题,结合电网风险的特点,制定对应的安全风险管理体系,提高其工作质量。

考虑源网荷储协调的主动配电网优化调度方法研究

针对源网荷储的一体化运行目标,提出一种考虑源网荷储的主动配电网协调运行调度方法。基于多时间尺度的思想,以最小化可调节量和最大程度地增加新能源消纳为目标,建立一个具有两个互补时间尺度的主动配电网日前-日内优化调度模型,将差分进化算法和帝国竞争算法相结合求解最优调度模型。仿真验证了所提出的多源协同调度方法的优越性。仿真结果表明,该方法可有效减少负荷波动和运行成本,使新能源消纳增加9.1%,具有一定的实用性。

面向数字电网的基于容器技术的边缘计算数据处理机制

针对数字电网中边缘计算和物联网技术的应用场景进行讨论,提出了一种基于容器技术的边缘计算数据处理模型,设计了一种云边协同的边缘侧数据处理架构,实现了基于容器技术的边缘计算嵌入式数据库和云边数据同步的关键技术。对数据筛选机制进行了研究,提出了一种根据事务操作优先级对事务进行筛选、重构的数据筛选机制;设计了基于容器技术的嵌入式数据库和云边协同的数据同步对比试验。试验结果表明,基于容器技术的边缘计算数据库的写入、查询和导出性能与嵌入式数据库性能基本相当;通过云边数据同步工具实现的全量数据同步效率提升了3倍以上,增量数据同步方式也显著提高了同步即时性。

基于离散猴群算法的多目标配电网重构方法

随着可再生能源大量接入配电网,其出力的间歇性和负荷的波动性给配电网重构带来新挑战。对此,本文提出一种综合考虑网损最小及电压安全的含可再生能源配电网重构方法。首先,给出多目标网络重构优化模型,并利用级数展开对模型中的机会约束条件进行线性化处理。然后,利用离散猴群算法对所构建的模型进行求解。最后,结合标准配电网测试系统对所提方法进行对比分析,分析结果表明,所提出的多目标配电网重构方法能够在考虑可再生能源出力不确定情况下,给出网络重构的合理优化方案。

基于数据挖掘与相关性分析的电网一次设备缺陷预测方法

为了保证电网一次设备缺陷预测准确性,提升平均F-measure值和AUC值,提出基于数据挖掘与相关性分析的电网一次设备缺陷预测方法。以数据挖掘技术为基础,采集并清洗现存的电网一次设备缺陷数据,建立缺陷数据库;采用X-11算法,结合皮尔逊相关系数,分析电网缺陷设备数据间的相关性,使得所有分组的复合相关性均小于阈值;采用最小二乘法计算多组历史电网一次设备缺陷数据,实现设备风险评估指标的多元线性回归,完成电网一次设备缺陷预测。实例测试结果表明,其平均F-measure值提升了0.07左右,AUC值分别提升了0.07、0.11,保证缺陷预测方法的准确性和实际应用效果。

基于极点对称模态分解的配电网故障区域定位模型

针对目前的配电网故障区域定位方法均受噪声影响,导致定位误差较大的问题,提出基于极点对称模态分解的配电网故障区域定位模型构建方法。利用极点对称模态分解方法分解配电网各区域采样数据,并搜索所有极点。构建故障区域定位判断函数,计算对称模态分解方差。引入故障区域上下游判断函数,确定最初的搜索间隔。创建网络拓扑描述矩阵,按故障判据进行故障定位,并判定故障最小区域,构建有向分层模型,完成配电网故障区域定位。仿真结果表明,该模型故障区域辨识结果与实际区域一致,且与实际故障电流正序分量相角检测的数值误差最大为0.09°,具有精准定位结果。

语音识别技术在配电网工程建设中的应用

为了实现配电网调度的智能语音交互,研究基于连续时序分类(CTC)和注意力机制的端到端语音识别技术,构建改进CTC-ATT语音识别模型,并利用循环神经网络自适应映射模型进行优化。实验结果表明,改进CTC-ATT语音识别模型对配电网调度指令和调度术语的识别正确率分别为92.45%和91.99%,能对配电网的调度指令术语进行高效精准地识别,帮助调度人员提升配电网调度的效率,对配电网工程的建设发展具有实用意义,为智能调度领域的发展提供了新的研究思路。

5G密集组网资源分配方法研究

针对当前5G超密集网络部署的干扰和用户切换失败率显著增加的问题,提出了一种5G超密集组网资源分配方法,利用贪婪策略对系统状态进行决策,计算每个状态对应的即时奖励;将每个状态所对应的即时奖励数据输入到深度神经网络中,从而获得近似长期价值;将近似长期价值和实际长期价值做对比,以更新长期价值函数;当长期价值函数收敛时,得到每个时刻的资源分配方案并进行资源分配。该方法基于深度强化学习来解决随机优化问题,降低了求解的复杂性,可有效降低干扰和切换次数以及切换失败率。

基于物联网的电力变压器过热故障红外检测系统设计

电力变压器运行过程中容易受到自身因素和外界因素影响出现过热故障,进而发生事故,为此,该文基于物联网设计了一种新的电力变压器过热故障红外检测系统,在物联网技术的基础上对系统的硬件和软件进行开发设计。系统硬件主要设计了红外热像仪、中心控制计算机、监测云台三部分。红外摄像仪负责采集设备的实时温度数据,将数据发送到中心控制计算机;中心控制计算机负责收集并储存数据,同时将数据判断指令传达到云台;云台负责运行中心计算机的指令。通过数据采集、红外图像处理和温度测量与显示完成系统检测软件设计。实验结果表明,所设计系统能够同时绘制出温升曲线和三相曲线,更好地判定系统温度是否出现过热故障,与传统系统相比,预警响应时间平均值分别降低13.916 min和5.548 min,误检率平均值分别降低10.942%和8.262%。

基于混沌映射算法的电力物联网加密通信认证方法

当前电力物联网通信过程中容易受到外界影响,出现数据包丢失的问题,导致获取的通信报文不精准。为了解决这个问题,提出基于混沌映射算法的电力物联网加密通信认证方法。采用位置置乱方法获取迭代密钥,构建扩散函数,结合混沌映射算法设计通信认证加密步骤。在确定混沌映射结果的基础上进行分段线性处理,再加入扰动机制,抵抗已知攻击。以密钥数值作为对称密钥,设计电力物联网加密通信流程。使用具有挑战性的握手验证机制,采用混沌映射技术进行通信验证,实现加密通信验证。由实验结果可知,该方法上、下行包数变化情况与实际数据包统计结果一致,截取的通信认证报文与响应报文一致,说明该方法具有良好的通信认证效果。

基于蝙蝠优化算法的智能机器人路径规划方法

为了解决智能机器人规划路径时,由于未能获取机器人信号目标强度,路径规划存在适应度值低和规划时间长的问题,提出基于蝙蝠优化算法的智能机器人路径规划方法。建立机器人模型并获取机器人目标信号强度,利用粒子群算法搜索机器人移动目标,结合蝙蝠算法和黄金正弦算法获取种群平均位置,通过分阶段搜索流程,实现机器人移动路径规划。结果表明:所提方法的路径规划时间仅为2.0 s,适应度达到了24.1,不可行解个数为零,该方法有效提高了适应度值,降低了规划时间,具备可行性和实际应用价值。

基于改进OCSVM的智能变电站数据流异常检测方法研究

目前智能变电站的数据流异常检测对准确性和实时性要求较高,采用简单阈值的检测方法已无法满足要求。针对这一问题,基于智能变电站体系架构,提出了一种将改进的密度聚类算法和改进的单类支持向量机算法相结合用于智能变电站异常数据流检测的方法。使用k-dist图优化密度聚类算法对正常数据流样本进行聚类,形成样本簇。使用改进的粒子群算法优化单类支持向量机算法建立相应的检测模型,对异常数据流进行检测。通过仿真与传统检测方法进行对比分析,验证了所提方法的有效性。结果表明,与传统OCSVM方法相比,所提异常检测方法将常规数据流样本拆分为多个OCSVM模型,可以更紧密地包裹正常样本,检测效果较为理想,检测准确率高于99%,可以满足异常数据检测对准确性和实时性的要求。