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基于信息融合的入侵检测模型与方法 总被引:8,自引:0,他引:8
研究了入侵检测系统(IDS)研究现状,针对当前IDS系统误报率高和对时间及空间上分散的协同攻击无法有效检测的缺陷,引入信息融合和多传感器集成的观点,提出了一个多层次的IDS推理框架和原型系统.该原型系统采用贝叶斯网络作为多传感器融合的工具,用目标树的方法来分析协同攻击的攻击企图,并最终量化系统的受威胁程度.相比现有的IDS,该原型的结构更加完整,能够更容易发现协同攻击并有效的降低误报. 相似文献
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具有状态约束的动态系统优化调度方法及其应用 总被引:3,自引:3,他引:0
给出了一种求解具有状态约束的动态优化问题的新方法,该方法充分利用了系统状态空间的结构信息而不必离散化状态变量,能快速递推得到相邻两时段cost-to-go函数的反向传递关系,进而前后传递求得问题的最优解,还给出了该法在电力系统优化调度中的应用实例,根据仿真试验表明,可成功地解决有爬升约束发电机组的优化调度问题,能得到问题的最优解,算法的效率较高。 相似文献
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电力市场中购电商的市场分配问题研究 总被引:25,自引:0,他引:25
在非管制电力市场中,购电商面临从多个电力市场中购电问题,如何根据总需求量决策在各市场的购电量,成为购电商们非常关心的问题。本文旨在研究购电商如何分配在各市场中购电量,使总购电费用最小,这一问题对购电商而言有着重要的经济意义,文中以美国电力市场的结构为背景,通过探讨购电商在日市场,时市场和ISO实时市场的市场分配问题,给出了市场分配问题及总费用的解析解,仿真可以清楚显示出购电商最优市场分配策略,结果表明本研究有助于购电商在电力市场中寻求最优投资策略。 相似文献
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由于机组约束的存在,发电商在制定竞标策略时不能仅仅针对单个时间点进行优化,还应考虑到这一决策对相邻时段的影响。该文在电能交易的时前市场背景下,以Q学习算法为基础,建立了考虑容量、爬升速率、最小开/关机时间等机组运行约束和机组启动成本的发电商竞标策略模型。该模型从市场前一小时的出清结果出发,在考虑机组运行约束的前提下组织当前时刻机组的报价策略,通过同环境的不断交互,可以在随机波动较大的电力市场环境中得到当日累积回报最大的竞标决策。最后,通过一个10机组系统对模型进行了仿真验证。 相似文献
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