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国网江苏省电力有限公司朱卫平等|针对电力CPS数据驱动算法对抗攻击的防御方法

随着电力系统智能化的进程不断推进,新能源接入占比不断提升,新型电力系统已经逐渐发展为复杂的信息物理系统(cyber-physical system,CPS)。高速通信架构和广域量测系统的应用为基于系统运行数据的监测与调度提供了强力支撑。然而,大规模电力电子设备的接入为系统带来了数量庞大的强非线性量测/控制节点,由于高维状态/动作空间等问题导致系统的分析难度与控制复杂程度直线上升,依然应用传统的模型驱动方法可能会出现维度灾难、不连续可微函数不可解等问题。随着大数据等技术的持续发展,已有部分研究利用数据驱动算法,以大量仿真和实际运行数据为基础,通过聚类等方式提取关键特征与特定问题之间的关联进行分析,从而对解决系统控制优化问题提供指导。

  • 2025-06-19
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《2025年人工智能指数报告》:全文456页,12大趋势证明,AI不再只是关于可能性的故事

今年的报告新增了对 AI 硬件发展状况的深入分析、对推理成本的新估算,以及对 AI 出版和专利申请趋势的分析。他们还引入了有关企业采用负责任的 AI 实践的最新数据,并扩大了对 AI 在科学和医学中日益重要作用的报道。

  • 2025-06-19
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大数据通识:决策树模型

小李的爱好是爬山,周末到了,小李要决定这个周末是否去爬山。影响能否去爬山的因素有很多,其中天气情况是一个很重要的因素,同时可能还有很多其它因素,下图是小李关于是否去爬山的一个决策过程:

  • 2025-06-19
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中医院智慧医院设计方案

通过大屏数据可视化,高效采集、有效整合、深化应用大数据,实现数据共享集中、统计分析和深度挖掘,重构显示端与用户应用之间的价值关系,将系统任务从“简单再现原始数据”变成“支持决策性、模型化再现数据集关系!,实现数据信息的完整、高分、高清展示和动态实时关系可视化,智能呈现决策级数据信息流以大数据分析全局助力信息展示、指挥与决策。

  • 2025-06-19
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东南大学 贺全鹏等|针对负荷重分配攻击的移动目标防御策略

近年来频发的网络安全事件导致的大停电事故表明,电力关键基础设施已成为网络攻击的主要目标之一。其中,虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击因其高隐蔽性、高灵活性及强破坏力等特征,成为电力系统安全稳定运行的主要威胁,也是当前该领域的研究热点。

  • 2025-06-18
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华北电力大学 陈铭宏天等 基于两阶段随机优化的电氢耦合微电网周运行策略

在全球能源危机和环境问题日益严重的背景下,可再生能源的利用逐渐成为上述问题的重要解决途径。风能和太阳能等可再生能源具有清洁、零碳的特点,但其固有的间歇性和不稳定性对电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。与此同时,氢能凭借其高效和清洁的特性,成为连接电力和终端用能领域的重要媒介。利用可再生能源进行电解制氢的电氢耦合系统在促进风电和光伏消纳、实现微电网灵活运行以及降低碳排放方面发挥了重要作用。因此,在微电网中引入电氢耦合技术已成为当前研究的热点。

  • 2025-06-18
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国网新疆电力有限公司胡常胜等|计及静态电压稳定裕度的电制氢容量和布点规划研究

随着化石能源的大规模过度开采,全球能源重心开始转向清洁能源,以光伏和风电为代表的可再生能源发展迅速。在双碳发展的大背景下,需要继续大规模、高比例发展风光等可再生清洁能源,这使得大规模电制氢技术面临的挑战日益增加。电制氢具有转换效率高、运行功率范围宽、动态响应速度快以及调峰调频灵活的特点,能为维持系统供需的安全和可靠性提供有力的支撑。然而,电解槽制氢系统并网造成的出力波动使得制氢设备无法在高运行效率区间长期安全运行。另外,电网中现有的电气设备及线路已经无法满足日益增长的负荷需求,而大规模电制氢负荷接入电网又将对系统潮流平衡和电压稳定性带来影响,因此亟需对电制氢系统容量和布点进行合理规划,实现制氢的经济性和稳定性。

  • 2025-06-18
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智慧公共安全大数据整体解决方案

随着公共安全行业信息化建设的不断推进以及业务的快速发展,公共安全系统多年运行积累下来的警务数据及其相关的社会参照数据,如卡口、视频、犯罪人员、社会采集等数据正在急速增长,公共安全行业对数据的管理与应用需求已经超越了传统的历史数据备份的需求,如何深化应用发挥信息化建设成效,挖掘海量数据中的关联和价值,提升公共安全机构维护社会和谐稳定的能力和水平,正逐渐成为该行业信息化建设的核心任务。

  • 2025-06-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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