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考虑场景化特征的电力系统薄弱点两阶段精确辨识方法: 1; 作者蒋天伦刘文霞 +1 位作者李承泽曹宇《华北电力大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第1期12-21,I0001,共11页; 由于场景化特征的差异性会导致电力系统脆弱点的不同,提出一种考虑场景化特征的电力系统薄弱点两阶段精确辨识方法。首先,考虑厂、站内设备毁伤对厂站功能损伤和修复时间影响,设备间可靠性关联关系,以及设备的地理聚集特征,建立子模块... 展开更多; 关键词电力系统脆弱性薄弱点辨识薄弱设备辨识电力系统场景化特征混合整数线性规划; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于设备模型辨识的新能源电力系统共模频率特征量化被引量：7: 2; 作者张雯欣吴琛 +2 位作者黄伟高晖胜辛焕海《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期96-102,共7页; 实际电力系统存在部分设备模型不准确与“黑箱化”的问题,使得现有频率特征量化研究的应用场景受限。为此,提出一种利用测量数据辨识设备模型并将其简化为统一结构模型以量化最低点等系统频率特征的方法。采用输出误差模型描述待辨识设... 展开更多; 关键词电力系统设备辨识统一结构频率特征量化输出误差模型高斯-牛顿法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法的运算成本优化被引量：1: 3; 作者杨舒惠黎静华韦善阳《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期141-146,共6页; 目前基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法可达到较高的辨识准确率,但存在较严重的参数冗余,引发了不必要的运算成本。对此类算法的运算成本进行优化,提出一种基于灰色编码的设备特征组合方法,以减少算法中设备特征的参数冗余;然后... 展开更多; 关键词非侵入式负荷监测图像分类网络灰度图特征组合设备辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

数字多媒体取证技术综述被引量：20: 4; 作者胡永健刘琲贝贺前华《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期657-662,共6页; 数字多媒体取证是信息安全一个刚刚兴起的研究领域,研究数字多媒体取证技术对确保多媒体数据的可靠性有着极其重要的意义。以数字图像取证为代表,从篡改检测、来源辨识、真实性鉴定、设备成分取证以及多媒体取证方法的可靠性等五个方面... 展开更多; 关键词数字多媒体取证篡改检测源设备辨识设备成分取证真实性鉴定取证攻击; 在线阅读下载PDF 职称材料

事件检测类非侵入式负荷监测算法综述被引量：11: 5; 作者鲍海波杨舒惠 +2 位作者陈子民郭小璇黎静华《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期94-109,共16页; 非侵入式负荷监测(NILM)可实现设备级用电数据的自动监测,是数字电网建设中传感量测环节的重要技术之一。文中对事件检测类NILM算法的研究成果进行了综述。首先,对事件检测类NILM算法进行界定,对其与组合优化类NILM算法的技术差异进行... 展开更多; 关键词非侵入式负荷监测数字电网特征提取设备辨识事件检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑场景化特征的电力系统薄弱点两阶段精确辨识方法: 1; 作者蒋天伦刘文霞李承泽曹宇; 机构新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学); 出处《华北电力大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第1期12-21,I0001,共11页; 基金国家重大科技专项(2020YFC0827001)。; 文摘由于场景化特征的差异性会导致电力系统脆弱点的不同,提出一种考虑场景化特征的电力系统薄弱点两阶段精确辨识方法。首先,考虑厂、站内设备毁伤对厂站功能损伤和修复时间影响,设备间可靠性关联关系,以及设备的地理聚集特征,建立子模块毁伤后果和厂站失能故障集。其次,考虑目标失能区域与预期恢复时间,建立电力系统关键厂站和子模块的两阶段优化辨识模型。进而,针对第一阶段采用KKT条件法并利用大M法将非线性约束做线性化处理,把问题转化成单层混合整数线性模型,利用求解器进行求解。最后,通过IEEE-39节点系统进行算例仿真,验证了模型的合理性,其获得的精确薄弱区域对支持防御者制定不同场景下的防御决策具有重要意义,提高了防御策略的合理性和科学性。; 关键词电力系统脆弱性薄弱点辨识薄弱设备辨识电力系统场景化特征混合整数线性规划; Keywords power system vulnerability weakness identification weakness equipment identification power system scenario characterization mixed-integer linear programming; 分类号 TM71 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于设备模型辨识的新能源电力系统共模频率特征量化被引量：7: 2; 作者张雯欣吴琛黄伟高晖胜辛焕海; 机构浙江大学工程师学院云南电网有限责任公司浙江大学电气工程学院; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期96-102,共7页; 基金中国南方电网云南电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20201999) 云南省重大科技专项计划(202002AF080001)。; 文摘实际电力系统存在部分设备模型不准确与“黑箱化”的问题,使得现有频率特征量化研究的应用场景受限。为此,提出一种利用测量数据辨识设备模型并将其简化为统一结构模型以量化最低点等系统频率特征的方法。采用输出误差模型描述待辨识设备,基于测量所得设备并网接口功率、频率数据,结合辅助变量法以及高斯-牛顿法估计模型参数。进一步地,结合系统实际工况将已辨识得到的发电设备模型简化为微分-比例-一阶滞后3个环节组成的统一结构以简化频率响应分析,进而量化频率平均变化率及频率最低点等频率特征。最后,通过仿真验证了基于设备模型辨识的新能源电力系统共模频率特征量化方法的有效性。; 关键词电力系统设备辨识统一结构频率特征量化输出误差模型高斯-牛顿法; Keywords electric power systems equipment identification unified structure quantization of frequency characteristic output error model Gauss-Newton method; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法的运算成本优化被引量：1: 3; 作者杨舒惠黎静华韦善阳; 机构广西大学广西电力系统最优化与节能技术重点实验室; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期141-146,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51977042)。; 文摘目前基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法可达到较高的辨识准确率,但存在较严重的参数冗余,引发了不必要的运算成本。对此类算法的运算成本进行优化,提出一种基于灰色编码的设备特征组合方法,以减少算法中设备特征的参数冗余;然后使用轻量级图像分类网络ZFNet构建设备辨识模型,并引入Inception模块来减少模型中卷积层输出的参数冗余,同时基于仿真实验结果对模型中全连接层的结构和参数进行适应性调整,以减少模型的参数冗余,最后使用PLAID数据集进行算例分析。结果表明:相比于同类算法,所提算法在设备特征的参数量上减少了66.7%~67.5%,在模型的参数量上减少了90%~97.1%,在整体运算量上的变动为-91.7%~6.1%。; 关键词非侵入式负荷监测图像分类网络灰度图特征组合设备辨识; Keywords non-intrusive load monitoring image classification network gray scale image feature combination device identification; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数字多媒体取证技术综述被引量：20: 4; 作者胡永健刘琲贝贺前华; 机构华南理工大学电子与信息学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期657-662,共6页; 文摘数字多媒体取证是信息安全一个刚刚兴起的研究领域,研究数字多媒体取证技术对确保多媒体数据的可靠性有着极其重要的意义。以数字图像取证为代表,从篡改检测、来源辨识、真实性鉴定、设备成分取证以及多媒体取证方法的可靠性等五个方面对现有数字多媒体取证技术进行综述,重点介绍了典型算法,并指出当前研究中存在的一些主要问题,给出本领域未来的研究方向。; 关键词数字多媒体取证篡改检测源设备辨识设备成分取证真实性鉴定取证攻击; Keywords digital multimedia forensics tamper detection source device identification device component forensics authentication verification forensics attack; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名事件检测类非侵入式负荷监测算法综述被引量：11: 5; 作者鲍海波杨舒惠陈子民郭小璇黎静华; 机构广西电网有限责任公司南宁供电局广西电力系统最优化与节能技术重点实验室广西电网有限责任公司电力科学研究院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期94-109,共16页; 基金中国南方电网有限责任公司科技项目(GXKJXM20190717)。; 文摘非侵入式负荷监测(NILM)可实现设备级用电数据的自动监测,是数字电网建设中传感量测环节的重要技术之一。文中对事件检测类NILM算法的研究成果进行了综述。首先,对事件检测类NILM算法进行界定,对其与组合优化类NILM算法的技术差异进行对比分析;接着,对事件检测类NILM算法的流程及一般方法进行了整理和分类评述;然后,按照事件检测类NILM算法流程的顺序,分别从事件检测、特征提取、设备辨识3个角度对提升事件检测类NILM算法性能的关键技术进行梳理;最后,对事件检测类NILM算法常用性能评估指标进行总结,并对事件检测类NILM算法的未来研究方向进行展望。; 关键词非侵入式负荷监测数字电网特征提取设备辨识事件检测; Keywords non-intrusive load monitoring digital power grid feature extraction device identification event inspection; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	考虑场景化特征的电力系统薄弱点两阶段精确辨识方法	蒋天伦刘文霞李承泽曹宇	《华北电力大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于设备模型辨识的新能源电力系统共模频率特征量化	张雯欣吴琛黄伟高晖胜辛焕海	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法的运算成本优化	杨舒惠黎静华韦善阳	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数字多媒体取证技术综述	胡永健刘琲贝贺前华	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2010	20	在线阅读下载PDF 职称材料
5	事件检测类非侵入式负荷监测算法综述	鲍海波杨舒惠陈子民郭小璇黎静华	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2023	11	在线阅读下载PDF 职称材料