面向分布式灵活资源的物理层无线通信安全方案

随着可再生能源的崛起和分布式发电的普及,可以实现电力和信息双向传输的分布式灵活资源变得越来越重要.其中信息网络通过运营无线专网实现无线互联.由于物理层的脆弱性以及密钥分发和管理的复杂性,需要考虑物理层安全技术.而传统的物理层加密技术的混沌系统初始条件安全性无法保证.针对上述问题,为分布式灵活资源信息网络的无线通信系统提供了一种物理层安全方案.该方案不仅减轻了密钥分发和管理的复杂性,而且增强了混沌系统的初始条件和通信系统的安全性.主要贡献包括提出一种物理层密钥生成方法,即利用低通滤波和滑动窗口增强信道互易性,累积分布函数进行量化,以及用哈希函数实现密钥协商和隐私放大.还提出一种基于混沌的物理层加密方案,利用之前生成的密钥,通过Arnold变换和陈氏混沌理论对信号的相位和幅度进行加密.仿真结果显示,物理层密钥生成方案对信道特征的处理增强了信道的互易性,后续得到的密钥通过了NIST随机性测试.同时,采用混沌理论的加密方案使得窃听者得到的比特不一致率维持在0.5,保证了信息的安全传输.

基于改进粒子群算法的高压配电网拓扑自动成图技术

配电网拓扑成图能够以图形化的方式显示配电网结构,这种可视化有助于操作人员更好地理解和监控网络,从而提高电网可靠性和自动化运营。但现有的拓扑成图技术更多仍依赖于人工绘制,针对高压配电网拓扑成图人工工作量大且布局不合理的问题,该文基于改进粒子群算法设计一种针对高压配电网的拓扑自动成图技术,首先,对数据模型进行抽取,结合布置图框架设计原则和布线规则,确定以线路交叉和线路总长度最小作为复合优化目标;然后,通过对基本粒子群算法的惯性权重和局部粒子的搜索方式进行改进,提升全局寻优水平。实验仿真结果表明,所提方法求解时间短,完成率较高,整体布局更美观合理,可以很好地解决配电网拓扑自动成图问题。

虚拟电厂下基于基因表达式编程的云边协同分布式异常数据检测算法

数据可靠互联对虚拟电厂中各类能源生产、传输以及调度等环节的安全稳定运行至关重要。然而人为失误、采集设备故障、网络恶意攻击等因素导致虚拟电厂各环节业务系统中异常稀疏数据频繁产生。现有基于统计学或机器学习的集中式异常数据检测方法存在依赖数据分布和先验知识、计算复杂度较高、效率低下等缺陷。为了解决上述问题,文章提出一种虚拟电厂下基于基因表达式编程的云边协同分布式异常检测算法。首先,基于云边协同机制,构建虚拟电厂云边协同分布式异常检测体系架构;其次,从算法原理、基于最小二乘的全局异常检测模型生成等方面设计基于基因表达式编程的分布式异常检测算法。基于3个真实数据集和3个开源数据集的仿真实验结果表明,与现有模型相比,提出的算法在异常数据检测的准确率、漏检率、误检率、平均耗时以及加速比方面均具有明显的优势。

基于多源数据深度融合的配电网运行评价方法

配电网作为供电环节中的最后一环,其运行水平决定了供电服务质量,因此配电网运行评价是供电单位的重要工作。但配电网运行评价工作受到跨业务数据资源难以融合、评价指标选择难以反映实际配电网运行状况等条件限制,现有评价方法难以实施应用。针对这一问题,提出一种基于多源数据深度融合的配电网运行评价方法,首先对区域配电网进行网格化划分,然后基于地址分级匹配算法对跨业务的多源异构数据进行深度融合。在此基础上,提取并设计配电网运行评价指标体系,构建基于多层权重约束的配电网运行综合评价模型,求解配电网综合评价结果。最后研发配电网运行评价系统,支持配电网各业务系统的多源异构数据的统一接入,实现配电网评价功能的可视化、智能化应用。研究成果配电网运行评价系统已采用某省级电网公司数据中台的相关数据进行配电网运行状态评估试验验证,以实际运行数据验证了所述方法的准确性和适用性。

变电站地震灾损评估方法与应急资源调配研究

为提高震后电力系统灾损评估的时效性,快速生成应急资源调配方案,辅助电力应急指挥决策,提升应急处置效率。本文基于脆弱性理论构建了110 kV和220 kV变电站地震灾损评估模型,结合NewMark理论建立了地震诱发滑坡风险定量化分析模型,提出了考虑次生滑坡灾害影响的应急资源调配方法。针对某区域电网开展了地震灾害模拟与实例分析,定量评估了3所不同变电站在6级、7级和8级地震场景下损毁概率。结果表明:各变电站在不同地震破坏下损毁概率范围为7%~26%,而震级与震中距是影响变电站震损程度的主要原因;评估计算了地震诱发滑坡概率及道路风险值,综合考虑该区域电网附近应急人员驻点、仓库位置以及道路风险值,给出了7级地震场景下面向各变电站应急队伍与应急物资需求的应急资源调配路径最优化规划。本文的研究可为震后资源调配与指挥决策提供辅助与支撑。

地震滑坡灾害下输电杆塔灾损评估研究

为快速评估地震与滑坡灾害对输电杆塔的损毁作用,辅助风险防控措施制定与应急指挥人员决策,研究输电杆塔在地震与滑坡灾害中的损失概率模型。使用蒙特卡洛方法模拟地震震级与震源点坐标,结合峰值地面加速度与脆弱性曲线构建输电杆塔震损概率模型。基于Newmark理论与材料力学原理,构建地震诱发滑坡概率模型及杆塔滑坡冲击损毁概率模型。对我国西南部某区域输电杆塔进行地震与滑坡灾损分析,得到研究区域内各输电杆塔震损概率及滑坡冲击损毁概率。研究结果表明,输电杆塔损毁概率随震级的增大而增大,震级相同时输电杆塔损毁概率主要取决于震中距。滑坡体高度及杆塔与坡脚距离是影响杆塔损毁概率的主要因素,较高处的滑坡体下落时将重力势能转化为动能,进而冲击作用于杆塔,而较小的杆塔与坡脚距离将导致摩擦损耗较小。对于损毁概率较高的杆塔,应采取避让、迁移等措施,降低滑坡灾害的影响。

高并发的数据安全能力微服务架构及调度算法

当前,电力系统业务以微服务为主,业务架构发生了显著变化,数据安全能力需要与业务深度融合。然而,现有的数据安全能力仍以传统软硬件架构为主,无法满足跨域流动场景的动态弹性防护需求,难以适应业务架构的变化,亟需研究基于微服务化架构的数据共享交互安全保护技术。然而由于电力系统产生的数据量巨大,不同数据又有着不同的数据安全需求,普通的微服务架构难以解决电力系统微服务架构在高并发场景下的负载失衡。针对以上问题,提出了一种基于开普勒优化算法(Kepler Optimization Algorithm,KOA)的数据安全能力微服务调度算法,旨在实现负载平衡,从而提升系统的高并发处理能力。通过对云集群节点资源和微服务性能进行详细建模,以平衡集群负载与最小化微服务运行时间为目标构建了优化模型。实验结果显示,基于KOA的数据安全能力微服务调度算法在均衡服务器负载、提升集群系统处理效率以及降低任务响应时间方面具有显著效果,有效提升了系统的并发性能。