能源大数据背景下微网风险元传递模型与优化研究
针对核反应堆一回路堆芯控制棒驱动机构可能发生卡棒、漏棒和滑棒故障，提出了以物联网为决策诊断框架的 粗糙集神经网络融合算法，应用 ＭＥＭＳ 传感器、ＺｉｇＢｅｅ 模块和 Ｍｕｌｔｉ？Ａｇｅｎｔ 模块构建了物联网 ＣＲＤＭ 故障识别系统的感 知层、网络层和支撑层，选取 ６ 种输入特征代表棒位位移范围，连续属性约简后作为神经网络 Ａｇｅｎｔ 模块前置输入，将粗 糙集 Ａｇｅｎｔ 模块简约规则作为隐藏层判断准则． 实验结果表明， Ｍｕｌｔｉ？Ａｇｅｎｔ 诊断结果与实际故障相符，从 ＣＲＤＭ 故障识 别角度验证了物联网应用于核动力装置故障诊断的可行性及粗糙集神经网络融合算法的准确性．
？ 定位：顶天！为网络空间安全学科，建立一套统一的基础理论，改变安 全界“盲人摸象、头痛医头，足痛治足”的现状。 ？ 榜样：香农《信息论》，将通信领域的各个分支，统一起来；仅用区区 两个定理（信源编码定理、信道编码定理），就为现代通信竖起了“指 路明灯”。 ？ 目的：刷新业界安全观！
科学的网络安全观 ·中国可信计算革命性创新 ·主动免疫的区块链安全 网络空间安全 计算科学问题 体系结构问题 计算模式问题
日新月异的信息技术革命每时每刻在影响着人类的工作模式和生活方式。物联网 被公认为是继计算机、互联网之后信息技术在各行各业更深入应用的新一轮信息化浪潮。近 年来，我国物联网在感知层、传输层、应用层等方面取得了多项进展，至2011年在安防、电力、交 通、物流、医疗、环保等领域已经得到应用，在文物保护方面也是大显身手，为预防文物本体的 病害、文物自身的安全提供重要技术支持，成为文物名副其实的“坚盔利甲”，助力文物保护。
正＞电费回收是供电企业保障经营成果的生命线。面对企业经营风险增大的严峻形势,目前欠费风险管控手段基本只能依靠企业历史欠费情况进行风险判断,缺乏对用户用电量趋势及缴费历史的深入挖掘,缺乏利用外部数据对企业经营风险进行评估,从而导致对企业欠费风险判断准确性与及时性的不足。尤其
对物联网无线服务系统通信中易遭受数据窃听、恶意行为攻击和用户平台隐私泄露问题，提 出了一个基于可信第三方的簇间节点安全链路模型．该模型基于离散对数困难问题和双线性对映射建 立节点可信匿名认证及簇形结构地址查询机制，利用杂凑函数和随机数生成的临时身份代替节点的真 实身份以实现匿名性，将可信第三方嵌入认证机制以防止匿名认证机构与协调器共谋对用户平台实施 Rudolph攻击，同时仅对控制中心授权的可信簇形结构提供查询服务．通过源簇形结构与链路中各节点 的证书验证、密钥协商和填充机制实现数据的嵌套加解密及防流量分析服务，保证簇间节点数据传榆安 全．在此基础上，给出了链路模型的UC安全性证明．理论分析和实验结果表明：该模型在抑制数据窃 听、流量分析和保护节点匿名性方面有明显优势．
构建基于大数据的电力工程监理机制,分别从成本、质量、进度、安全等4个方面,将原有工程监理与电力大数据进行巧妙融合,改变人工监理方式,构建同类项目数据库和本项目历史数据库。在进行工程监理过程中,实时采集本项目各项数据,同时分别抽取纵横向数据库中有用信息,与本项目进行实时对比,便于及时发现问题并采取措施补救。大数据与电力工程项目监理进行融合顺应时代发展潮流,是目前解决现存工程监理问题的最优选择。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
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