考虑风电和储能接入电网的多目标协同博弈区间经济调度

针对风电的不确定性对电网调度的经济和安全运行造成影响的问题, 充分考虑储能灵活充放电的运行优 势, 提出了一种基于改进均衡协调算法的多目标区间储能经济调度优化方法. 本文综合考虑有功调度与无功优化之 间的内在耦合关系, 以典型日运行的电压偏差和系统综合运行总成本最小化为优化目标, 建立多目标区间储能经济 调度优化模型. 在优化过程中, 首先考虑在直流潮流的区间调度模型中, 通过优化储能和发电机的有功出力来实现 对风电不确定性的处理, 然后采用改进均衡协调算法对考虑交流潮流的有功–无功储能调度模型进行综合优化, 从 而获得兼顾电网安全性与经济性的均衡最优解. 本文还从风电的不同区间波动以及风电场并网规模的角度出发, 分 析了对系统储能调度运行的影响. 最后本文将改进算法获得的最优解与采用带权重系数的理想点法分析获得的 Pareto最优解进行对比分析, 可避免确定权重因子时的人为主观因素. 本文通过对IEEE RTS–24节点系统进行算例 仿真, 验证了所提模型的合理性和可行性.     

基于多智能集成学习的中短期电煤价格预测

为扩大电力市场交易量与下调市场电价,需要提升电煤价格预测的可靠性与准确性.为此本文提出了多智能集成学习的中短期电煤价格预测方法.首先,阐述了Stacking集成学习的结构和原理;然后,介绍了数种智能电煤价格的预测模型,并通过算例证明了不同单智能模型对数据的感知能力存在差异性;进而,通过比较单智能模型预测结果的差异值均差,筛选出预测性能优异并且数据感知角度差异性明显的智能模型组.为了充分发挥个模型感知能力差异性的优势,利用Stacking融合各模型,得到一种适用于电煤价格滚动预测的集成模型.最后,通过滚动预测2019至2020年的电煤价格,对集成模型的有效性进行验证.     

RISC-V指令集架构研究综述

指令集作为软硬件之间的接口规范,是信息技术生态的起始原点.RISC-V是计算机体系结构走向开放的必然产物,其出现为系统研究领域带来了新的思路,即系统软件问题的研究深度可以进一步向下延伸至指令集架构,从而拓展甚至颠覆软件领域的“全栈”概念.对近年来RISC-V指令集架构相关的研究成果进行了综述.首先介绍了RISC-V指令集的发展现状,指出开展RISC-V研究应重点关注的指令集范围.然后分析了RISC-V处理器设计要点和适用范围.同时,围绕RISC-V系统设计问题,从指令集、功能实现、性能提升、安全策略这4个方面,论述了RISC-V处理器基本的研究思路,并分析了近年来的研究成果.最后借助具体的研究案例,阐述了RISC-V在领域应用的价值,并展望了RISC-V架构后续研究的可能切入点和未来发展方向.     

基于Yosys的硬件信息流安全验证与漏洞检测

针对基于功能验证和侧信道分析的硬件安全漏洞检测方法的不足,提出了一种结合Yosys形式化验证能力和门级信息流追踪方法对集成电路设计进行安全验证和漏洞检测的方案.首先,使用Yosys对硬件电路设计进行逻辑综合,生成门级网表.其次,为电路设计中各信号的每个比特位添加污染标签,并采用二进制位粒度的污染标签传播策略为基本逻辑单元生成门级信息流模型,进而以此为基本单元构建整个电路的信息流模型.然后,描述电路设计中关键数据的机密性和完整性属性,并将其映射为Yosys可识别的安全约束.最后,结合Yosys和电路的信息流模型对电路设计的安全属性进行验证,安全验证中捕捉到违反安全属性的事件,即表明硬件设计中存在安全漏洞.实验表明,该方法能够准确检测到AES加密电路中植入的一种可满足性无关项木马.实验结果验证了该方法能够在不依赖功能验证和侧信道分析的前提下检测到安全漏洞,因而适用范围更广.     

区块链在数据完整性保护领域的研究与应用进展

数据作为一种现代信息社会不可或缺的新兴资源,从产生伊始就面临着被各方篡改的风险。遭到篡改的数据在可用性与真实性方面都会大打折扣。而区块链因其不可篡改、去中心化、防止单点故障的特性天然契合数据完整性保护的要求。首先,简述了区块链技术背景与数据保护的核心要求;其次,按照区块链类型将现有区块链数据完整性保护成果进行分类和介绍,并对各成果的优势与不足结合数据完整性保护进行总结;然后,将现有数据完整性保护技术分类并与区块链数据完整性保护技术进行比较,分析传统数据完整性保护技术的不足与区块链数据完整性保护技术的优势;最后,总结区块链数据完整性保护技术的不足之处,并给出解决思路。     

基于改进粒子群优化和极限学习机的网络安全态势预测

针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化（PSO）算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化（IPSO）算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机（ELM）结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。     

基于循环神经网络的电信行业容量数据预测方法

在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络（BiRNN）的周期型容量指标预测模型,记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先,为分析容量数据的周期特征,提出一种忙闲分布分析算法;其次,搭建循环神经网络（RNN）模型,该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络（BiLSTM）;最后,充分利用系统忙闲分布信息,对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均（ARIMA）模型和反向传播（BP）神经网络模型进行比较的实验结果表明,在统一日志数据集和分布式缓存数据集上,提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差（MSE）分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%,可见预测准确率得到了很大程度的提升。     

基于区块链的建筑信息模型图纸多人协同创作系统

建筑信息模型（BIM）图纸多人协同创作在大型建筑项目中很重要,而现有的基于Revit等建模软件或云服务的BIM图纸多人协同创作方法存在BIM图纸版本混乱、不易溯源以及数据安全风险等问题。针对这些问题,设计了一种基于区块链的BIM图纸多人协同创作系统。该系统采用链上链下协同的存储方式,使用区块链和数据库分别存储BIM图纸创作过程中每次创作后的BIM图纸信息以及完整BIM图纸,利用区块链去中心化、可追溯和防篡改的特性保证BIM图纸的版本清晰,并为以后的版权划分提供依据,而且提升了BIM图纸信息数据的安全性。实验结果表明,该系统在多用户并发情况下的平均出块时间为0.467 85 s,系统的最大处理速率为每秒1 568次交易,验证了该系统是可靠的,且可以满足实际应用场景的需求。     

基于循环神经网络的专利价格自动评估

专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络（RNN）的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元（GRU）构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法（AHP）、粗糙集理论方法和逆向传播（BP）神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66%、4.94%和2.41%。     

基于tPUF的物联网设备安全接入方案

针对现有的物联网设备安全接入方案不适用于资源受限的物联网设备的问题,提出一种基于tPUF的物联网设备安全接入方案。利用物理不可克隆函数技术（Physical Unclonable Function,PUF）,物联网设备不需要存储任何秘密信息,实现设备与认证端的双向认证以及协商会话秘钥;利用可信网络连接技术（Trusted Network Connect,TNC）,完成认证端对物联网设备的身份认证、平台身份认证、完整性认证。安全性分析表明,方案能够有效抵抗篡改、复制、物理攻击等。实验结果表明,相较于其他方案,该方案明显降低了设备的资源开销。