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1.
基于云计算的智能电网信息平台   总被引:14,自引:2,他引:12  
坚强智能电网是未来电网的发展趋势,而信息平台是支撑坚强智能电网建设的重要基础.为了充分利用计算资源,满足智能电网对全部信息的可靠存储和高效管理的需要,提出基于云计算的智能电网信息平台,给出了该平台的体系结构,并详细分析了新方法的可行性、优势及需要解决的问题.针对智能电网状态监测的特点,结合Hadoop云计算技术,提出智能电网状态监测云计算平台的解决方案.研究云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,实现智能电网海量信息的可靠存储与快速并行处理.  相似文献   
2.
控制流混淆用于混淆程序的运行流程,从而防止对软件的逆向工程,但通常混淆后的程序在代码量以及执行时间方面都有较大增长.提出了随机插入混淆策略,采用分支插入算法和循环条件插入算法相结合,并引入了随机函数以限制代码的插入操作,从而控制代码长度的增长.使用BCEL设计并实现了基于Java字节码的控制流混淆转换工具,能够实现Java字节码的迭代混淆,且混淆结果具有一定的不可再现性.实验结果表明,该策略能够有效地控制混淆转换带来的性能过载,同时能够有效地防止逆向工程攻击.  相似文献   
3.
以提取变压器绕组振动信号有效特征为目的,对多尺度熵(multiscale entropy,简称MSE)适用于非平稳非线性振动信号分析的特点和机理进行分析,在此基础上将其引入变压器绕组振动信号的特征提取中。利用不同尺度内信号样本熵的变化来反映变压器绕组运行状态的改变,将其作为一个能定量描述绕组故障信号特征的有效特征参数。实验数据分析表明,与样本熵相比,多尺度熵能更好地实现故障信号特征的定量提取,是表征变压器绕组不同故障信息的一种有效参数。  相似文献   
4.
电力设备监测数据的实时分析和可视化展示是智能电网建设的重要内容。以Hadoop为代表的传统数据处理模型不能满足业务时延要求。提出基于阿里云流计算(Stream Compute)的电力设备监测数据流式计算与动态可视化展示方法,并应用Stream Compute的上下游服务搭建了用于电力设备监测数据的时频分析和可视化展示的应用系统。试验测试表明,所搭建的系统整体的处理延迟被控制在s级,能够满足电力设备在线监测及实时数据展示的性能要求。  相似文献   
5.
基于云计算的智能电网状态监测数据的处理   总被引:1,自引:0,他引:1  
在智能电网环境下,状态数据具有广域、全景、海量和可靠的特征,传统的存储硬件采用磁盘阵列,数据库管理软件采用关系数据库系统的方法由于系统扩展性差、成本高、可靠性低,难以适应要求。提出了一种基于云计算的智能电网状态监测平台,并且重点介绍了数据存储与处理的新方法。  相似文献   
6.
基于传统数据库的决策支持系统存在数据分散、数据规范不统一、数据可分析能力低等缺点,文中针对这些缺点提出基于数据仓库的决策支持系统概念模型,并以实际应用说明、验证其概念模型.  相似文献   
7.
简述了对回声隐藏技术的最初设想、心理声学原理及最基本的回声隐藏方法,在此基础上总结了回声隐藏算法的研究进展情况,主要归纳了对回声核的改造,同时对各种回声核结构进行了模拟仿真测试,通过测试结果分析并比较了各方法的优缺点,展望了回声隐藏技术领域的研究发展方向.  相似文献   
8.
针对IEC61850和IEC61970 CIM对变电站二次设备数据模型的不足,提出调度侧的智能变电站二次设备数据树状建模方法。考虑到二次设备数据类型多样,体量巨大,具备完整的电力大数据特征,基于MaxCompute设计多层次的智能变电站二次设备数据仓库。以继电保护设备状态评估为例,说明了数据建模、存储、数据加工和数据分析的过程。实测数据验证了算法的有效性和高性能。  相似文献   
9.
智能电网大数据处理技术现状与挑战   总被引:7,自引:0,他引:7  
智能电网需要全景的状态数据。电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态的数据,也即大数据。如何对它们进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。文章首先分析了发电、输变电以及用电各个环节中大数据的产生来源和特点;其后,综述了目前在商业、互联网和工业监测领域已有的大数据处理技术,并详细分析这些技术在应对智能电网建设和大数据处理方面的优势和不足。最后,从大数据存储、实时数据处理、异构多数据源融合以及大数据可视化4个方面论述了智能电网大数据带来的机遇和挑战。  相似文献   
10.
恶意主机对移动Agent的威胁是移动Agent技术应用的主要障碍之一.对此,提出一种基于拆分-协作的保护移动Agent的方法.根据功能模块将一个移动Agent拆分成多个子Agent协同工作,完成原移动Agent相同的功能.借助信息论中的熵理论,证明了这种拆分使得移动Agent任务的理解难度随拆分数目的增长成正比增长,有助于保护移动Agent的机密性,从而在一定程度上阻止了恶意主机对移动Agent的攻击.最后讨论了效率问题及拆分的副作用.  相似文献   
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