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地市级区域能源互联网安全可信防护体系研究 被引量:23
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作者 龚钢军 高爽 +5 位作者 陆俊 张葆刚 刘韧 吴秋新 苏畅 陈志敏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2861-2873,共13页
从涵盖能源种类、负荷多样性、网络规模、示范效应和应用效果等方面来看,地市级区域能源互联网应是能源互联网真正落地实施的较佳选择。区域能源互联网在实现“能源流、业务流和信息流”的高度智能融合之际,又具有源端不同类型互补、... 从涵盖能源种类、负荷多样性、网络规模、示范效应和应用效果等方面来看,地市级区域能源互联网应是能源互联网真正落地实施的较佳选择。区域能源互联网在实现“能源流、业务流和信息流”的高度智能融合之际,又具有源端不同类型互补、配用电网传输分配、储能装置与用户动态接入的特性。复杂的接入环境、灵活多样的接入方式,数量庞大的接入终端使得区域能源互联网面临更多的安全隐患。该文针对地市级区域能源互联网的互补耦合和扁平化管理结构需求,定义了基于多级能量一信息路由器和能量一信息交换机的地市级区域能源互联网系统模型,描述了该系统模型的基本架构、网络内部能量流和信息流的传输与分配特点,并通过复杂网络环境下的地市级区域能源互联网的安全需求,提出了地市级区域能源互联网的安全模型,构建了基于可信计算技术的地市级区域能源互联网安全可信防护方案。 展开更多
关键词 区域能源互联网 主动配电网 能量/信息路由与交换 可信计算 安全防护模型
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基于区块链的能源互联网智能交易与协同调度体系研究 被引量:77
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作者 龚钢军 张桐 +5 位作者 魏沛芳 苏畅 王慧娟 吴秋新 刘韧 张帅 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1278-1290,共13页
区块链具有智能合约、分布决策、协同自治、防篡改性等特征,在运行方式、拓扑形态、双边交易和协同调度等方面与能源互联网有天然相似之处,可以很好地支撑能源互联网建设。该文从二者技术融合的角度出发,基于能源互联网的物理拓扑结构... 区块链具有智能合约、分布决策、协同自治、防篡改性等特征,在运行方式、拓扑形态、双边交易和协同调度等方面与能源互联网有天然相似之处,可以很好地支撑能源互联网建设。该文从二者技术融合的角度出发,基于能源互联网的物理拓扑结构和逻辑协议层次分析,提出了基于区块链的能源互联网层次架构模型;设计了交易完全去中心化的能源互联网智能交易模式及信任机制;探讨了在调度部分去中心化下的垂直分级调度系统和多级变电站的协同调度模式,及相应的电网安全校核与物理约束条件;形成了基于区块链技术构建的支撑"横向多源互补,纵向协同调度"体系的能源互联网智能交易与协同调度模式,有利于实现能量流和信息流的高度融合控制与安全传输。 展开更多
关键词 能源互联网 区块链 智能合约 调度交易 物理约束
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基于边云协同的智能工控系统入侵检测技术 被引量:9
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作者 陈思 吴秋新 +4 位作者 张铭坤 安晓楠 龚钢军 刘韧 秦宇 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第11期280-285,333,共7页
工业控制系统(ICS)由原来的封闭隔离状态逐渐开放,导致工业控制设备出现故障或损坏。根据ICS业务逻辑稳定性的特点,提出一种新颖的ICS入侵检测模型,以确保系统数据和业务逻辑安全可靠。在边缘计算3.0的架构下构建边云协同的入侵检测模型... 工业控制系统(ICS)由原来的封闭隔离状态逐渐开放,导致工业控制设备出现故障或损坏。根据ICS业务逻辑稳定性的特点,提出一种新颖的ICS入侵检测模型,以确保系统数据和业务逻辑安全可靠。在边缘计算3.0的架构下构建边云协同的入侵检测模型;改进传统的卷积神经网络(CNN)算法,利用深度可分离卷积建立Mobile Net模型实现入侵检测业务的仿真。仿真结果表明,该模型的准确率提升到98%以上,训练时间是传统CNN模型的50%,更适合边缘端使用。 展开更多
关键词 边缘计算 云计算 入侵检测 深度可分离卷积
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基于TensorFlow的高压输电线路异物识别 被引量:38
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作者 龚钢军 张帅 +3 位作者 吴秋新 陈志敏 刘韧 苏畅 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期204-209,216,共7页
针对传统异物识别准确率较低的问题,提出一种基于TensorFlow的深度卷积神经网络的异物识别模型。将巡检图像进行图像灰度化和尺寸压缩等预处理,并采用三维块匹配滤波(BM3D)算法进行图像去噪得到实验所需的训练数据。提出基于TensorFlow... 针对传统异物识别准确率较低的问题,提出一种基于TensorFlow的深度卷积神经网络的异物识别模型。将巡检图像进行图像灰度化和尺寸压缩等预处理,并采用三维块匹配滤波(BM3D)算法进行图像去噪得到实验所需的训练数据。提出基于TensorFlow的深度卷积神经网络框架,通过使用框架中的TensorBoard模块设计深度卷积神经网络模型结构与优选模型参数,并针对ReLU激活函数与特征权重进行理论分析。实验结果表明,经过15次迭代训练后,深度卷积神经网络比传统的支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)和BP神经网络算法具有更强的巡检图像识别能力;与经典的LeNet-5和VGGNet模型以及相关文献中的模型相比,所提模型更具有优越性。 展开更多
关键词 输电线路 异物识别 卷积神经网络 TensorFlow
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一种基于改进差分进化算法的源码漏洞检测模型的冷启动方法 被引量:2
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作者 袁子龙 吴秋新 +1 位作者 刘韧 秦宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期2170-2178,共9页
源码漏洞检测作为重要的研究课题,其传统方法在面对规模庞大、脆弱性多样化的代码时,存在人工参与度高、未知漏洞检测能力弱等诸多问题。针对以上问题,基于开放源代码的语法语义信息,提出了改进差分进化算法的源码漏洞检测模型冷启动优... 源码漏洞检测作为重要的研究课题,其传统方法在面对规模庞大、脆弱性多样化的代码时,存在人工参与度高、未知漏洞检测能力弱等诸多问题。针对以上问题,基于开放源代码的语法语义信息,提出了改进差分进化算法的源码漏洞检测模型冷启动优化方法。运用源码切片技术、启发式优化算法及神经网络模型,解决了漏洞检测模型在启动之初超参数无法准确选定的问题。对于实验中样本信息冗余和正负样本鲜明特征混和的情况,提出了正负样本鲜明特征交叉剔除的思想以减小模型的漏报率及误报率。实验表明,该方法可以有效加速模型的收敛,使得模型在10个epoch内达到稳定,在提升源码漏洞检测模型准确率的同时其收敛速度比其他模型提升了2~3倍。在后续改进实验中,源码漏洞检测模型在所有类型漏洞的准确率上均提高了1~3个百分点,充分证明了改进措施的有效性。该方法的优化策略和改进措施同样适用于其他神经网络分类模型,可以为漏洞检测领域探索新方法和新模型提供思路。 展开更多
关键词 语法语义 改进差分进化 漏洞检测 BiGRU
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