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题名融合拓扑和安全及稳定的电力网脆弱性评估
被引量：2
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作者
田启东
刘顺桂
江辉
彭建春
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机构
深圳供电局有限公司系统运行部
深圳大学机电与控制工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第6期223-226,241,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.51177102)
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文摘
提出了一种融合拓扑和安全及稳定的静态电力网脆弱性评估方法。先从依赖物理规律的不同程序提取出评估电力网脆弱性的三个主导指标:拓扑脆弱性指标、安全脆弱性指标、稳定脆弱性指标。基于邻接矩阵构建了拓扑脆弱性指标的度量方法。结合线路热极限和功角稳定极限,分别给出了安全脆弱性指标和稳定脆弱性指标的度量方法。计及三个主导脆弱性指标影响电力网脆弱性方式的差异,提出了三合一脆弱性指标的融合模型,并给出了脆弱性指标的算法。示例仿真结果表明,提出的三合一脆弱性指标方法对评估电力网脆弱性有效、可行。
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关键词
脆弱性
邻接矩阵
特征值
安全性
稳定性
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Keywords
vulnerability
adjacency matrix
eigenvalue
security
stability
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分类号
TM727
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名一种基于图神经网络的SDN路由性能预测模型
被引量：14
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作者
车向北
康文倩
邓彬
杨柯涵
李剑
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机构
深圳供电局有限公司
北京邮电大学计算机学院
深圳供电局有限公司系统运行部
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期484-491,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.U1636106)
北京市自然科学基金(No.4182006)。
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文摘
软件定义网络作为未来网络架构的发展方向,通过分离数据平面与控制平面高效设定路由方案.而在路由方案的优化过程中,准确预估给定路由方案下的网络性能是其关键.本文基于图神经网络建模网络中物理链路与路由方案路径的关系,在给定的路由方案与网络流量下对网络中的各项端到端性能指标(如延迟、抖动)进行准确预估,以辅助优化路由方案.本文基于OMNeT++来生成数据并进行实验,实验结果表明本文提出的模型能够针对延迟抖动等端到端性能指标进行准确预估,预估平均相对误差不超过4.1%.实验也对比了传统最短路径路由算法与基于该预测模型给出的最优路由方案下的端到端性能,相比传统最短路径路由算法,平均延迟和平均抖动分别降低了19.8%和33.52%,最大延迟和最大抖动降低了36.18%和35.45%.
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关键词
软件定义网络
端到端性能预测
图神经网络
SDN路由优化
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Keywords
software development network(SDN)
end-to-end performance prediction
graph neural network
SDN routing optimization
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分类号
TP393.0
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多目标优化模型的电动汽车充电调度策略
被引量：18
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作者
刘岩
邓彬
王瑾
于洋洋
陈栋
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机构
西安交通大学电气工程学院
深圳供电局有限公司系统运行部
国电南瑞南京控制系统有限公司华东系统部
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出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第2期127-132,共6页
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基金
广东省自然科学基金项目(2018A303070330).
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文摘
针对电动汽车充电带来的配网系统负荷峰谷差过大的问题,基于配网系统负荷变化基本情况,提出了动态多目标优化模型的电动汽车充电调度控制策略.构建了动态多目标优化模型,并提出了控制充电功率和控制起始充电时间两种优化调度控制策略,采用动态粒子群算法对模型进行了求解.仿真结果表明,优化控制方案能够起到削减负荷峰值的作用,和优化前相比负荷峰值下降约20%,节约充电成本40%~55%.
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关键词
多目标优化
电动汽车
电网安全
充电功率
粒子群算法
峰谷电价
有序充电
配网系统
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Keywords
multi-objective optimization
electric vehicle
power grid security
charging power
particle swarm optimization algorithm
peak valley electricity price
orderly charging
distribution system
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分类号
TM744
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于深度学习的智能录波器远程运维入侵检测
被引量：3
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作者
晋龙兴
刘子俊
黄福全
周瑜
曹小京
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机构
深圳供电局有限公司系统运行部
兴唐通信科技有限公司行业信息安全中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第12期3331-3339,共9页
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基金
城市配网超导输电关键技术研究及示范应用(090000KK52170171)。
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文摘
智能录波器在电力继电保护系统实时监测中应用广泛,传统基于规则的防御方法不能够满足电网系统日益增长的防御需求,针对这一问题,提出一种基于深度学习的智能录波器远程运维入侵检测方法。实验结果表明,基于神经网络的智能录波器远程运维入侵检测方法可以高效、准确地完成针对智能录波器远程运维的入侵检测,保障其远程运维的安全性和可靠性。
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关键词
智能录波器
深度学习
远程运维
入侵检测
神经网络
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Keywords
intelligent recorder
deep learning
remote maintenance
intrusion detection
neural network
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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