基于快速回归算法的虚假数据攻击构造新方法

针对智能电网中通过精心构造虚假数据注入攻击策略篡改量测数据,进而诱导状态估计错误以破坏电力系统安全经济运行问题,不同于目前采用现存优化算法求解攻击优化模型而无法直接清晰揭示攻击策略构造过程的设计方法,提出一种新的基于快速回归算法(FRA)虚假数据注入攻击构造方法。首先将攻击向量设计转化为线性回归模型子集选择问题,然后采用FRA方法根据模型候选项对模型误差消减贡献进行攻击向量元素的选择,进一步通过算法中定义的递推中间变量直接计算攻击向量各个元素(即注入虚假数据)的大小,清晰地揭示了虚假数据注入攻击策略的构造机理。最后,针对IEEE14节点系统和实际配电网系统验证了所提算法的可行性和有效性,与流行的交替方向乘子法(ADMM)相比攻击向量的构造过程更加清晰有效。     

一种改进的混合量测电力系统状态估计算法

针对目前电力系统PMU配置较少、SCADA安装较多且技术成熟的特点,采用PMU量测数据和SCADA数据融合的电力系统状态估计方法,阐述了混合量测状态估计两种模型,分析了混合非线性状态估计模型及等值WAMS系统线性状态估计方法,提出了一种基于Ward等值方法的SCADA／PMU混合量测系统的实时状态估计算法,并对该算法进行了基于MATLAB网络仿真软件的仿真测试研究,指出了算法的优点。     

复杂交通流下基于卡尔曼滤波的多目标全生命周期状态估计

针对复杂行车环境下噪声干扰和车辆行车过程中状态变化导致交通场景中目标状态估计精度低的问题,以毫米波雷达 为检测传感器,提出涵盖参数初始化和在线更新的基于卡尔曼滤波的多目标全生命周期状态估计方法。 首先,建立交通流下多 目标运动状态的卡尔曼滤波状态估计模型;基于此,一方面提出基于数据驱动的卡尔曼滤波观测噪声协方差矩阵初始化的新方 法,另一方面采用变分贝叶斯方法对卡尔曼滤波参数进行在线更新,以此提高多目标状态估计精度;最后,在算法实现步骤的基 础上,利用实车数据开展测试验证工作。 实验结果表明,方法的目标状态估计均方误差为 0. 153,相较于传统卡尔曼滤波减小 了 36. 2% ,证明所提出方法对提升车辆感知精度的有效性。     

基于Android的无线节点式地震仪监控系统设计

针对无线节点式地震勘探仪器工作过程中实时监测能力不足的问题,设计了基于Android平台的监控系统。系统采用WiFi无线通信技术,基于TCP或UDP协议实现Android移动设备与分布式采集节点的通讯,完成对采集节点的采集控制、实时数据传输、状态监测;通过引入第三方图标库实现采集数据的多种可视化显示;采用SQLite数据库加文件系统形式实现采集数据的存储与回放。该系统能够有效提高地震勘探工作数据采集的可靠性,解决无线节点式地震仪器“盲采”式工作数据质量不佳问题。经测试,系统实时性强、可靠性高,能够满足实际地震勘探监控需求。     

基于线性锥规划的风电最优潮流研究

针对含风电接入的电力系统最优潮流优化问题,对异步电机稳态模型、风速随机模型和风电最优潮流模型等方面进行了研究,对传统风电最优潮流优化方法的优缺点作出了总结。提出了凸优化理论中的二阶锥规划(SOCP)方法,结合二阶锥松弛(SOC)优化理论,建立了以经济性最优为目标的多维非线性优化模型;采用了IEEE-9节点以及IEEE-14节点系统进行了仿真计算,观察不同风速下发电成本的变化趋势。研究结果表明:该模型能够量化不同风速对发电成本的影响;与混沌优化算法和线性规划方法相比,利用锥规划方法计算风电最优潮流更具有经济优势。     

配电网线损异常数据的辨识与修正方法

提出一种针对配电网线损异常数据问题的多级辨识与修正方法。首先,运用基于DBSCAN-新息序列算法做初级辨识,识别出异常数据和可疑数据,进而根据线损数据的时间惯性对可疑数据进行二次辨识以减少误判率;然后,采用改进的LSTM算法对异常数据进行修正;最后,在IEEE-69节点配电系统中应用甘肃临夏某配电台区的实际线损数据验证了所提方法的有效性。     

基于卡尔曼滤波的多温度传感器数据融合系统

设计了一种基于卡尔曼滤波的多温度传感器数据融合系统,其中采用多个温度18B20单总线数字传感器对同一点温度实施监测,对采样结果采用卡尔曼滤波数据融合算法计算得到温度估计值.实测数据仿真分析表明,卡尔曼滤波数据融合算法具有较高的计算精度和容错性,能够明显改善温度估计精度,显著提高测温系统的可信度,并具有实时融合的动态性能.     

考虑剔除虚假云服务的制造云服务优选

随着云制造服务模式的兴起,云池中存在大量云服务并掺杂有虚假的云服务,恶意竞争的虚假云服务伤害了云服务提供商的权益,云用户也很难判别真实且优良的云服务。针对该问题,提出基于蒙特卡洛模拟估计的超体积算法来识别和剔除虚假云服务。在剔除虚假云服务的基础上,提出面向云服务可信度评估的基于遗传算法的模糊c均值聚类算法对云服务聚类并进行可信度评估,利用由层次分析法和熵值法构成的制造云服务组合赋权综合评价法,根据可信度等级结合综合评价值对云服务进行优选。以某工程机械交易云平台作为研究对象,验证了所提算法的有效性,算法能有效识别虚假云服务,确定云服务的优先顺序,并选出最佳的云服务。     

基于多源参数融合的配变台区状态估计

基于变压器负荷-温度和输电线-微气象的参数估计模型,利用电气量和非电气量等多信息源量测数据,通过K-mean聚类分析法对信息网与物理网进行归一化,采用信息物理融合思路,建立了基于信息物理融合的配变台区运行状态的估计系统,以云南地区实网数据为例进行验算。结果表明：并行云计算模式能够显著提高运算效率,缩短运行时间;采用K-means算法能够有效过滤计算过程中不良数据的干扰,状态估计误差较以往降低了4.51%。该估计模型能够缩短系统的运行时间,实现了对电网运行设备的实时监测,估计结果也更接近于电网运行的实际状态,可为电力系统的调度分析提供指导。     

数控加工系统的可靠性分析研究与仿真

由于数控加工系统工作环境的复杂性,且受到不同运行状态的影响,其装置的退化程度的特征具有较大离散性,采用传统的方法对其进行可靠性检测,往往需要耗费巨大的成本,且检测效果的精确性无法保证,提出基于改进最小二乘法的数控加工系统的可靠性检测方法。依据数控加工系统可靠性的影响因素,求得不同指标的权重值,并据此制定可靠性估计参考标准,根据改进最小二乘算法原理,获取数控加工系统的异常率的加权最小二乘估计值,通过代入相关公式,得到可靠性估计结果,实现数控加工系统的可靠性检测。实验结果表明,采用改进算法进行数控加工系统的可靠性检测,可以有效的提高检测的准确性及工作效率,能够为数控加工系统的维护和维修提供重要依据,满足实际的应用需求。     

高比例风电并网电力系统运行风险评估和应对措施分析

风电机组具有随机性与波动性等特点，不断提升的风电装机容量给电力系统带来了严重的运行风险。鉴于此，分析了高比例风电并网电力系统的运行风险评估和应对措施，获取高比例风电并网电力系统的节点电压越限、支路潮流越限及负荷损失这三个运行风险评估指标，对指标进行加权运算得到系统综合风险值，实现高比例风电并网电力系统运行风险评估。采用IEEE-36节点测试系统对设计评估方法的有效性进行了仿真验证，并针对仿真结果提出了风险应对措施，即通过电价刺激系统用户在低风险时期用电。     

考虑最大可观测通道数和关键故障线路约束的PMU优化配置研究

针对目前PMU配置模型中考虑的约束难以满足实际需求的问题,提出了一种基于0-1整数规划的PMU配置模型.该模型一方面可以方便地考虑零注入节点的影响,同时结合最大可观测通道数约束;另一方面采取了线路筛选技术,把线路中断后节点电压和线路潮流的越限程度作为筛选指标,获取了关键故障线路集,从而缩小了传统N-1线路校验集合.通过对IEEE-14、30、57、118系统和浙江省电网500 kV（76节点）以及220 kV系统（543节点）的仿真计算,将算例结果和线路N-1条件进行了对比.结果表明,该方法能够有效减少PMU的数目,在提高经济性的同时又保证了系统的可靠性.     

电力信息物理融合系统入侵攻击场景还原技术

电力系统中信息技术的广泛使用为攻击者提供了更多入侵和攻击的途径,这已成为电力信息物理融合系统(Cyber-Physical Systems,CPS)安全的最大隐患之一。为更好地分析多源安全威胁,有必要应用基于告警关联的入侵攻击场景还原技术。本文阐述了电力系统告警数据采集方法;并对现有的告警分析处理方法进行了分析和比较;最后提出电力系统应用入侵攻击场景还原面临的重要技术问题和发展方向。     

基于人工智能算法的电力系统无功优化调度研究

提出了一种自启发人工智能算法,以解决电力系统无功优化调度问题。该方法基于多变量优化理论,寻找实际发电量、发电机电压、分接变压器变比和无功补偿装置尺寸等控制变量的最佳组合,使网络总损耗最小。基于IEEE-30总线系统的25个变量对该算法进行了测试,并与3种现有算法进行了比较,验证了此算法的有效性,表明所提出的算法能高效实现最优化调度方案的制定。     

两种异步多传感器数据融合算法的比较

多传感器数据融合目前已经广泛应用于多个领域,其能够使测量更加准确,提高系统的可信度和可靠性.Kalman滤波和最小二乘滤波是数据融合的两种算法,本文通过对同一目标采用同样测量系统先进行最小二乘构造伪量测,再进行Kalman滤波计算出状态估计值,然后进行融合仿真实验,比较数据融合前后的状态估计值,结果显示融合后的状态估计值与融合前相比更加接近真实值.因此,多传感器数据融合能增加测量系统的准确性与可信度.     

基于改进强跟踪滤波的室内RSSI自适应估计算法

针对室内无线接收信号强度指示(RSSI)难以快速准确估计的问题,提出了一种基于改进强跟踪滤波的室内RSSI自适应估计算法。该算法采用强跟踪滤波(STF)自适应跟踪RSSI阶跃变化,克服传统RSSI状态空间模型中未建模状态的不确定性。利用高斯分布数据的采样过程,分析STF算法跟踪系统未建模不确定状态的可靠性和有效性,确定强跟踪滤波弱化因子,并融合滑动平均滤波算法,提高RSSI的自适应估计能力。通过与传统的RSSI估计方法对比验证实验,结果表明所提算法能够准确估计室内RSSI,且收敛速度更快。     

基于高频脉冲法的SRM无位置传感器控制研究

针对传统开关磁阻电机(SRM)转子位置检测需要外接器件,增加了系统硬件成本和复杂性,降低了系统的可靠性等问题,对基于高频脉冲注入法无位置传感器控制方法进行了研究,根据脉冲注入相的不同,提出了两种基于电感分区法的非导通相注入高频脉冲估计转子位置的方法,总结了两种检测方法优缺点并结合运用;以12/8极4 KW三相开关磁阻电机为实验对象搭建了基于stm32的驱动控制系统,对高频注入法的转子位置估计的准确性进行了测试,并研究了分别使用两种检测方法时电机的运行状况。研究结果表明,应用该无位置传感器控制策略的开关磁阻电机控制系统能够实现对转子位置的准确估计,两种检测方法的结合可以实现SRM的无反转启动,并使启动后的电机运转稳定、可靠。     

网络化系统拒绝服务攻击对抗式检测方法研究

拒绝服务攻击是针对网络化控制系统最典型的攻击方式之一,一般通过产生大量额外流量阻塞网络通道来达到禁用控制操作的目的。现有拒绝服务攻击入侵检测技术通过有监督的学习大量攻击样本来提取敏感的网络流量特征用于检测,未考虑攻击者的智力因素:一旦用于鉴别攻击的流量特征被知悉,攻击者将调整攻击策略来规避检测。研究入侵检测技术的对抗式解决方案,在充分考虑攻击者躲避检测能力的基础上,通过建立斯塔克尔伯格的领导者(攻击方)-追随者(检测方)模型分析各类网络流量特征在攻防博弈中的成本与收益,并推导出理论上的检测均衡点。作为应用实例,对基于决策树集成的入侵检测方法进行对抗式改进,并在实际攻击数据集上验证其有效性。     

智能巡检机器人的电缆缺陷检测关键技术研究

为了满足电力系统运维过程中电缆沟巡检的任务要求,设计了一种智能型电缆沟巡检机器人系统,并对该系统中的电缆缺陷检测关键技术进行研究。提出了一种基于小波变换图像分割与图像轮廓检测的电缆绝缘层破损检测算法和电缆温度异常检测算法,通过在搭建的模拟电缆沟实验环境中对机器人系统进行整体测试,验证了算法的有效性。同时,测试结果表明,设计的机器人巡检系统能够实现实时的电缆缺陷检测,可以满足电力系统电缆巡检的实际要求。     

基于USB的便携式电能质量数据采集分析系统

针对电能质量分析问题,设计了基于单片机和USB的电能质量检测装置,完成对电网信号数据的实时采集和处理。介绍了系统的总体结构以及数据处理的方法。采用便携式笔记本电脑通过USB接口联接系统,对系统进行数据分析、人机界面及系统控制。为提高计算的准确性,采用基于加窗插值的FFT算法分析电力系统谐波,并对算法的实现进行了详细的描述。最后,使用智能功率测控仪对系统进行了测试,实验表明该系统的准确性和稳定性。