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基于多维信息矩阵和DAM-LSTNet的线损预测方法

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电网技术 2024年第3期48卷 1341-1351页

作者：马倩郭江涛杨霞迪力尼亚·迪力夏提赵刚陈天宇国网新疆电力有限公司信息通信公司新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830017

线损占低压配电网中能量损耗的绝大部分。准确预测线损率(linelossrate,LLR)对于及时消除输电线路异常故障,保证供电安全具有重要意义。现有的线损预测方法很少考虑季节性趋势数据,并且在预测非平稳线损序列时存在滞后效应。针对上述问... 详细信息

线损占低压配电网中能量损耗的绝大部分。准确预测线损率(linelossrate,LLR)对于及时消除输电线路异常故障,保证供电安全具有重要意义。现有的线损预测方法很少考虑季节性趋势数据,并且在预测非平稳线损序列时存在滞后效应。针对上述问题,提出一种基于多维信息矩阵和多维注意力机制-长短期时间序列网络(dimensional attention mechanism-long-and short-term time-series network,DAMLSTNet)的预测方法。首先,采用最大信息系数(maximum information coefficient,MIC)方法筛选配电网特征和季节趋势参数。其次,采用遗传算法优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法,对历史线损数据进行分解,形成具有筛选网络特征参数的多维信息矩阵。最后,将多维信息矩阵放入具有多维注意力机制的LSTNet网络中,以预测线损。算例分析表明,与现有方法相比,所提方法具有预测参数考虑充分、预测权重自适应变化、滞后效应弱、预测准确率高等优点。

关键词：多维信息矩阵多维注意力机制长短期时间序列网络最大信息系数变分模态分解线损

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5G技术在UHV换流站中的应用实践

光通信研究 2024年第2期2期(17)卷 131-136页

作者：李永杰陆继钊吴晨光赵豫京国网河南省电力公司信息通信分公司郑州450052

【目的】为了更好地支撑特高压(UHV)站点基建管控和智能运检业务需求,国内首次将第五代移动通信技术(5G)用于UHV换流站基建现场。【方法】在实现豫南站5G网络全覆盖的基础上,搭建5G虚拟专网,部署移动边缘计算(MEC)云平台。充分考虑前期... 详细信息

【目的】为了更好地支撑特高压(UHV)站点基建管控和智能运检业务需求,国内首次将第五代移动通信技术(5G)用于UHV换流站基建现场。【方法】在实现豫南站5G网络全覆盖的基础上,搭建5G虚拟专网,部署移动边缘计算(MEC)云平台。充分考虑前期基建和后期运行的需求,将智能基建工地与后期智慧换流站同步衔接,依托5G优势,融合人工智能(AI)等技术,实现了UHV基建施工现场各类数据的实时采集、统一汇聚。提供了UHV基建的远程视频监控、工程监控预警、基建现场全景呈现、安全隐患识别和专家远程辅助指导等多功能场景的5G解决方案。组织开展了智慧工地、智能巡检和智能管控类5G系列应用,开展了5G网络适配性测试。【结果】文章为豫南换流站业务应用提供了灵活、大带宽和高速率的5G通信手段。有效赋能了UHV换流站内各项业务需求,验证了5G对UHV建设与巡检类业务的承载能力,提升了管理效率,降低了运维成本。【结论】5G在UHV豫南换流站的成功应用,提供了5G+能源互联网的典型UHV变电站解决方案,验证了5G在电力行业的可行性,推动了5G在电力场景的深化应用。

关键词：第五代移动通信技术特高压虚拟专网智慧工地智能巡检

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APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型

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电信科学 2024年第2期40卷 47-55页

作者：孟勐王丹妮吕军张福良国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司辽宁沈阳110006

最优主动防御决策可以保障无线通信网络的安全稳定性,为了提高无线通信网络的防御效果,提出了APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型。关联无线通信网络日志,构建APT攻击对象集合,通过反馈相容系数计算APT攻击事件的绝对相容度,... 详细信息

最优主动防御决策可以保障无线通信网络的安全稳定性,为了提高无线通信网络的防御效果,提出了APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型。关联无线通信网络日志,构建APT攻击对象集合,通过反馈相容系数计算APT攻击事件的绝对相容度,并预测APT攻击行为。基于APT攻击源对无线通信网络攻击的信道带宽,获取无线通信网络受到APT攻击的位置,利用无线通信网络节点的权值系数,提取无线通信网络的APT攻击特征。利用攻防图,计算得到APT攻击对无线通信网络的损害程度,通过定义无线通信网络的安全状态,构建了无线通信网络最优主动防御决策模型。实验结果表明,所提模型在防御无线通信网络的APT攻击时,可以将攻击数据包拒包率和吞吐量分别提高到90%以上和16000 bit/s以上,并且时延较低,具有更好的防御效果。

关键词： APT攻击主动防御特征提取攻击趋势无线通信网络决策模型

基于强化学习的边缘计算智能电网资源调度算法

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电信科学 2024年第1期40卷 115-122页

作者：余竞航赵一辰宋浒国网江苏省电力有限公司信息通信分公司江苏南京210024

智能电网是一种能够进行智能管理和优化的电力网络。网络虚拟化技术可以有效提高智能电网的资源利用率和可靠性,从而满足不同用户的差异化需求。在资源有限的情况下,传统的虚拟网络嵌入算法无法根据电力系统的资源使用情况和用户需求来... 详细信息

智能电网是一种能够进行智能管理和优化的电力网络。网络虚拟化技术可以有效提高智能电网的资源利用率和可靠性,从而满足不同用户的差异化需求。在资源有限的情况下,传统的虚拟网络嵌入算法无法根据电力系统的资源使用情况和用户需求来动态调整虚拟资源的分配和映射。为解决这一问题,将边缘计算和虚拟化技术相结合,引入了一种基于强化学习的虚拟网络资源调度算法。仿真结果表明,该虚拟网络资源调度算法在提高电网的可靠性和资源利用率方面优于其他3种调度算法。

关键词：智能电网边缘计算虚拟网络嵌入资源调度

基于混成控制的配电网边缘计算服务架构与控制组态技术

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电力建设 2024年

作者：郭宁嵇托陆晓星董树锋肖茂然焦昊肖小龙吴凡国网江苏省电力有限公司电力科学研究院浙江大学电气工程学院国网江苏省电力有限公司信息通信分公司国网江苏省电力有限公司

边缘计算终端的配置成本与计算资源需求之间的矛盾随着配电网控制结构的愈发复杂而愈发突出。在此背景下，提出了基于混成控制理论的配电网边缘计算服务架构与控制组态技术。首先讨论配电网及其分布式设备的混成特性，建立基于混成控制... 详细信息

边缘计算终端的配置成本与计算资源需求之间的矛盾随着配电网控制结构的愈发复杂而愈发突出。在此背景下，提出了基于混成控制理论的配电网边缘计算服务架构与控制组态技术。首先讨论配电网及其分布式设备的混成特性，建立基于混成控制的配电网控制结构，构建包含信息子系统和电力子系统的边缘计算服务架构；其次，提出基于AOE (activity on edge network)的事件驱动控制技术，可实现边缘计算业务的快速部署；最后，以配电网台区经济调度业务为例，分析所提边缘计算分布式控制方法的应用效果，并介绍边缘计算在配电网控制中的实践应用，算例表明，所提的边缘计算服务架构具有时延低、策略配置简易、计算与通信资源占用少的优点，适合在新型配电网中推广应用。

关键词：边缘计算配电网混成控制事件驱动

基于数据相关特性的有效数据辨识及多维信息融合的高压CVT故障诊断方法

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中国电力 2024年

作者：张惠山国网河北省电力有限公司超高压分公司

当前高压电容式电压互感器（capacitor voltage transformer，CVT）缺少在线监测有效数据，辨识不足，利用在线监测多数据源存在线性相关的数据特性，提出了基于分析数据相关系数进行有效数据辨识的方法。针对目前高压CVT故障诊断普遍... 详细信息

当前高压电容式电压互感器（capacitor voltage transformer，CVT）缺少在线监测有效数据，辨识不足，利用在线监测多数据源存在线性相关的数据特性，提出了基于分析数据相关系数进行有效数据辨识的方法。针对目前高压CVT故障诊断普遍存在信息单一、精度不高，局部放电在线监测装置故障信号检测受干扰因素影响较大，准确性差的问题，提出了基于多维信息融合的故障诊断方法。首先利用因子分析对CVT的诊断指标进行数据层信息融合，提取各故障类型对应的公共因子方差贡献值作为反映故障类型差异的特征值，进一步利用模糊理论进行特征层信息融合，将公共因子累计方差贡献值作为隶属函数的输入参数对CVT的故障类型识别，实现了对高压CVT故障的准确诊断。通过案例分析证明了本方法的有效性，为CVT故障诊断提供了理论参考和实践经验。

关键词：线性相关信息融合因子分析模糊理论故障诊断

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分时电价下的充电站负荷预测

计算机应用 2024年第S1期44卷 337-342页

作者：顾玮段敬张栋郝晓伟薛泓林安毅段婕国网山西省电力公司信息通信分公司太原030000 国网山西省电力公司太原030000

为有效应对分时电价(ToU)策略对充电站的影响,给充电站运营商、电力系统管理者和政策制定者提供科学依据,通过分析历史充电数据、用户行为模式和气象信息,识别定价对用户充电行为的直接影响。针对这一问题,采用一种混合模型,将时间序列... 详细信息

为有效应对分时电价(ToU)策略对充电站的影响,给充电站运营商、电力系统管理者和政策制定者提供科学依据,通过分析历史充电数据、用户行为模式和气象信息,识别定价对用户充电行为的直接影响。针对这一问题,采用一种混合模型,将时间序列模型与用户行为模型相结合。通过设计特征嵌入层等方法引入Transformer模型以更好地捕捉时间序列数据中的复杂模式,而用户行为模型则有助于全面考虑用户充电偏好和响应。实验结果表明,混合模型在充电站负荷预测方面表现了卓越的性能。通过对分时电价的重点关注,成功地预测了未来一段时间内充电站的负荷需求。

关键词：负荷预测充电站分时电价时间序列模型深度学习

基于业财深度融合的国网江苏信通公司财务管理创新实践

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财务与会计 2024年第13期 29-32页

作者：钟楚璞国网江苏省电力有限公司信息通信分公司财务资产部

为贯彻国网江苏省电力有限公司“两融三型”的财务发展战略,国网江苏省电力有限公司信息通信分公司开展了基于业财深度融合的财务管理创新实践。通过构建“懂业务、准核算、强监督”为核心的财务管理模式,重构财务职能框架、重塑财务岗... 详细信息

为贯彻国网江苏省电力有限公司“两融三型”的财务发展战略,国网江苏省电力有限公司信息通信分公司开展了基于业财深度融合的财务管理创新实践。通过构建“懂业务、准核算、强监督”为核心的财务管理模式,重构财务职能框架、重塑财务岗位职责、重设关键财务流程、创新数字财务系统,实现财务由“账房管家”向“决策参谋”的转变。

关键词：业财融合财务创新数字财务系统

基于Spearman-GCN-GRU模型的超短期多区域电力负荷预测

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中国电力 2024年第6期57卷 131-140页

作者：吴军英路欣刘宏张彬柴守亮刘蕴春王佳楠国网河北省电力有限公司信息通信分公司河北石家庄050051 国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司河北邯郸056035 西安电子科技大学广州研究院广东广州510555 北京中电普华信息技术有限公司北京102192

为提升多区域电力负荷的预测精度,聚焦于多区域电力数据的时空相关性分析,提出了一种基于Spearman-GCN-GRU的超短期多区域电力负荷预测模型。该模型通过Spearman相关系数分析不同区域电力负荷的时空相关性,构建Spearman邻接矩阵并输入... 详细信息

为提升多区域电力负荷的预测精度,聚焦于多区域电力数据的时空相关性分析,提出了一种基于Spearman-GCN-GRU的超短期多区域电力负荷预测模型。该模型通过Spearman相关系数分析不同区域电力负荷的时空相关性,构建Spearman邻接矩阵并输入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)提取数据中的空间特征和时序特征,最后由多层感知机(multilayer perceptron,MLP)解码输出预测结果。与基于距离邻接矩阵的模型进行对比,验证了SpearmanGCN-GRU模型的可行性。在模型的预测精度上,与传统统计模型和神经网络模型相比,Spearman-GCNGRU模型在通用的评价指标中均取得最优结果。就均方根误差(root mean square error,RMSE)而言,SpearmanGCN-GRU模型与神经网络模型GRU、GCN和深度神经网络(deep neural network,DNN)相比,RMSE指标分别下降了13.90%、11.66%和8.36%,验证了模型具有更好的预测效果。

关键词：多区域电力负荷预测电力数据时空相关性分析 Spearman相关系数图卷积神经网络门控循环单元