针对现有访问控制模型在高负载情况下性能不足、缺乏对上下文信息的综合考虑等问题,提出一种支持上下文感知的图结构访问控制模型G-RABAC(graph-based role and attribute-based access control)。首先,G-RABAC结合RBAC(role-based acce...针对现有访问控制模型在高负载情况下性能不足、缺乏对上下文信息的综合考虑等问题,提出一种支持上下文感知的图结构访问控制模型G-RABAC(graph-based role and attribute-based access control)。首先,G-RABAC结合RBAC(role-based access control)与ABAC(attribute-based access control)模型,将基于ABAC的访问控制策略可视化为授权图,定义角色间的关系为特殊的主体属性,实现了属性和上下文信息的高效管理。其次,构建了基于G-RABAC的访问控制框架,并设计了基于上下文的访问控制决策算法和风险感知算法,实现了支持多维上下文感知的访问控制。在此基础上,集成区块链和G-RABAC模型,设计了用户身份合法性验证合约,结合Web3.0技术有效监控和处理用户访问行为,提升了访问控制的安全性和透明性。实验结果表明,G-RABAC模型的访问控制效率显著提升,与所选基线方案相比,访问控制时间开销基本维持在230 ms以内,且能够在多用户并发场景中支持安全且细粒度的访问控制,具备更高的灵活性和扩展性。展开更多
为了解决高比例新能源地区电网中新能源不确定性所导致的N-1故障线路过载问题,提出一种计及新能源不确定性并应用混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)控制模式的电网潮流优化方法。首先,建立了适应于多线路控制的HPFC...为了解决高比例新能源地区电网中新能源不确定性所导致的N-1故障线路过载问题,提出一种计及新能源不确定性并应用混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)控制模式的电网潮流优化方法。首先,建立了适应于多线路控制的HPFC稳态计算模型,并给出了在不同控制模式下的HPFC运行约束条件。其次,以电网有功网损和线路负载率指标为目标函数,考虑N-1安全约束和HPFC运行约束,建立应用HPFC控制模式的电网潮流优化模型。然后,通过模糊C均值聚类获取反映新能源出力、负荷不确定性的场景集合,并采用多目标多元宇宙优化算法(multi-objective multi-verse optimization,MOMVO)求解所提优化模型。最后,将所提潮流优化方法应用于江苏南通某地区电网。结果表明,所提方法能有效提高电网的经济性与静态安全性,且计算结果具有较好的稳定性。展开更多
