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Transmission Characteristics of the Electric Power Dispatching Data Network 被引量:2
1
作者 LI Gaowang JU Wenyun DUAN Xianzhong SHI Dongyuan 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期I0019-I0019,共1页
关键词 调度数据网络 传输特性 电力系统 数据传输模型 指示器
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A Power Graded Data Gathering Mechanism for Wireless Sensor Networks
2
作者 BI Yan-Zhong YAN Ting-Xin +1 位作者 SUN Li-Min WU Zhi-Mei 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期881-891,共11页
The data gathering manner of wireless sensor networks, in which data is forwarded towards the sink node, would cause the nodes near the sink node to transmit more data than those far from it. Most data gathering mecha... The data gathering manner of wireless sensor networks, in which data is forwarded towards the sink node, would cause the nodes near the sink node to transmit more data than those far from it. Most data gathering mechanisms nowdo not do well in balancing the energy consumption among nodes with different distances to the sink, thus they can hardly avoid the problem that nodes near the sink consume energy more quickly, which may cause the network rupture from the sink node. This paper presents a data gathering mechanism called PODA, which grades the output power of nodes according to their distances from the sink node. PODA balances energy consumption by setting the nodes near the sink with lower output power and the nodes far from the sink with higher output power. Simulation results show that the PODA mechanism can achieve even energy consumption in the entire network, improve energy efficiency and prolong the network lifetime. 展开更多
关键词 Wireless sensor network energy balance power grade data gathering
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基于电压-功率灵敏度的有源配电网数据驱动电压协调控制策略 被引量:1
3
作者 张波 文晓君 吴璇 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第1期35-42,共8页
随着分布式光伏渗透率的不断提高,实现配电网电压的快速精确调控变得愈加重要。首先,建立多输入-多输出的电压-功率灵敏度BP神经网络回归预测模型,得到功率参数、节点电压与电压-功率灵敏度间的非线性映射关系;其次,构建高比例光伏有源... 随着分布式光伏渗透率的不断提高,实现配电网电压的快速精确调控变得愈加重要。首先,建立多输入-多输出的电压-功率灵敏度BP神经网络回归预测模型,得到功率参数、节点电压与电压-功率灵敏度间的非线性映射关系;其次,构建高比例光伏有源配电网电压协调控制策略,基于电压-功率灵敏度降序调控原则,通过无功补偿和有功削减结合的两阶段电压调控模式实现配电网节点电压的快速调控;最后,利用IEEE 33和IEEE 141节点典型配电系统的仿真,计算分析验证所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 数据驱动 电压-功率灵敏度 电压协调控制 有源配电网
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数算融合网络技术发展研究
4
作者 刘韵洁 汪硕 +1 位作者 黄韬 王佳森 《中国工程科学》 北大核心 2025年第1期1-13,共13页
数算融合网络是为数据空间应用定制网络服务的智能通信网络基础设施,对推动数据空间构建、数据要素流通、算力和数据融合具有促进作用,可为数据确权、流通和交易等新的经济增长点提供技术支撑。本文在介绍数算融合网络内涵的基础上,概... 数算融合网络是为数据空间应用定制网络服务的智能通信网络基础设施,对推动数据空间构建、数据要素流通、算力和数据融合具有促进作用,可为数据确权、流通和交易等新的经济增长点提供技术支撑。本文在介绍数算融合网络内涵的基础上,概述了其数据平面、控制平面、编排层具备的关键功能,梳理了我国发展数算融合网络的宏观发展需求,详细讨论了数算融合网络技术的发展现状和国际态势。进一步研判了数算融合网络端侧、数据中心内、数据中心出口、数据中心间、算力中心间、数据和算力中心间、控制层、编排层、安全体系等方面的关键技术,列举了数算融合网络的应用场景和具体案例,包括“东数西算”枢纽互联、城市算力网、工业外网互联、能源设施互联、行业大模型。在分析我国数算融合网络技术发展面临的挑战后,研究建议:构建支撑行业大模型高质量发展的公用专网;推动数算融合网络科学装置建设,服务国家科学发展;依托数算融合网络,推动数据空间成果落地;开展大规模算力协作,突破单点算力不足瓶颈,为数据空间网络基础设施发展提供参考。 展开更多
关键词 数算融合网络 数据空间 智能联网 算力网 数算融合关键技术
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双向数据扩充和LSTNet的户用光伏发电预测 被引量:1
5
作者 王媛媛 尹有鹏 +3 位作者 籍宏震 张立志 曹成军 叶宇轩 《可再生能源》 北大核心 2025年第1期45-53,共9页
整县光伏政策促使小容量屋顶光伏急剧增长,实现屋顶分布式光伏超短期发电功率的准确预测是分析海量细粒户用光伏电站对电力系统影响的前提。然而,屋顶分布式光伏在原有波动性的基础上存在小容量、分散式、离线式经营的特点,同时缺乏准... 整县光伏政策促使小容量屋顶光伏急剧增长,实现屋顶分布式光伏超短期发电功率的准确预测是分析海量细粒户用光伏电站对电力系统影响的前提。然而,屋顶分布式光伏在原有波动性的基础上存在小容量、分散式、离线式经营的特点,同时缺乏准确的气象数据,使得光伏功率预测异常复杂。为此,文章在有限数据下纵向地从光伏系统历史功率数据中搜索相似样本,横向地收集相邻分布式光伏发电用户功率数据,实现双向数据扩充,在一定程度上克服了光伏发电预测对于一些关键输入特征的依赖;在此基础上借助LSTNet(Long-and Short-term Time-series Network)神经网络的短期局部特征捕捉、长期时序信息强化、周期线性成分提取功能实现光伏功率预测。实验结果表明,在缺乏重要辐照数据的情况下,所提模型仍具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 整县光伏 光伏发电 短期功率预测 双向数据扩充 神经网络
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大规模智算中心光电交换网络架构演化综述 被引量:1
6
作者 叶通 胡卫生 《电信科学》 北大核心 2025年第4期32-43,2,共13页
随着智算中心规模向百万卡级演进,以“数据中心光互联(data center optical interconnection,DCI)+电分组交换(electrical packet switching,EPS)”为特征的传统智算中心网络面临功耗高、时延高、可靠性不足的挑战。近几年工业界开始探... 随着智算中心规模向百万卡级演进,以“数据中心光互联(data center optical interconnection,DCI)+电分组交换(electrical packet switching,EPS)”为特征的传统智算中心网络面临功耗高、时延高、可靠性不足的挑战。近几年工业界开始探索引入光子技术的方案,以降低智算中心网络的功耗并增强其扩展性、灵活性和可靠性。回顾了工业界研究的“DCI+EPS+光线路交换(optical circuit switching,OCS)”和“DCI+光分组交换(fast optical switching,FOS)”两类智算中心网络架构。结合工业界头部企业的实际案例及科研机构的相关探索,探讨了两种架构的技术路径、性能优势及待研究问题,为未来智算中心网络的设计提供参考。 展开更多
关键词 智算中心 光电交换网络 算力集群
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面向工业生产的算力孪生网络数据处理优化方法 被引量:1
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作者 吴双 谢人超 +2 位作者 唐琴琴 谢高畅 黄韬 《通信学报》 北大核心 2025年第3期1-12,共12页
针对工业场景的算力孪生网络中对高通量、异构工业数据的实时感知、同步和处理分析的需求,提出一种面向工业生产的算力孪生网络数据处理优化方法,以提高工业算网孪生的数据同步质量。首先,考虑工业生产需求和算网孪生服务需求,提出一种... 针对工业场景的算力孪生网络中对高通量、异构工业数据的实时感知、同步和处理分析的需求,提出一种面向工业生产的算力孪生网络数据处理优化方法,以提高工业算网孪生的数据同步质量。首先,考虑工业生产需求和算网孪生服务需求,提出一种面向工业生产的算网孪生架构。其次,针对数字孪生对低同步时延、高数据准确性、高效算力资源利用等方面的需求,提出一个综合考虑上述因素的数字孪生数据处理模型放置问题。为解决该问题,设计了一种基于和声搜索算法的优化算法,能够高效求解模型放置问题。仿真实验结果表明,相较于基准算法,所提算法可以给出更优的模型放置决策且具备卓越的全局最优解搜索能力。 展开更多
关键词 工业物联网 数字孪生 算力网络 数据处理
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计及灰数据的知识-数据驱动低压有源配电网潮流计算
8
作者 刘斯亮 郑泽南 +2 位作者 张勇军 羿应棋 池玉泉 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期2-10,共9页
低压配电网拓扑和线路参数不准确使得传统的潮流计算方法失效,采用数据驱动方法能减少对物理参数的依赖,但缺乏可解释性。为此,提出一种融合物理知识与数据驱动的潮流计算方法。基于DistFlow模型构造了深度学习模型的输入输出特征向量,... 低压配电网拓扑和线路参数不准确使得传统的潮流计算方法失效,采用数据驱动方法能减少对物理参数的依赖,但缺乏可解释性。为此,提出一种融合物理知识与数据驱动的潮流计算方法。基于DistFlow模型构造了深度学习模型的输入输出特征向量,以低压配电台区的首端节点电压、用户节点光伏出力及负荷功率作为输入特征,用户节点电压幅值作为输出特征。结合三相线性潮流模型设计多通道卷积网络,通过独立通道处理电压、有功功率和无功功率,并利用电阻、电抗参数初始化卷积核权重。最后,针对灰数据(含有量测误差和异常值的数据)用于训练会影响模型性能的问题,提出改进降噪自编码器筛选并剔除异常样本。实验表明,所提方法在准确性和泛化性能上优于传统数据驱动方法,同时显著降低了灰数据对模型的影响。 展开更多
关键词 低压配电网 潮流计算 知识-数据融合 多通道卷积 灰数据
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基于改进卷积神经网络的电网虚假数据注入攻击定位方法 被引量:2
9
作者 席磊 程琛 田习龙 《南方电网技术》 北大核心 2025年第1期74-84,共11页
虚假数据注入攻击通过篡改数据采集与监视控制系统采集的数据,进而破坏电力系统的稳定运行。传统虚假数据注入攻击检测方法无法对受攻击位置进行定位,亦或定位精度低。首先提出一种改进海鸥优化卷积神经网络的虚假数据注入攻击检测方法... 虚假数据注入攻击通过篡改数据采集与监视控制系统采集的数据,进而破坏电力系统的稳定运行。传统虚假数据注入攻击检测方法无法对受攻击位置进行定位,亦或定位精度低。首先提出一种改进海鸥优化卷积神经网络的虚假数据注入攻击检测方法,所提方法利用具有共享权值和局部连接特性的卷积神经网络来对高维历史量测数据进行高效的特征提取及分类。然后引入具备平衡全局搜索和局部搜索能力的改进海鸥优化算法进行超参数寻优,以获得虚假数据检测的高度匹配网络结构,进而对不良数据进行检测和定位。最后通过对IEEE-14和IEEE-57节点系统进行大量攻击检测实验,验证了所提方法的有效性,并与其他多种检测方法对比,验证了所提方法的具有更优的分类性能、更高的准确率、精度、召回率和F1值。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 电力系统 卷积神经网络 海鸥优化 数据检测
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基于CDoubleGAN的电网时序暂态数据生成
10
作者 张启飞 陈润泽 +2 位作者 张亶 叶瑞涛 梁秀波 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期159-165,共7页
为解决电力系统人工智能应用中样本数量不足的问题,对时序数据生成方法进行研究,提出一种CDoubleGAN模型。结合编解码器和两对生成器-鉴别器,采用ARFNN替代RNN解决Lipschitz连续性问题,实现使用Wasserstein距离对目标函数的稳定优化。... 为解决电力系统人工智能应用中样本数量不足的问题,对时序数据生成方法进行研究,提出一种CDoubleGAN模型。结合编解码器和两对生成器-鉴别器,采用ARFNN替代RNN解决Lipschitz连续性问题,实现使用Wasserstein距离对目标函数的稳定优化。将数据类别标签融入模型中,生成特定类别的样本。在IEEE-39系统的实验结果表明,CDoubleGAN在类别生成上的准确度超过98%,与TimeGAN相比,生成的数据与原数据具有更高的相似度,更好保留了数据原始特性以应用于数据生产。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 电力系统 暂态稳定 数据生成 编解码器 生成对抗网络 时序数据
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基于CA-WOA-BP算法的调度数据网鲁棒性预测
11
作者 陈斌 李泽科 +3 位作者 余斯航 郭久煜 林碧海 刘延华 《南方电网技术》 北大核心 2025年第2期10-18,共9页
对电力网络鲁棒性进行评估与预测,有利于网络管理人员感知网络系统运行现状,及时采取措施应对可能的风险。为此提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的电力调度数据网鲁棒性预测模型。首先,构建了电力调度数据网鲁棒性指标体系,并采用字段提... 对电力网络鲁棒性进行评估与预测,有利于网络管理人员感知网络系统运行现状,及时采取措施应对可能的风险。为此提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的电力调度数据网鲁棒性预测模型。首先,构建了电力调度数据网鲁棒性指标体系,并采用字段提取及公式映射等方法,实现了面向指标体系的数据降维处理;此外,进一步研究了基于混沌映射与自适应权重的WOA-BP改进算法(CA-WOA-BP),实现了电力网络鲁棒性预测方法。实验结果表明,与WOABP算法相比,所提出的改进算法加快了预测模型的收敛速度,并克服了陷入局部最优的情况,同时将预测值误差百分比降低了5.3%,有助于用户更准确及时地感知电力调度数据网系统鲁棒性的态势。 展开更多
关键词 电力调度数据网 鲸鱼优化算法 混沌映射 自适应权重 网络鲁棒性预测
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经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网数据驱动分布鲁棒运行模型
12
作者 郑焕坤 孙耀斌 韦凯国 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期12-20,31,共10页
随着分布式可再生能源渗透率的提高,交直流混合配电网呈现出明显的分区特性和较强的运行不确定性。多端口电力电子变压器(power electronic transformer,PET)能够用来构建一个功率灵活的通道,以完成交直流混合配电网中几个区域之间的电... 随着分布式可再生能源渗透率的提高,交直流混合配电网呈现出明显的分区特性和较强的运行不确定性。多端口电力电子变压器(power electronic transformer,PET)能够用来构建一个功率灵活的通道,以完成交直流混合配电网中几个区域之间的电能交换。基于此文章提出经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网两阶段分布鲁棒运行模型,以储能装置运行维护成本、购电成本、弃风处罚成本、网损和微型燃气轮机发电成本之和最小为优化目标,采用1-范数和∞-范数描述风电输出选择典型场景的概率分布,解决风电的不确定性问题,建立数据驱动分布鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,CCG)求解模型。最后,通过IEEE 33节点算例对模型进行验证,该模型可以有效降低交直流混合配电网运行成本。 展开更多
关键词 交直流混合配电网 多端口电力电子变压器 不确定性 数据驱动分布鲁棒优化
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基于频率增强融合时空信息的超短期风电功率预测
13
作者 滕婧 姜亚君 +1 位作者 师瑞峰 贾利民 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期198-207,共10页
针对传统的风功率预测方法难以捕捉风电功率序列在频域内的非平稳、非线性特征,且未能充分利用风力机间的空间相互关系等问题,提出一种基于信号分解技术进行频率增强,并融合时空信息的网络DSTNet实现准确的超短期风电功率预测。在时间... 针对传统的风功率预测方法难以捕捉风电功率序列在频域内的非平稳、非线性特征,且未能充分利用风力机间的空间相互关系等问题,提出一种基于信号分解技术进行频率增强,并融合时空信息的网络DSTNet实现准确的超短期风电功率预测。在时间信息处理方面,利用离散余弦变换将风电功率序列从时域转换到频域,再通过通道注意力机制进行频率增强,然后采用解码器提取时间特征;在空间信息处理方面,基于风电场各风力机的位置信息构建图神经网络模型,提取各风力机节点与邻近节点的空间特征;最后,通过融合时间特征与空间特征进行超短期风电功率预测。基于百度KDD CUP发布的空间动态风电功率预测数据集为算例分析,结果表明,所提方法在超短期风电功率预测的所有场景中,即10min、1h、4h,均具有最高的预测精度和稳定性。相比于排名第二的方法,该文方法平均绝对误差分别减少29.75%、19.11%、8.09%,均方根误差分别降低28.22%、13.44%、6.96%,就预测稳定性而言,决定系数R2分别提升1.78%、1.68%以及2.41%。 展开更多
关键词 风电并网 时空数据 图神经网络 时间序列分解 离散余弦变换
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新型电力系统规划方法框架及关键支撑技术 被引量:1
14
作者 程其云 李峰 +3 位作者 罗澍忻 吴伟杰 张宁 康重庆 《电网技术》 北大核心 2025年第6期2219-2231,共13页
新型电力系统的构建是实现我国“双碳”目标的重要途径。随着高比例新能源的并网,电力系统复杂性显著增加,现有规划方法在应对系统的供需平衡、灵活调节资源配置以及实现电力转型规划方面难以满足新型电力系统的要求。该文基于源、网、... 新型电力系统的构建是实现我国“双碳”目标的重要途径。随着高比例新能源的并网,电力系统复杂性显著增加,现有规划方法在应对系统的供需平衡、灵活调节资源配置以及实现电力转型规划方面难以满足新型电力系统的要求。该文基于源、网、荷、储、碳、数六要素的协同关系,结合电力市场机制的影响,构建了一套面向新型电力系统建设的规划方法体系。该体系涵盖碳排放预算与轨迹分析、多类型负荷预测、灵活性资源配置、网架规划、高效全景运行模拟、方案多维评估等关键环节,并分析了相应的支撑技术。同时,探讨了新型电力系统规划中源、网、荷、储、碳多个方面的数据需求及其融合技术,并据此提出了新型电力系统的评估指标体系。未来,电力系统规划将重点解决因新能源并网而引起的电力电量平衡和安全稳定性问题,将根据负荷需求、电力市场演变及电力技术进步而滚动调整。 展开更多
关键词 新型电力系统 源网荷储碳数 数据融合 碳预算 电力系统规划 指标体系
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深度学习算法的舰船用电数据挖掘研究
15
作者 王晓辉 高鹏翔 孙守强 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期170-174,共5页
为捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,设计了基于门控循环单元深度学习算法的舰船用电数据挖掘方法。利用采集终端实时采集发电机组、甲板机械等设备的原始舰船用电数据;将原始用电数据转换为标准格式,根据舰船电力系统电能质量分析与... 为捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,设计了基于门控循环单元深度学习算法的舰船用电数据挖掘方法。利用采集终端实时采集发电机组、甲板机械等设备的原始舰船用电数据;将原始用电数据转换为标准格式,根据舰船电力系统电能质量分析与故障诊断等需求,运用深度学习算法中的门控循环单元,在原始用电数据内捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,挖掘舰船用电数据规律特征,为舰船用电管理优化提供决策支持。实验证明:该方法可有效实时采集原始舰船用电数据,并有效挖掘舰船用电数据规律特征;应用该方法后,可有效提升舰船电力系统负荷预测精度。 展开更多
关键词 深度学习算法 舰船用电数据 数据挖掘 长短期记忆网络
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考虑风电时空相关性成本控制下的配电网多场景运行优化
16
作者 许清华 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期25-32,共8页
结合卷积自编码器(CAE)与条件生成对抗网络(CGAN),提出一种考虑风电时空相关性成本控制下的配电网多场景运行优化方法。针对含多区域风电集群接入的配电网系统,利用CAE提取风电出力历史数据的时空相关特征,将其作为CGAN的条件值输入进... 结合卷积自编码器(CAE)与条件生成对抗网络(CGAN),提出一种考虑风电时空相关性成本控制下的配电网多场景运行优化方法。针对含多区域风电集群接入的配电网系统,利用CAE提取风电出力历史数据的时空相关特征,将其作为CGAN的条件值输入进行风电出力场景生成,并采用K-Medoids聚类方法进行场景缩减,获得风电时空相关出力典型场景集。在此基础上,以系统运行经济性最优为目标建立配电网优化运行模型,进而求解配电网的最优潮流分布。最后,基于IEEE 33节点配电系统进行仿真分析,算例结果表明,所提方法能有效兼顾系统运行经济性和电能质量,进一步提高配电网对风电的消纳能力。 展开更多
关键词 风力发电 配电网 时空数据 成本控制 运行优化
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基于梯度惩罚生成对抗网络的配电网缺失数据修复方法
17
作者 吕朋蓬 卜强生 +1 位作者 郭野 罗飞 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期185-192,共8页
提出一种基于梯度惩罚生成对抗网络的配电网缺失数据修复方法。针对配电网数据特点设计生成器和判别器的结构及参数,并在生成对抗网络训练中引入梯度惩罚项以提高收敛性能。该方法仅以数据驱动,通过无监督学习理解数据中难以表征的高维... 提出一种基于梯度惩罚生成对抗网络的配电网缺失数据修复方法。针对配电网数据特点设计生成器和判别器的结构及参数,并在生成对抗网络训练中引入梯度惩罚项以提高收敛性能。该方法仅以数据驱动,通过无监督学习理解数据中难以表征的高维、非线性特征,不需要配电网的具体拓扑结构建模,提高了数据修复方法的适用性。算例结果表明该方法与传统生成对抗网络相比具有更高的修复精度,在数据缺失比例为10%时,数据修复精度提高18.9%。 展开更多
关键词 电网功率测量 大数据 生成对抗网络 无监督学习 缺失数据修复
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基于数据驱动预测控制的低感知度配电网在线无功优化方法
18
作者 钱立群 魏卿 +1 位作者 胡鹏飞 杨再欣 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第13期61-69,共9页
分布式电源的广泛接入使得配电网的潮流波动和电压越界问题愈加突出,特别是给拓扑结构未知、观测不足、数据质量低的低感知度配电网的无功优化带来了巨大挑战。文章引入数据驱动预测控制算法,提出了一种低感知度配电网在线无功优化方法... 分布式电源的广泛接入使得配电网的潮流波动和电压越界问题愈加突出,特别是给拓扑结构未知、观测不足、数据质量低的低感知度配电网的无功优化带来了巨大挑战。文章引入数据驱动预测控制算法,提出了一种低感知度配电网在线无功优化方法。首先,利用历史运行数据构造配电网等效代理模型;然后,使用正则化技术对配电网在线无功优化问题建模;最后,在滚动优化过程中使用求解器求解,并给出无功优化策略。该方法基于行为系统理论,具有良好的可解释性,无需事前的模型训练,求解效率高。同时,还可在线实时追踪配电网状态并更新等效代理模型,具有较强的鲁棒性,适用于开关状态多变的低感知度配电网。通过改进的IEEE 33节点系统的算例仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 配电网 数据驱动 预测控制 无功优化 分布式电源 可解释性 鲁棒性
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基于CNN-BiGRU-XGBoost的新型电力系统虚假数据注入攻击检测
19
作者 黄冬梅 杨旭 +3 位作者 胡安铎 卞正兰 孙园 孙锦中 《电网技术》 北大核心 2025年第5期2119-2127,共9页
虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)通过篡改电网量测信息,威胁电力系统安全。针对新型电力系统FDIA,研究了攻击原理,提出了基于CNN-BiGRU-XGBoost的检测方法。该方法使用卷积神经网络(convolutional neural networks,... 虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)通过篡改电网量测信息,威胁电力系统安全。针对新型电力系统FDIA,研究了攻击原理,提出了基于CNN-BiGRU-XGBoost的检测方法。该方法使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)提取时空特征,利用极限梯度提升树(eXtreme gradient boosting,XGBoost)进行分类,并引入多头注意力(multi-head attention)与Optuna方法优化模型性能。在IEEE-14节点与39节点系统中进行仿真实验,结果表明该文方法拥有比常见方法更好的精度与平衡性,验证了所提方法的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 新型电力系统 神经网络 时空特征
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基于图注意力与多尺度并行融合卷积的虚假数据注入攻击定位检测
20
作者 席磊 陈采玉 +1 位作者 陈洪军 李宗泽 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1763-1772,共10页
虚假数据注入攻击严重威胁电力信息物理系统的安全,而传统攻击检测方法由于没有考虑量测数据间的拓扑并且特征提取能力差,无法精确识别攻击并定位受攻击节点。因此,该文提出一种基于图注意力与多尺度并行融合卷积模型的虚假数据注入攻... 虚假数据注入攻击严重威胁电力信息物理系统的安全,而传统攻击检测方法由于没有考虑量测数据间的拓扑并且特征提取能力差,无法精确识别攻击并定位受攻击节点。因此,该文提出一种基于图注意力与多尺度并行融合卷积模型的虚假数据注入攻击定位检测方法。该方法通过图注意力网络动态捕捉量测数据间的拓扑关系以提升检测方法的定位检测性能;采用结合注意力特征融合模块增强的并行卷积神经网络提取数据的多尺度特征进一步提高检测方法的学习能力和泛化能力,以实现高精度的定位检测。通过在IEEE-14节点测试系统和IEEE-57节点测试系统中进行评估研究,与现有的定位检测方法相比,该文所提方法具有更优的F1值,分别高达98.40%、95.29%。因此,该方法能够更好地对虚假数据注入攻击进行定位检测。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 电力信息物理系统 图注意力网络 并行卷积 特征融合
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