单片机实现无线防盗系统设计

本文设计实现了一种基于单片机的无线防盗系统.该系统可以对监控环境中的威胁进行检测,若发现入侵情况可以实现自动电话报警,同时发动语音警报,显示入侵位置,对入侵行为进行记录.     

考虑需求响应影响的含分布式电源的配电网多目标协调规划

分析了考虑需求响应影响的含分布式电源(DG)的配电网多目标协调规划问题,建立了以DG综合投资成本(包括DG安装及运行维护成本、购电综合成本、需求响应运行成本、网络损耗成本和环境效益)最小为目标的模型,综合考虑网络系统安全约束和需求响应运行约束条件,实现DG位置和容量的协调规划。利用自适应粒子群算法对IEEE33节点系统进行求解,算例结果表明,该模型能有效提高可再生能源的利用率,提升含DG的配电网规划的经济性。     

需求侧参与备用的系统日前调度模型研究

需求响应资源（DRR）具有参与系统优化调度的能力,引入多种类型DRR作为系统备用资源,将其等效成发电机组融入日前机组组合的优化调度模型,并将备用的容量成本和调用期望成本纳入系统成本的目标函数中,约束中加入DRR参与相关约束。提出基于激励的DRR备用获取方式,通过期望收益分析模拟DRR用户的报价行为模型。此外,考虑因DRR基荷预测偏差和用户主观用电意愿变化等响应不确定性因素,建立响应可信度指标,衡量并分析其对DRR备用参与的影响。IEEE26机算例分析了各类DRR参与系统备用的特点,验证了DRR作为备用参与系统日前调度模型具有有效优化系统的资源配置,降低系统运行总成本的作用。     

基于人工智能的客户需求响应研究与分析

随着电力大数据爆炸式地增长,依靠人力物力的传统数据处理模式已经不再适应现代电力系统的发展。以红河州地区居民用电消费行为和日常行为习惯做聚类分析,借助计量自动化系统提供的电力负荷数据,并基于用户群体分析与识别,利用灰色预测、BP神经元网络、自适应BP神经元网络、PSO算法、分类随机森林算法、自适应分类随机森林等人工智能算法对负荷进行预测。通过对当地居民的用电消费行为习惯深入的研究以及电力负荷的预测,为人工智能运用于电力系统客户需求响应提供理论经验和技术支撑。主要创新点在于将自适应随机森林算法等人工智能算法应用于居民需求响应的研究,降低电网处于高峰负荷,并采用了负荷转移策略降低电网运行成本,节约能耗。     

高原环境下网络安全应急响应工具

在高原环境下,由于高海拔和宽地域,网络入侵事件无法及时处理,导致事态扩大。自适应高原环境的网络入侵应急响应工具采用集成安全应急响应技术,远程及时、便捷地处理入侵事件,克服高原环境下设备运输不便、地域远等问题。经测试,具有较好的时效性和实用性。     

一种自适应谐波电流检测方法

此电路具有二阶自适应陷波器的特性;并利用MATLAB中的Simulink对所提出的检测系统建立了仿真模型,给出了仿真波形。仿真结果验证了自适应谐波电流检测方法的有效性。这种检测方法具有检测电路简单,自适应能力良好,动态响应特性较好,检测精度较高等优点。     

基于RLS算法的高频响应电流提取策略研究

为进一步提高永磁直线同步电动机无传感器转子位置的检测精度,提出采用现代滤波技术提取永磁直线同步电动机动子绕组中的高频响应电流的自适应滤波方法。在分析基于递归最小二乘算法(RLS)的自适应滤波器原理和永磁直线同步电动机的旋转高频电压信号注入法的数学模型的基础上,利用基于RLS算法的自适应滤波器的抽头权值可以根据误差的大小进行自调整的特点,将基于RLS算法的自适应滤波器与永磁直线同步电动机旋转高频电压信号注入法相结合,以提取高频响应电流。在全速条件下进行了仿真研究,频谱分析结果表明,基于RLS算法的自适应滤波器提取的高频响应电流中杂波成分比利用巴特沃斯带通滤波器提取的高频响应电流中的杂波成分少,有利于减小杂波电流的干扰,进而提高永磁直线同步电动机转子位置的检测精度。     

计及需求响应的综合能源系统优化运行策略研究

针对传统的综合能源系统电储能装置价格高、放电功率小,导致其参与需求响应效果不佳,引入了电解水制氢的技术,使氢气参与需求响应对综合能源系统运行进行优化。为了分析气象因素对综合能源系统运行的影响,首次引入了负荷匹配度的概念,并揭示了其对系统运行成本和碳排量的影响。研究结果显示:相较于不计需求响应的系统,计及电力需求响应的综合能源系统具有更大灵活性,可分别降低系统运行成本和碳排放量达7.4%和14.0%。随着负荷匹配度的增加,系统日均运行成本和碳排量也分别降低达15.8%和35.0%,同时,电解水制氢的量也随之减少。     

基于改进型自适应算法的谐波检测及其性能研究

通过对有源电力滤波器基本自适应谐波电流对消检测方法的研究,指出了基本自适应方法存在检测精度和动态响应之间的矛盾,证明了基本自适应系统是一个关于中心角频率对称的陷波器.理论推导证明了由于系统权向量不为一个恒定的值,导致该系统不能准确提取谐波电流.在此基础上提出了一种改进型模拟自适应对消检测方法,讨论了改进型自适应系统的稳...     

考虑电力市场机制下的客户侧储能参与需求响应控制策略

当下电力市场机制的改革为客户侧储能电站的建设提供了市场环境和政策支持。在此环境下研究了客户侧储能参与需求响应控制策略,确保实现电网与用户之间的友好交互。首先,阐述客户侧储能系统架构;然后,建立客户侧储能参与需求响应控制策略模型,包括基于信息系统需求响应的控制策略、基于标准模块化的需求响应预案的控制策略和计及不同场景下的储能调控的控制策略;最后,进行案例分析,进而进行成效分析。可以发现利用先进的通信控制技术对多个离散的、规模较小的客户侧储能系统进行集群控制,调控其参与电力需求响应,扩展了客户侧储能电站的应用场景,可显著提高客户侧储能系统的收益,降低企业用能成本。     

基于容侵技术的电力企业网络安全体系模型

介绍了网络安全体系的发展过程,指出网络防火墙配以入侵检测系统的体系结构由于误检、漏检率较高,往往影响到整个网络的服务性能。针对电力企业网络安全与管理．引入网络容侵的原理,提出一套企业网络安全模型。模型设计一方面提升网络系统自身的容侵能力．另一方面设置网络行为的置信度评价机制,加强对置信度低的网络行为的跟踪和分析,在保证正常网络服务质量的同时,提高网络安检系统的准确性及自适应学习能力。     

一种基于云模型和半监督聚类的入侵检测算法

入侵检测是网络安全防御体系的关键技术之一,针对目前网络入侵检测率低、误报率高的问题,提出了一种将云模型和半监督聚类相结合的入侵检测算法。由于属性对分类贡献程度不同,引入了云相对贴近度的概念,给出了计算属性权重的方法。以改进的聚类方法为基础建立云模型,对属性使用动态加权和更新云模型的方法逐渐强化分类器指导数据的分类。通过KDD CUP99实验数据的仿真,实验结果证明了该算法的有效性。     

支持向量机在入侵检测系统中的应用

目前的入侵检测系统(IDS)存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题。简述了IDS的基本原理,从本质上讲,入侵检测实际上是一个分类问题．就是通过检测把正常数据和异常数据分开。给出了入侵检测模型,论述了支持向量机(SVM)是在小样本学习的基础上发展起来的分类器设计方法．专门用于小样本数据．而且对数据维数不敏感．提出了基于SVM的通用入侵检测系统模型,它主要由审计数据预处理器、支持向量机分类器和决策系统3部分组成。说明了SVM系统模型的可行性、模型、工作过程、实现4方面的内容．     

Evaluating how well agent-based IDS perform

Intelligent agents - as a modern artificial intelligence concept - are now widely deployed in various software systems. The agent can be defined as a software entity which functions continuously and autonomously in a particular environment, able to carry out activities in a flexible and intelligent manner that is responsive to changes in the environment, and able to learn from its experience. An intrusion detection system can be decomposed into steps where an agent can perform a single or more step. But performance evaluation techniques of their use are still in the early stage. This infancy status holds especially true for agents used in intrusion detection systems (IDS) since they are new to this field. We believe that the two most important factors to measure for a given IDS are the risk time and the detection time. The risk time is the time at which the computer could be under risk of attack since the intrusion is not discovered yet. The smaller the detection time is the smaller the risk time. Thus, as a step towards a complete evaluation strategy, a simple IDS with agents was tested.     

基于小波分析的BIT虚警抑制方法研究

根据虚警产生的机理及机内测试(BIT)系统的信息处理流程,本文分析了BIT系统虚警较高的原因,给出了基于小波分析在信号处理层降低BIT系统虚警的方案和方法.该方案基于计算机处理系统,可以在原有BIT检测设备的基础上,通过添加小波处理模块和BIT决策模块,利用现有的软件技术编写相应程序,利用小波分析的方法,降低BIT的虚警.同时进行实例仿真分析,说明该方法可行并且具有较高的检测精度.     

基于神经网络与遗传算法的入侵检测研究

本文针对入侵检测系统中对入侵事件的误报和漏报,提出了一种将神经网络和遗传算法相结合的方法。该方法基于神经网络算法的局部精确搜索和遗传算法的全局搜索特性,用遗传算法优化神经网络权值,既克服了神经网络算法易陷入局部极值的弊端,又解决了单独使用遗传算法在短时间内难以找到最优解的问题。将得到的网络结构用于入侵检测系统中,使之能够准确的找出已知的攻击行为,并能够发现新的攻击行为。仿真结果表明该方法具有一定的有效性。     

基于SMDP强化学习的电力信息网络入侵检测研究

介绍了电力信息网络总体防护体系结构及安全现状,阐述了在电力信息网中常用的防火墙、入侵检测系统(IDS)等防护手段,分析了当前入侵检测方法及难以确定正常与异常的阀值、误报率和漏报率高的不足。提出了基于半马尔可夫决策过程(SMDP)强化学习的IDS模型。论述了强化学习的理论、算法及衡量标准,马尔可夫决策过程,SMDP在电力信息网络中的应用。改进后的SMDP学习算法,使系统的误报率降低、检测率提高。     

无人值守变电站周界光电一体化安防系统设计

现有无人值守变电站周界安防系统存在检测手段单一,各安防技术相互独立且无法实现联动的现状,严重影响了无人值守变电站的安防水平。针对该问题设计了一种综合了多种安防技术的联动解决方案。系统使用激光围栏进行入侵检测和定位,使用电子围栏作为阻挡入侵的物理手段,使用网络摄像机实现远程监控及入侵证据采集。基于Zig Bee无线传感器网络实现变电站安防系统控制及报警信息的传输。该系统实现了周界入侵的检测,阻挡,取证,记录,报警及远程视频监控等功能,并实现了多种安防技术的联动。该系统方案对提高无人值守变电站的周界安防水平有一定促进作用。     

风电场SCADA系统边界安全模型设计

针对风电SCADA系统边界安全体系架构问题,将防火墙和入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)功能集于一体,融入入侵容忍技术、诱骗系统和数字取证等网络安全技术,设计出风电SCADA系统边界安全模型。该模型提供了多层屏障,可实现风电SCADA网络和外部网络间的深度防御,增加网络的安全性,对解决电力企业进行远程控制和通信的网络安全问题具有参考和应用价值。     

一种用于电气作业的智能保护装置

传统电气作业现场保护设施缺乏智能化的监管和预警。基于主动红外侵入探测、热释红外和超声波测距、ZigBee无线通信等电路设计了一种模块化的智能保护装置,整套装置具有预报告警和越线告警功能。热释红外与超声波实现对作业区域外来因素误入的预判,主动红外探测构成越线报警,结合RFID技术,工作人员可实时管理作业现场。提出的方案符合实时性控制要求,装置能可靠、有效地保护电气作业区域人员安全,可实现现场作业保护装置的智能化。