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基于大数据的能源集团统一运行监测与安全预警平台
被引量：
14
1
作者
王静
高昆仑
+1 位作者
卞超轶
梁潇
《电信科学》
2018年第5期155-162,共8页
能源集团信息化资产近年来急速增长,为有效应对信息安全风险,通过大数据和多源告警数据交叉确认机制等技术,设计了集团型企业中对信息化设备和应用系统进行集中运行监测并实现安全预警和日志审计的平台。提出了通过对全网海量多源异构...
能源集团信息化资产近年来急速增长,为有效应对信息安全风险,通过大数据和多源告警数据交叉确认机制等技术,设计了集团型企业中对信息化设备和应用系统进行集中运行监测并实现安全预警和日志审计的平台。提出了通过对全网海量多源异构数据的全局分析,实现信息网络安全风险与态势的实时感知。该平台对于提升信息系统运行和安全管理水平、及时预警信息风险向电力系统传播扩散等方面具有重要的研究意义和应用价值。
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关键词
大
数据
多源告警数据交叉确认机制
多源
异构
数据
态势感知
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职称材料
基于SC-DNN和多源数据融合的新能源电力系统状态估计方法
被引量：
21
2
作者
宋雨露
樊艳芳
+2 位作者
刘牧阳
白雪岩
张鑫宇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期177-187,共11页
大规模新能源并网重塑了电力系统的控制运行特性,现有的电力系统状态估计方法面临新能源波动数据识别困难、估计精度低、估计速度慢等问题。为改善现有方法的不足,提出了一种基于残差连接(skip connection,SC)-深度神经网络(deep neural...
大规模新能源并网重塑了电力系统的控制运行特性,现有的电力系统状态估计方法面临新能源波动数据识别困难、估计精度低、估计速度慢等问题。为改善现有方法的不足,提出了一种基于残差连接(skip connection,SC)-深度神经网络(deep neural network,DNN)和多源数据融合的新能源电力系统状态估计方法。首先采用基于双向长短期神经网络(bidirectional long short-term memory,BILSTM)预测的改进插值法进行多源数据融合。然后利用联合时空交叉机制和BILSTM网络的数据辨识技术替代传统的量测量突变检测法,以便更好地处理新能源波动数据。最后根据原始量测数据集建立基于SC-DNN的状态估计模型,把残差模块的拟合优势和神经网络的速度优势结合起来,从而实现状态估计精度和速度的提高。基于IEEE39节点系统和新疆某地区实网的算例分析表明,相比于传统方法,所提方法能在更准确地分辨新源波动数据与不良数据的同时提高状态估计的精度和速度。
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关键词
状态估计
深度神经网络
时空
交叉
机制
多源
数据
融合
残差连接
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职称材料
题名
基于大数据的能源集团统一运行监测与安全预警平台
被引量：
14
1
作者
王静
高昆仑
卞超轶
梁潇
机构
国家电力投资集团有限公司
全球能源互联网研究院有限公司
北京邮电大学
出处
《电信科学》
2018年第5期155-162,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61471328)~~
文摘
能源集团信息化资产近年来急速增长,为有效应对信息安全风险,通过大数据和多源告警数据交叉确认机制等技术,设计了集团型企业中对信息化设备和应用系统进行集中运行监测并实现安全预警和日志审计的平台。提出了通过对全网海量多源异构数据的全局分析,实现信息网络安全风险与态势的实时感知。该平台对于提升信息系统运行和安全管理水平、及时预警信息风险向电力系统传播扩散等方面具有重要的研究意义和应用价值。
关键词
大
数据
多源告警数据交叉确认机制
多源
异构
数据
态势感知
Keywords
big data
intersecting confirmation mechanics of multi-source data
multi-source heterogeneous data
situation awareness
分类号
TP309.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于SC-DNN和多源数据融合的新能源电力系统状态估计方法
被引量：
21
2
作者
宋雨露
樊艳芳
刘牧阳
白雪岩
张鑫宇
机构
新疆大学电气工程学院
国网新疆电力有限公司电力科学研究院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期177-187,共11页
基金
国家自然科学基金项目资助(51767023)
2022天山英才培养计划(2022TSYCLJ0019)。
文摘
大规模新能源并网重塑了电力系统的控制运行特性,现有的电力系统状态估计方法面临新能源波动数据识别困难、估计精度低、估计速度慢等问题。为改善现有方法的不足,提出了一种基于残差连接(skip connection,SC)-深度神经网络(deep neural network,DNN)和多源数据融合的新能源电力系统状态估计方法。首先采用基于双向长短期神经网络(bidirectional long short-term memory,BILSTM)预测的改进插值法进行多源数据融合。然后利用联合时空交叉机制和BILSTM网络的数据辨识技术替代传统的量测量突变检测法,以便更好地处理新能源波动数据。最后根据原始量测数据集建立基于SC-DNN的状态估计模型,把残差模块的拟合优势和神经网络的速度优势结合起来,从而实现状态估计精度和速度的提高。基于IEEE39节点系统和新疆某地区实网的算例分析表明,相比于传统方法,所提方法能在更准确地分辨新源波动数据与不良数据的同时提高状态估计的精度和速度。
关键词
状态估计
深度神经网络
时空
交叉
机制
多源
数据
融合
残差连接
Keywords
state estimation
deep neural network
spatiotemporal intersection mechanism
multi-source data fusion
skip connection
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据的能源集团统一运行监测与安全预警平台
王静
高昆仑
卞超轶
梁潇
《电信科学》
2018
14
在线阅读
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职称材料
2
基于SC-DNN和多源数据融合的新能源电力系统状态估计方法
宋雨露
樊艳芳
刘牧阳
白雪岩
张鑫宇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2023
21
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职称材料
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