检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2025年第3期45卷 78-85页

作者：郑李梦千朱利鹏文唯嘉李佳勇张聪湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司湖南长沙410004

风电场数据采集与监视控制(SCADA)系统实测数据中的数据缺失、噪声等非理想测量工况给短期风电功率的可靠预测带来严峻挑战。为解决这个问题,提出了一种基于多重相关性学习的SCADA数据修复方案。对于SCADA实测数据中存在的数据缺失问题... 详细信息

风电场数据采集与监视控制(SCADA)系统实测数据中的数据缺失、噪声等非理想测量工况给短期风电功率的可靠预测带来严峻挑战。为解决这个问题,提出了一种基于多重相关性学习的SCADA数据修复方案。对于SCADA实测数据中存在的数据缺失问题,提出综合挖掘多维时序数据多重相关性的数据修复方法,对缺失数据进行初步修复;设计适用于多种复杂工况的残差神经网络,对初步修复结果进行进一步精细化处理,实现精细的缺失值修复和数据去噪;以修复后的数据为输入,通过基于多头注意力机制的卷积神经-长短期记忆深度学习网络构建高可靠的短期风电功率预测模型。华中地区2座风电场实测SCADA数据的算例分析结果验证了所提方法的有效性及其在提升短期风电功率预测性能方面的应用价值。

关键词： SCADA数据修复多重相关性短期风电功率预测深度学习残差神经网络

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自适应聚类中心个数选择:一种联邦学习的隐私效用平衡方法

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 519-529页

作者：宁博宁一鸣杨超周新李冠宇马茜大连海事大学信息科学技术学院大连116026 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司沈阳110000

联邦学习是一种分布式机器学习方法,它使多个设备或节点能够协作训练模型,同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练,敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题,已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对... 详细信息

联邦学习是一种分布式机器学习方法,它使多个设备或节点能够协作训练模型,同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练,敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题,已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对梯度数据添加噪声。然而在采用了相应的隐私技术来降低敏感数据泄露风险的同时,模型精度和效果因为噪声大小的不同也受到了部分影响。为解决此问题,该文提出一种自适应聚类中心个数选择机制(DP-Fed-Adap),根据训练轮次和梯度的变化动态地改变聚类中心个数,使模型可以在保持相同性能水平的同时确保对敏感数据的保护。实验表明,在使用相同的隐私预算前提下DP-Fed-Adap与添加了差分隐私的联邦相似算法(FedSim)和联邦平均算法(FedAvg)相比,具有更好的模型性能和隐私保护效果。

关键词：联邦学习差分隐私保护梯度聚类自适应选择

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山东省种植业碳排放因素分解及脱钩效应研究

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中国农机化学报 2025年第4期46卷 320-327页

作者：郭美洁刘波涛郭紫璇曲睿婷乔林王体朋华北电力大学新能源学院国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司

种植业是农业碳排放重要来源之一，为降低种植业碳排放量，更好地推进种植业绿色低碳发展，须明确其碳排放现状，分析其影响因素。基于山东省2006—2021年种植业数据，运用IPCC排放系数法测算其碳排放总量，使用LMDI模型分解其影响因素... 详细信息

种植业是农业碳排放重要来源之一，为降低种植业碳排放量，更好地推进种植业绿色低碳发展，须明确其碳排放现状，分析其影响因素。基于山东省2006—2021年种植业数据，运用IPCC排放系数法测算其碳排放总量，使用LMDI模型分解其影响因素，并结合Tapio脱钩理论探究种植业碳排放与农业经济发展间的脱钩关系。结果表明：研究期间山东省种植业碳排放量呈“M”型变化趋势，农业物资投入碳排放占比超50%，集中于化肥、农膜使用产生；种植业碳排放与农业经济发展间存在强脱钩、弱脱钩、弱负脱钩3种脱钩类型，以强脱钩和弱脱钩为主，种植业发展模式良好；各因素中，种植业生产效率、农业生产结构、产业结构、粮食生产技术水平以及农村人口规模对种植业碳排放呈抑制作用，人均生活水平、人均农作物播种面积、种植结构呈促进作用，其中提升种植业生产效率、稳定人均生活水平更利于种植业碳减排。

关键词：山东省种植业碳排放 LMDI因素分解脱钩效应

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大数据技术在电力营销管理中运用分析

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中国科技投资 2025年第2期 121-123页

作者：贺月彭姣卢艳艳国网河北省电力有限公司信息通信分公司

本文着眼于大数据技术在电力营销管理领域的应用背景，强调了大数据技术在电力营销管理中的应用价值。从用户画像的精准营销、数据驱动的用户行为分析、数据采集与监控的电力供应链优化管理、智能客服系统的用户体验优化等方面，着重阐... 详细信息

本文着眼于大数据技术在电力营销管理领域的应用背景，强调了大数据技术在电力营销管理中的应用价值。从用户画像的精准营销、数据驱动的用户行为分析、数据采集与监控的电力供应链优化管理、智能客服系统的用户体验优化等方面，着重阐述了电力营销管理中大数据技术的具体应用，探讨大数据在电力营销管理中的主要应用场景，旨在为电力营销管理方法策略的更新提供参考。

关键词：大数据技术电力营销管理精准营销用户画像行为分析

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基于混成控制的配电网边缘计算服务架构与控制组态技术

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电力建设 2025年第2期46卷 49-60页

作者：郭宁嵇托陆晓星董树锋肖茂然焦昊肖小龙吴凡国网江苏省电力有限公司电力科学研究院南京市211103 浙江大学电气工程学院杭州市310027 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司南京市210024 国网江苏省电力有限公司南京市210000

边缘计算终端的配置成本与计算资源需求之间的矛盾随着配电网控制结构的愈发复杂而愈发突出。在此背景下,提出了基于混成控制理论的配电网边缘计算服务架构与控制组态技术。首先,讨论配电网及其分布式设备的混成特性,建立基于混成控制... 详细信息

边缘计算终端的配置成本与计算资源需求之间的矛盾随着配电网控制结构的愈发复杂而愈发突出。在此背景下,提出了基于混成控制理论的配电网边缘计算服务架构与控制组态技术。首先,讨论配电网及其分布式设备的混成特性,建立基于混成控制的配电网控制结构,构建包含信息子系统和电力子系统的边缘计算服务架构;其次,提出基于AOE (activity on edge network)的事件驱动控制技术,可实现边缘计算业务的快速部署;最后,以配电网台区经济调度业务为例,分析所提边缘计算分布式控制方法的应用效果,并介绍边缘计算在配电网控制中的实践应用。算例表明,所提的边缘计算服务架构具有时延低、策略配置简易、计算与通信资源占用少的优点,适合在新型配电网中推广应用。

关键词：边缘计算配电网混成控制事件驱动

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面向资源受限电力物联网终端的语义安全通信方法

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物联网学报 2025年

作者：杨会峰尚立崔俊彬刘红艳王九成蔺鹏国网河北省电力有限公司信息通信分公司北京万可信息技术有限公司

基于深度学习的语义通信开辟了智能通信的新纪元，其包括语义模型训练和语义推理两个阶段。语义模型训练通常需耗费大量能量和时间，这阻碍了在资源受限的电力物联网终端上实施语义传输。为减轻终端的能耗和时耗，本文建立了一种新的语... 详细信息

基于深度学习的语义通信开辟了智能通信的新纪元，其包括语义模型训练和语义推理两个阶段。语义模型训练通常需耗费大量能量和时间，这阻碍了在资源受限的电力物联网终端上实施语义传输。为减轻终端的能耗和时耗，本文建立了一种新的语义通信架构，首先将待传数据上传至机器学习即服务（MLaaS，Machine Learning as a Service）平台，然后在MLaaS平台完成语义模型训练并将模型参数回传给终端，最后终端进行语义推理。然而，该架构存在MLaaS平台泄露语义模型参数导致语义信息被窃听的情况。因此，本文进一步设计了基于特征混淆的抗窃听方法以解决语义推理阶段的MLaaS平台安全通信问题。实验结果表明，所提方法在面对被动窃听者时是有效的，能够在保证合法终端图像恢复质量的同时，显著降低窃听者恢复图像的成功率。具体来说，合法终端在不同信噪比条件下均能保持较高的峰值信噪比（PSNR， Peak Signal-to-Noise Ratio）、多尺度结构相似性指数（MS-SSIM， Multi-Scale Structural Similarity），而特征混淆模块的引入造成窃听端恢复图像的PSNR指标最高下降81.72%，MS-SSIM指标最高下降94.54%，证明了所提出抗窃听方法的有效性。此外，本文还初步验证了特征混淆模块在终端上的计算开销和时延，结果显示该方法在资源受限的电力物联网终端上具有实际应用可行性。这些成果为电力物联网中的安全语义通信提供了新的解决方案，具有重要的理论和应用价值。

关键词：电力物联网终端语义通信机器学习即服务 MLaaS平台抗窃听

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基于机理模型和XGBoost的短期光伏功率区间预测

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电工电能新技术 2025年第2期44卷 89-97页

作者：袁威裴玮曾锃张瑞滕昌志赵振兴中国科学院电工研究所北京100190 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司江苏南京210000

随着分布式光伏发电规模的不断扩大,准确预测光伏发电功率对于电力系统的安全稳定运行至关重要。为了提高光伏功率预测模型的准确性,提出了一种基于机理模型和极限梯度提升(XGBoost)算法的集成模型应用于短期分布式光伏功率概率区间预... 详细信息

随着分布式光伏发电规模的不断扩大,准确预测光伏发电功率对于电力系统的安全稳定运行至关重要。为了提高光伏功率预测模型的准确性,提出了一种基于机理模型和极限梯度提升(XGBoost)算法的集成模型应用于短期分布式光伏功率概率区间预测。首先,结合气象数据,应用基于密度的空间聚类算法设计光伏功率数据治理方法,以剔除历史数据中的异常数据;其次,基于筛选后的优化样本构建集成模型,具体来说,基于机理模型构建基础预测模型对光伏功率进行初步预测,将预测结果和其他气象数据作为XGBoost模型的输入变量,进而对基础预测模型产生的预测误差进行修正;分别提取不同的特征数据对机理模型和XGBoost模型进行训练及预测。最后,通过非参数核密度估计建立预测误差概率密度函数,并在一定置信水平下预测光伏功率的波动范围。所提方法的有效性已通过光伏电站的实际数据及对比试验得到验证。

关键词：光伏发电预测集成模型 XGBoost 概率区间预测

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OceanBase数据库在电力场景下的应用

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大众用电 2025年第1期 60-61页

作者：喻理文彭赞刘星田歆冯晓文国网湖南省电力有限公司信息通信分公司

数据库、操作系统、中间件等是信息系统的核心和基础软件平台,在保障国家信息安全和推进国家信息化建设方面具有极其重要的意义。在华为芯片制裁、斯诺登事件之后,供电企业意识到掌握自己核心技术的迫切性,数据库技术已被列入科研攻关... 详细信息

数据库、操作系统、中间件等是信息系统的核心和基础软件平台,在保障国家信息安全和推进国家信息化建设方面具有极其重要的意义。在华为芯片制裁、斯诺登事件之后,供电企业意识到掌握自己核心技术的迫切性,数据库技术已被列入科研攻关领域清单。1数据库国产化瓶颈随着“大云物移智链”技术的发展,企业数据和用户量呈现井喷式增长,半结构化和非结构化的数据逐步成为主流。利用一套数据库就适用所有场景的时代已经过去了,特定的业务场景需要使用适合的数据库,这造就了国产化数据库行业蓬勃发展的契机,但同时也出现以下问题。

关键词：国家信息安全数据库基础软件平台企业数据信息系统中间件操作系统斯诺登事件

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面向卫星物联网的无证书双边访问控制方案

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网络安全与数据治理 2025年第1期44卷 21-29页

作者：张华乐陆俊林航颜申国网安徽省电力有限公司信息通信分公司安徽合肥230022

作为物联网设备互通的新范式,卫星物联网能够有效弥补传统地面物联网的不足。然而,卫星物联网环境下设备间交互的安全保障能力仍有待提高。鉴于此,提出了一种面向卫星物联网的无证书双边访问控制方案。本方案采用无证书公钥加密技术避... 详细信息

作为物联网设备互通的新范式,卫星物联网能够有效弥补传统地面物联网的不足。然而,卫星物联网环境下设备间交互的安全保障能力仍有待提高。鉴于此,提出了一种面向卫星物联网的无证书双边访问控制方案。本方案采用无证书公钥加密技术避免了传统加密方案中的密钥托管和证书管理问题,并基于匹配加密技术实现了发送端和接收端的双边访问控制。此外,通过将部分加解密工作外包给边缘服务器的方式,减轻了终端设备的计算负担。基于标准困难假设的安全分析证实了本方案的安全性,而性能分析则表明了本方案的实用性。

关键词：卫星物联网无证书公钥加密匹配加密双边访问控制

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基于时间规律聚合电动汽车的有源配电网源荷储协同调控

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智慧电力 2025年第1期53卷 54-61页

作者：蔡木良范瑞祥贺贵东朱彦车亮国网江西省电科院江西南昌330096 国网江西省电力有限公司信息通信分公司江西南昌330096 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

针对可再生能源间歇性、随机性对有源配电网调控带来的挑战,通过对电动汽车(EV)充电时间规律分析,提出了一种基于时间规律聚合电动汽车的有源配电网协同调控方法。首先提出基于充电时间规律的EV聚合分组方法,再据此建立有源配电网源荷... 详细信息

针对可再生能源间歇性、随机性对有源配电网调控带来的挑战,通过对电动汽车(EV)充电时间规律分析,提出了一种基于时间规律聚合电动汽车的有源配电网协同调控方法。首先提出基于充电时间规律的EV聚合分组方法,再据此建立有源配电网源荷储协同优化调控模型,最后将调控指令精准分解下达,实现新能源消纳、负荷波动平抑及网损降低。基于改进IEEE 33节点系统的仿真验证了所提策略的有效性,其能显著改善系统运行指标,有效降低EV充电计划偏差值,同时提升模型的求解速度,更具有现实指导意义。

关键词：有源配电网源荷储协同调控电动汽车

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