考虑分布式电源出力随机特性的配电网节点脆弱性评估

随着分布式电源的接入及配电网规模的不断扩大,配电网的安全性与可靠性面临挑战,配电网脆弱环节辨识问题亟待解决.考虑分布式电源出力随机性对配电网节点脆弱性的影响,建立基于拉丁超立方抽样的风电与光伏随机出力模型;基于复杂网络理论与配电网辐射状的拓扑条件提出改进节点度、改进介数等节点脆弱度指标;利用分布式电源随机出力模型的采样结果得到节点脆弱度指标的分布特性;提出基于样本修正权重的模糊综合评价方法,对考虑分布式电源出力随机性的配电网节点脆弱性进行分析.改进的IEEE 123节点系统算例结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

台风灾害下配电系统受损评估研究

台风灾害会造成配电系统多个元件同时故障而导致大面积用户停电。为研究台风灾害对于配电系统的破坏影响,提出台风灾害下配电系统受损情况评估方法。为描述台风特征对元件故障概率的影响,基于台风影响历史数据,使用随机森林算法建立元件脆弱性曲线。在元件模型建立后,使用时序蒙特卡洛模拟法评估配电系统的实时和累计电量及用户损失。为提升评估效率,引入故障模式后果分析法,使用最小路法生成故障影响报表,更快地确定失电负荷节点。最后通过RBTS-BUS6测试系统和广州地区的实际系统进行算例分析,验证了所提算法的有效性。结果表明：台风对配电网的影响具有延时性,配电系统受损情况与元件维修时间和维修资源数量相关。     

区域水系河网连通脆弱性综合评估探析

通过阐明河网水系中脆弱性定义以及干扰因素,揭示其适应性及敏感性关系,并据此构建适应性及敏感性指标综合评估体系,探索河网水系系统脆弱性分析评估方法。应用实例针对城市群实施脆弱性综合评估,揭示该城市群已处于极脆弱区,急需修建输调水工程以缓解区域水资源供需矛盾。     

安徽省农业旱灾脆弱性综合分析与评价

旱灾是影响安徽省农业特别是粮食生产可持续发展的重要制约因素。在相同致灾强度下,灾情会随灾害脆弱性的增强而加重,因此,研究农业旱灾脆弱性对安徽省防灾减灾和农业可持续发展具有特别重要意义。根据影响旱灾脆弱性的因素和指标体系选取的原则,选择了旱灾面积比、森林覆盖率、农村人均收入等9个指标,采用加权综合评价方法对各市旱灾脆弱性进行分析,并利用聚类分析方法进行旱灾脆弱性区划。结果表明,除合肥市、阜阳市、池州市、宿州市和黄山市5个市需要采取措施降低旱灾脆弱度外,安徽省总体上农业旱灾脆弱性较弱,有较强的抗旱承灾能力。     

关联基础设施系统脆弱性分析

鉴于基础设施系统对社会生产和人民生活的重要性,分析基础设施系统的脆弱性,提出相应的抗干扰措施和改进策略,提高基础设施系统的可靠性,成为了当前研究的一个热点课题。基于此,在对基础设施系统脆弱性分析成果的基础上,从方法论的角度探讨了关联基础设施系统的脆弱性,并以华中地区某城市电力—供水网络为例分析了网络在节点级联故障下的脆弱性,为控制基础设施系统的级联故障、增强系统的抗干扰能力提供决策支持。     

计算机网络脆弱性评估方法研究

随着全球信息化的迅猛发展,计算机网络深入社会的方方面面。计算机网络系统自身存在的脆弱性是网络攻击事件屡屡发生的重要因素,网络安全深受威胁。网络安全问题已成为人们关注的热点。本文介绍了计算机网络脆弱性评估的重要意义,研究了计算机网络脆弱性评估方法,对保障电力网络系统安全有一定参考价值。     

面向软件脆弱性的并行检测系统相关技术研究与实现

软件脆弱性作为信息安全问题的根源之一,对信息安全构成了严重威胁。当前,普遍使用的符号执行技术受限于运算复杂度和计算能力,无法实现大规模应用。为此课题组提出了基于动态符号执行的软件脆弱性并行检测系统。并行调度是软件脆弱性并行检测系统的关键技术之一,与系统的检测效率紧密相关。本文提出了基于节点状态的子系统调度算法和基于路径广度优先遍历的任务调度算法,分别实现了并行系统的子系统调度和任务调度。两个算法在实现上简单易行,并且具有很高的效率。本文对具体编程的细节进行了介绍和分析。     

基于熵值模糊评判法的地域通信网脆弱性评估磁

地域通信网作为一种复杂网络系统,具有复杂性、模糊性和多变性等特性,对其脆弱性评估指标赋权时,如果主观性较强,就容易出现与实际数据不相符的现象。针对这一情况,提出将熵值模糊综合评判法应用于地域通信网脆弱性评估。依据地域通信网的实际情况,建立层次化的脆弱性指标体系,在此基础上建立模糊集合及隶属度矩阵。运用熵值法对评价指标进行赋权,依次得到各层指标模糊评价,求得评估结果的数值。该方法充分保证了评估指标权重的客观性,能够更准确、方便地描述地域通信网的脆弱性。     

电信网脆弱性模拟仿真的研究

随着网络和通信技术的快速发展,使用仿真软件构筑虚拟的网络平台,并在此平台上进行网络的设计和开发已经成为网络研究中非常重要的组成部分。本文以电信网为参考,首先提出了电信网脆弱性模拟仿真的基本思路,接着详细介绍了电信网脆弱性的模型设计,包括定义仿真系统的功能,脆弱性建模的典型方法以及数据接口问题,最后结合OPNET介绍了网络模型的仿真过程。     

基于改进随机森林的电力通信网脆弱性诊断分析

通信网脆弱性的识别对电力系统的稳定运行至关重要.利用大数据和机器学习算法识别电力通信网中节点的脆弱性,可为降低网络风险提供动态的技术支持和智能的辅助决策.对随机森林算法的简单投票机制进行改进,引入表征决策树对最佳决策树辅助决策效果的加成因子,提出了一种电力通信网节点脆弱性诊断方法,并结合某市的电力通信网数据进行实验.结果表明,在诊断贴近度、ROC曲线积分等指标下,改进算法比传统随机森林、支持向量机、逻辑回归等算法具有更优越的诊断性能,有助于推动电力通信网规划的辅助决策.