基于GIS实现输配电网线损分析的解决方案

阐述了在电力G1S(Geographic Information System，地理信息系统)系统中引入电力专业分析功能的意义，提出了基于GIS实现电网线损分析的技术方案，即在ArcInfo、ArcSDE平台上基于COM GlS的思想建立电网模型，通过ArcSDE管理海量数据库，实现多用户共享GIS数据库，利用其API和ArcObjects开发实现基于GIS的线损专业分析。重点阐述了电力GIS系统对象模型的设计思想及该方案应用开发技术要点。     

Web端海量电网资源GIS数据动态调度与渲染方法

电网设备的图形展示是电力GIS应用的基础功能. 实现大数据量场景下Web端电网资源图的高性能显示已成为电力GIS系统建设需要解决的关键问题. 针对电网GIS数据及其应用特点,本文提出了一种面向Web的海量电网资源GIS数据动态调度与渲染方法. 方法通过电网资源数据显示规则、线路数据分级压缩等方法控制前端数据加载量,从而降低网络传输和前端绘制压力;根据视口范围进行数据动态调度,在客户端建立请求缓存、数据缓存以提高设备渲染效率;使用HTML5技术进行数据的多线程解析和设备符号的实时绘制. 经验证,在大数据量场景下,本方法可显著提升现有电力GIS应用在Web图形显示方面的流畅性、交互性及灵活性,大大改善用户体验.     

基于GIS的POS机维修信息服务平台

针对商业银行POS机设备高效维修服务问题,对POS机维修信息服务平台进行开发。该平台采用B/S架构,后台采用Spring MVC和MyBatis整合框架,前端采用Bootstrap和easyUI框架以及地理信息系统（GIS）路径优化算法进行设计与实现。对客户方的每一个报修信息及时进行处理、派单维修,使整个报修、维修信息服务过程实现自动化、智能化、规范化,有效地提高了办事效率。     

基于N-k故障的电网数据通信业务保障分级方法

通过对电网通信业务保障分级处理，提高电网通信稳定性，提出基于N-k故障的电网数据通信业务保障分级方法。采用智能传感信息处理技术构建电网通信业务保障分级数据的时间序列，数据集包括控制、保护、调度等信息，根据多维参数约束及网络资源均衡调度方法提取电网通信业务保障分级数据的关键性特征参数，结合风险控制建立电网风险均衡多目标优化模型，分析电网数据通信业务保障分级的N-k故障树，采用多层次决策树实现对电网业务等级划分，构建为以链路带宽可用性最大目标集的决策树，根据N-k故障层次化聚类结果实现对电网数据通信业务保障分级处理。仿真测试结果表明，采用该方法进行电网数据通信业务保障分级处理，与应用对比方法相比，应用所提方法后其链路利用率高于90%,可更好地为电网数据通信业务提供保障。     

基于电力营销大数据的数据融合共享平台研究与应用

随着国家电网公司基于大数据、云计算等项目的逐渐增多,国网某省电力公司全业务海量数据激增,导致现有电力营销存在电力数据缺乏统一部署系统、数据共享难度较大、数据指标逻辑规则不统一等问题。集中接入并整合电力各渠道的账户数据和客户数据,结合大数据技术研究电力营销大数据融合共享平台的建设与应用,集中接入和整合电网各渠道的账户数据和客户数据,开展电力客户标签快速搜索及数据驱动营销业务分析等场景,为电力企业运营平台及全景大屏展示提供支持。     

电力通信网大数据应用场景开发及试点应用

通信网作为电网公司的第二张实体网络,承载着电网运行和经营管理的核心业务,是电网安全、稳定的重要保障。通信管理系统在资源管理、实时监控、运行管理方面发挥了巨大作用,但随着数据量急剧膨胀,基于传统技术架构的通信管理系统在数据存储、处理、分析挖掘方面已不能满足实际需求。基于大数据平台,通过挖掘电力通信网资源台账、告警故障数据,结合网管设备性能数据、电力气象数据,建立通信资源运行风险评价模型,支撑通信资源预警和故障定位;采集数据网业务流量与设备路由数据,实现对重要断面流量动态监测、链路性能动态监测及劣化分析预警,提高对路由设备的分析预警能力。     

基于Web Service的电力营销管理信息系统架构研究

设计了基于wlebService技术的分布式电力营销管理信息系统软件体系结构,分析了电力营销管理业务的层次结构,提出将电力营销管理的各项业务分层封装成不同的wleb Service,相互之间实现灵活调用;分析了电力营销管理信息系统与横向、纵向信息系统之间的联系,提出了采用Web Service技术通过横向集成和纵向集成实现电力营销管理信息系统与各相关子系统之间的无缝集成与应用整合;最后以一个电力营销信息系统实例给出了实现Web Service的部分代码.     

基于MVC开发模式的医院信息科报修管理系统的分析与设计

阐述普陀医院计算机设备报修管理系统的由来和建设过程,详细地分析报修管理系统的功能需求,描述关键模块的部分用例和时序图,给出报修管理系统的逻辑模型,并基于SQLServer数据库设计出系统的物理模型。本系统极大地提高业务处理效率,加快维修响应速度,辅助科长从全局调配资源、维持医院信息系统的健壮性,使信息科设备维修工作更加专业化、现代化、人性化。     

网络技术在电力信息通信中的应用

电力行业是国民经济的基础行业,电力通信系统又是电力系统不可或缺的重要组织部分,电力通信系统能否高效运行,关系到电网能否长期稳定运行,以及能否实现自动化电力调度与电网自动化管理。目前,国内电力信息通信系统存在结构不合理、传输稳定性较差等问题,因此,有必要在电力信息通信中应用网络技术。基于此,笔者将就此方面的问题展开论述。     

一种电网综合展现可视化系统的设计与应用

笔者在分析一种电网信息综合展现可视化系统建设目标和设计思路的基础上,详细阐述该系统的总体架构、业务架构、数据架构、技术架构、部署架构设计。该系统由智能信息集成模块、视频监控模块和综合展现可视化模块三部分组成,基于先进的多层架构体系和SOA构架模型,以ETL、数据挖掘、视频、GIS、图形图像技术为依托,实现电网信息视频、温湿度、风速、雨量气象环境、负荷、潮流等电网运行信息以及安防消防等各类辅助决策信息有逻辑的、互联互通的、交互的和实时的可视化展现,满足业务运行和对外展示的可视化需求,建成电网公司“汇集信息、全面监控、专业联动、统一展现”的电网信息综合展现可视化系统。该系统支持视频、GIS专题图和图形图表等多种展现方式,适用于不同的需求场景,在海南电网公司的实际应用结果证明了其可行性。     

Solar energy forecasting based on hybrid neural network and improved metaheuristic algorithm

Prediction of solar power involves the knowledge of the sun , atmosphere and other parameters, and the scattering processes and the specifications of a solar energy plant that employs the sun's energy to generate solar power . This prediction result is essential for an efficient use of the solar power plant, the management of the electricity grid, and solar energy trading. However, because of nonlinear and nonstationary behavior of solar power time series, an efficient forecasting model is needed to predict it. Accordingly, in this paper, we propose a new forecast approach based on combination of a neural network with a metaheuristic algorithm as the hybrid forecasting engine. The metaheuristic algorithm optimizes the free parameters of the neural network. This approach also includes a 2‐stage feature selection filter based on the information‐theoretic criteria of mutual information and interaction gain, which filters out the ineffective input features. To demonstrate the effectiveness of the proposed forecast approach, it is implemented on a real‐world engineering test case. Obtained results illustrate the superiority of the proposed approach in comparison with other prediction methods.     

认知网中一种基于隐马尔可夫的多信道功率控制机制

在分布式多信道接入认知无线网中,针对用户获取环境信息不对称导致资源分配冲突的问题,根据非授权用户对信道状态判决结果的相关性,提出一种基于隐马尔可夫的多信道功率博弈机制。该机制选取合理的价格函数和有效地抑制非授权用户的自私行为,实现了非授权用户之间的频谱共享,并使其对信道上其他用户是否参与博弈进行推测,以获得较准确的博弈信息,从而选择更优的发射功率。仿真表明,该机制能使系统获得更高的有效容量,同时保证更多的用户达到速率需求。     

一种基于数据包技术的电力移动作业平台

提出一个面向电力行业基于数据包技术的移动作业平台,与通用的移动中间件平台解决方案相比,它重点解决移动作业模式、数据包、数据同步等关键技术,普通的移动作业可直接基于此移动作业平台构建运行,同时还可以针对特定的业务特点进行有针对性的性能优化,有效地满足了电力行业对于移动信息化所要求的高效、安全、成本低的特性,最后其在国家电网生产管理移动作业系统得到了应用和验证,取得了良好的效果。     

一种结合动态链接库信息的崩溃输入分类方法

软件崩溃是一种严重的软件缺陷,可导致软件终止运行.因此,对软件崩溃的测试在软件迭代的过程中极为重要.近年来,模糊测试技术(如AFL)由于可以自动化生成大量的测试输入来触发软件崩溃,被广泛用于软件测试中.然而,通过该技术产生的导致软件崩溃的测试输入中,大部分崩溃的触发原因都是重复的,因此软件开发人员需要对测试输入进行分类,带来了许多冗余工作.目前,测试输入分类已经有很多自动化方法,主要包括基于程序修复的分类算法和基于软件崩溃信息的分类算法.前者通过对程序在语义上进行分析,在运行时通过在程序中替换修复模板后重新运行测试输入,进而对输入分类.因为此方法需要人为地对于软件崩溃编写修复模板,所以其分类的效率与修复模板的质量存在很大联系;且由于需要先修复崩溃、再对崩溃做分类,影响了软件崩溃的修复效率.采用后者的思想,提出了一种轻量而高效的利用软件崩溃信息的测试输入分类算法CICELY.其在软件崩溃点堆栈信息分类的算法基础上,在分析软件崩溃点堆栈时引入了动态链接库信息,通过区分系统动态链接库与用户动态链接库,结合用户代码位置信息,得到用户关注的函数集合,以在分类时以用户函数为基准对崩溃进行界定.最后...     

A Lamarckian Hybrid Grouping Genetic Algorithm with repair heuristics for resource assignment in WCDMA networks

In this paper we propose a novel Lamarckian Hybrid Grouping Genetic Algorithm (LHGGA) with repair heuristics for a problem of resources assignment to mobile terminals (or, simply, users) in Wide-band Code Division Multiple Access (WCDMA) networks. We propose a novel problem formulation that takes into account all the interference terms, which strongly depend on the assignment to be done. The second contribution is a cost function (to be minimized) with weighted components, which is composed of not only the load factors (including the mentioned interference terms) but also other utilization ratios for aggregate capacity, codes, power, and users without service. The second group of contributions is related to the LHGGA approach. On the one hand, we propose a novel encoding scheme, suitable for the novel problem formulation. On the other hand, we present fully tailored operators. We emphasize the proposal of a repair operator of unphysical candidates (which are substituted by their repaired versions), and a crossover operator, able to acts on groups (users assigned to a base station) in a very efficient way. The proposed LHGGA exhibits a superior performance than that of the conventional method, since most of users receive the demanded services along with a more efficient use of resources per user. The LHGGA approach has been successfully applied to a variety of scenarios: different number of users, distributions, or users profiles.     

基于生命周期的电力物资管理系统研究与实现

电力企业的生产就是围绕设备的运行、维护、检修、试验等工作展开。本文首先,采用生命周期管理理论,将它应用到电力公司物资管理过程具有重要意义。然后,做出物资全生命周期管理系统的需求分析,并且根据需求分析建立设备全生命周期管理系统。然后,根据全生命周期管理理论和方法,把电力物资信息管理分成五个阶段进行管理。并采用基子．NET框架,基于B／S架枸的实现方案对系统总体结构进行设计。最后,基于Microsoft Visual Studio 2005平台、SQL Server 2005数据库,对整个系统进行了具体实现。     

Joint cooperative beamforming and artificial noise design for secure AF relay networks with energy-harvesting eavesdroppers

In this paper, we investigate physical layer security for simultaneous wireless information and power transfer in amplify-and-forward relay networks. We propose a joint robust cooperative beamforming and artificial noise scheme for secure communication and efficient wireless energy transfer. Specifically, by treating the energy receiver as a potential eavesdropper and assuming that only imperfect channel state information can be obtained, we formulate an optimization problem to maximize the worst-case secrecy rate between the source and the legitimate information receiver under both the power constraint at the relays and the wireless power harvest constraint at the energy receiver. Since such a problem is non-convex and hard to tackle, we propose a two-level optimization approach which involves a one-dimensional search and semidefinite relaxation. Simulation results show that the proposed robust scheme achieves better worst-case secrecy rate performance than other schemes.     

基于最优初始值Q学习的电力信息网络防御策略学习算法

电力信息网络的安全与稳定是当今社会发展的重要保障,随着电力信息网络越来越庞大和复杂,如何高效合理地建立电力信息防护网络成为研究人员关注的重点之一。在自动化电力信息网络中,其防御策略通常缺乏统筹管理,只能针对少数设备进行防护,存在着更新速度慢、更新周期长、无法自动更新和资源分配不均等问题。本文提出一种基于最优初始值Q学习的电力信息网络防御策略学习算法,该算法以强化学习中的Q学习算法为框架,利用生成对抗网络思想,通过攻击智能体和防御智能体的模拟对抗学习安全策略。算法中的防御智能体使用Q学习方法更新其防御策略,利用历史防御经验在线改进防御策略,避免了人为手动操作。在训练中引入最优初始值极大加快了系统防御性能的训练速度。实验结果验证了算法的有效性。     

决策强度的决策表约简设计与比较

在平均决策强度的基础上,提出了决策强度的代数定义,以弥补基于正区域方法的局限性,并且证明了知识的决策强度随着信息粒度变小而非单调递减的规律,在此基础上设计了基于决策强度的约简方法。应用实例分析的结果表明,基于决策强度的属性重要性是一种更优的启发式信息,该方法计算直观有效,时间复杂度较低,有助于搜索最优或次优约简。最后对UCI离散数据集进行约简比较。