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网络攻击对电力系统典型场景全过程影响综述

1)目前,国内外针对信息物理耦合电力系统所遭受的网路攻击的研究主要集中在网络攻击的建模、防御与评估,缺乏对网络攻击影响过程的研究。2)本文分析了网络攻击对发、输、配、用电侧典型场景的影响。首先对每个场景的物理特性和结构进行建模,在此基础上评估了系统遭遇网络攻击时的脆弱性,然后阐释了系统在网络攻击下的响应过程和网络攻击的破坏效果,最后对现有的研究进行了总结和展望。

  • 2024-12-04
  • 阅读590

数据治理项目工作手册

您愿意在数据治理方面投入人力、物力,表明您已经意识到数据对企业未来发展的重要性。更重要的是,数字化转型将从根本上改变企业的运作方式

  • 2024-12-03
  • 阅读241
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世邦魏理仕2024中国新能源汽车制造集群和企业选址报告37页

世邦魏理仕2024中国新能源汽车制造集群和企业选址报告37页,世邦魏理仕2024中国新能源汽车制造集群和企业选址报告37页

  • 2024-12-03
  • 阅读159
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  • 37页
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移相全桥直流变换器阻抗降阶建模及附加有源阻尼控制

1)本文基于移相全桥(PSFB)的开关模态分析,建立了其平均变量等效电路和相应小信号模型,并推导了阻抗降阶模型, 2)本文为满足复杂系统中有源阻尼的多源配置需求,在建立PSFB变换器输入输出侧并联阻抗低频换算关系的基础上,对输入电压前馈有阻尼控制策略进行了溯源,并进一步提出了输出电压反馈有源阻尼控制策略

  • 2024-12-03
  • 阅读328

张展:基于分布式纵横交叉-正余弦算法的多区域综合能源系统日前经济调度

综合能源系统由于地理位置分散,各区域能源禀赋、负荷特性存在差异,难免会出现资源配置不协调的问题。另外,各区域能源系统通常为不同能源运营商,以往集中式调度计算无法保护各区域数据隐私。针对复杂高维的综合能源系统经济调度问题,提出了一种分布式纵横交叉-正余弦算法(DCSO-SCA)。首先,将正弦余弦算法(SCA)加入到纵横交叉算法(CSO)中,提高了种群的多样性和算法的开发能力。其次,DCSO-SCA算法在不需要集中控制器的基础上,采用CSO-SCA独立实现区域调度并行优化,降低经济调度问题的求解维度,以完全分散的方式解决综合能源系统经济调度问题,保护各个区域的数据私密性。最后通过案例与其他技术进行对比,DCSO-SCA算法能得到高效益及低耗能的多区域综合能源系统经济调度方案。

  • 2024-12-03
  • 阅读323

刘洁:基于改进烟花算法的含高比例新能源的交直流配电网动态重构

高比例新能源及多元负荷的不断接入使配电网呈现出动态、交直流共存的运行特性,这给配电网重构提出了新的挑战。计及高比例新能源接入带来的消纳问题建立了以新能源日消纳量最大、重构综合成本最低以及净负荷均方差最小为目标的交直流配电网动态重构多目标模型。结合配电网的拓扑结构和运行技术需求,提出了候选解集和改进烟花算法(improved fireworks algorithm,IFWA)相结合的方法对所建多目标模型进行优化求解。候选解集基于网络拓扑和运行技术约束而生成,其目的是为了消除优化过程中大量不可行解,提高搜索效率。在此基础上,通过改进烟花算法的爆炸和变异算子提高了多目标优化寻优的速度。采用改进IEEE 69节点系统进行仿真比较分析。结果表明所建模型可以有效协调新能源消纳量和重构成本,所提优化求解策略与改进前相比,运行效率得到明显提升。

  • 2024-12-03
  • 阅读332

何伊慧:南方电网新型电力系统规划建设的量化评估与分析

双碳目标和新能源发电的快速发展是新型电力系统的标志。高比例可再生能源和高比例电力电子装备使新型电力系统在动态特性、电力平衡与调度运行方式上展现出新特征和新挑战,也推动了数字电网技术与应用的提速。从新型电力系统内涵、特征和发展要求出发,兼顾资源禀赋差异与跨区域电能互济贡献,提出了新型电力系统建设的评价指标集。对南方电网2025、2030年进行系统时序生产模拟和新型电力系统指标的量化计算。在此基础上对南方电网新型电力系统规划建设进行了评估分析。

  • 2024-12-03
  • 阅读547

数据中台与数据治理标准方案

当前大多传统企业的数据中台建设还处于初级阶段,但随着移动互联网的发展、线上线下融合,数据服务的形式、场景开发增多,业务维度更加复杂,数据中台建设面临更多挑战

  • 2024-12-03
  • 阅读260
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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