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本文针对目前风机盘管系统应用较广泛的三种不同控制方式的控制特性及控制效果进行了实验研究,并对各自的经济性进行了分析。研究结果表明,PI控制的控制效果优于手动控制和位式控制,但其控制成本相对较高。位式控制的控制效果和成本适中,因此,在对控制精度要求不高的场合得到了广泛的应用。 相似文献
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准确可靠的电力工控流量异常检测方法是识别网络攻击和实现主动防御的关键手段,对于保证电网的安全稳定运行具有重要意义。文中针对现有电力工控流量异常检测方法存在的检测深度不足、攻击分类少、未知异常识别能力弱等问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(MFO)算法和一维卷积神经网络(1D-CNN)的电力工控流量应用层报文异常检测方法。首先,在深度协议解析的基础上对流量数据的应用层报文进行多维度特征提取;其次,利用随机森林算法计算特征重要度,剔除冗余特征;然后,训练所搭建的1D-CNN报文异常检测模型,并结合MFO算法进行超参数调优,提升模型性能;最后,利用Softmax分类器输出报文的异常检测结果。仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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近年来,在未来多能互补、综合能源系统的背景下,气电联合配网得到迅速的发展。然而,当前全球各地极端灾害频发,给能源系统的安全性带来了严峻的挑战。针对极端灾害对系统造成的失负荷影响,为兼顾系统的经济性与安全性,提出了一种考虑极端灾害下系统韧性约束的气电联合配网分布鲁棒扩展规划模型。首先,以规划成本与运行成本最小化为目标,建立考虑电动汽车充电站、分布式燃气机组和储能设备的气电联合配网扩展规划模型;然后,考虑极端灾害的作用,建立考虑韧性约束的气电联合配网分布鲁棒扩展规划模型,该模型包括基础场景与极端灾害最坏场景,其中基础场景考虑系统的经济性,以规划成本与基础场景运行成本最小为目标,极端灾害最坏场景则通过韧性约束保证系统的安全性,所提模型通过主问题–子问题迭代求解。最后,算例仿真发现:通过增加电动汽车充电站、分布式燃气机组和储能设备的规划投建,系统的经济性得到明显提升;而在面对极端灾害的影响下,通过分布式燃气机组的发电和电动汽车、储能设备的放电,系统失负荷情况得到减少,但随着系统韧性的增大所需单位规划成本会大幅增加。本文为在规划层面提升系统韧性提供了一种有效与实用的方法,为未来减小极端灾害对系统造成的影响的方案提供了一定参考。 相似文献
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随着信息通信技术在电力工控系统中的广泛应用,电力工控系统遭受网络攻击的风险不断增加。电力工控系统的信息传输和交互以通信协议的流量数据为载体,流量数据的应用层报文在传输过程中存在被窃取及篡改等风险。文中以IEC 60870-5-104协议为例,在对其脆弱性分析的基础上提出了基于协议特征的电力工控流量异常行为检测方法。首先,对电力工控流量进行应用层报文的提取及解析,并结合报文字段特征以及典型电力业务特征建立起电力工控流量正常行为模型。其次,依据正常行为模型对流量数据进行单字段畸形校验、多字段耦合逻辑校验、帧与帧时序逻辑校验、帧与帧上下文异常校验,实现流量异常行为的识别。最后,基于某220 kV变电站的实际流量数据集进行仿真,结果表明所提方法对于典型异常行为检测准确率约为99.98%,能够有效辨识电力工控系统流量异常行为,提升电力系统的安全性。 相似文献
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随着配电网用户侧异构电力物联设备(以下简称“配电网用户侧物联设备”)接入电力系统的规模逐步扩大,针对它的网络攻击将会对电力系统安全造成严重的破坏,配电网用户侧物联设备的网络风险评估由此成为了目前电力系统亟需解决的关键问题。首先,计及设备终端、移动应用、云端等各组件网络安全防护和终端运行特性,识别配电网用户侧物联设备网络风险评估指标,并结合改进的层次分析法和变异系数法对评估指标进行组合赋权。进而,依据设备网络风险概率以及设备被恶意攻击后对电力系统造成的物理后果,提出一种信息物理融合的配电网用户侧物联设备网络风险评估模型。最后,针对高风险的配电网用户侧物联设备,通过指标对标分析目前终端、移动应用、云端等各组件网络安全防护的薄弱环节,指明设备各组件网络安全防护亟待改进的方向。研究成果以期对用户侧电力物联网的建设以及安全防护提供一种有效的科学判据,从而降低用户侧电力物联网网络风险,确保电力系统运行安全。 相似文献
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提出了采用小波变换和遗传算法优化神经网络的混合模型对电力负荷进行短期预测。首先通过小波变换,将原始负荷序列分解到不同的尺度上,然后根据不同的子负荷序列的特性分别建立相匹配的神经网络模型,采用遗传算法优化各神经网络模型的初始权值,最后对各分量预测结果进行重构得到最终预测值。采用成都某地区2009年的实际负荷对所提方法进行验证,实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。 相似文献