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考虑信息物理交互的电力–信息耦合网络脆弱性分析与改善策略研究
被引量：
13
1
作者
张殷
肖先勇
李长松
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第10期3136-3144,共9页
考虑信息物理交互研究电力–信息耦合网络脆弱性及其改善策略具有重要意义。在直流潮流模型下,建立考虑信息物理交互的电力–信息耦合网络故障模型,研究信息网元件失效对电力网连锁故障的影响,分析由此引发的电力–信息耦合网络脆弱性;...
考虑信息物理交互研究电力–信息耦合网络脆弱性及其改善策略具有重要意义。在直流潮流模型下,建立考虑信息物理交互的电力–信息耦合网络故障模型,研究信息网元件失效对电力网连锁故障的影响,分析由此引发的电力–信息耦合网络脆弱性;为深入揭示耦合网络脆弱性,在度数和介数指标基础上,采用映射加权方式计及监控功能属性和信息物理耦合的影响,提出了关键度指标辨识对耦合网络脆弱性具有重要影响的信息网关键环节;为改善耦合网络脆弱性,从强化关键环节防护和降低网络对关键环节依赖性角度,在元件和网络层面分别提出信息网关键环节保护和高权重电力节点网间加边策略。节点和边攻击的仿真结果表明,耦合网络面对随机攻击呈现较高鲁棒性,面对蓄意攻击呈现较高脆弱性。高关键度信息元件是影响耦合网络脆弱性的信息网关键环节,不同场景中耦合网络在针对这些元件的攻击下均呈现高脆弱性。保护高关键度信息元件以及对高权重电力节点增加耦合边可有效改善耦合网络脆弱性。
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关键词
电力–信息耦合网络
信息物理交互
脆弱性分析
映射
加权
改善策略
下载PDF
职称材料
基于注意力机制和长短期记忆神经网络的流量预测研究
被引量：
3
2
作者
李笑雪
蒋澄杰
+2 位作者
马册
安津石
阙佳雄
《电脑与信息技术》
2022年第1期14-16,20,共4页
准确的流量预测提升通信网络技能、改善通信网络管理具有重要意义。考虑到长短期记忆(Long ShortTerm Memory,LSTM)神经网络可解决长序列数据在训练过程中的存在梯度消失问题,采用LSTM作为长期流量预测的基准模型,为提高模型准确性,在L...
准确的流量预测提升通信网络技能、改善通信网络管理具有重要意义。考虑到长短期记忆(Long ShortTerm Memory,LSTM)神经网络可解决长序列数据在训练过程中的存在梯度消失问题,采用LSTM作为长期流量预测的基准模型,为提高模型准确性,在LSTM模型的基础上,引入Attention机制(Attention mechanism,AM),通过映射加权和学习参数矩阵赋予LSTM隐含状态不同的权重,减少历史信息的丢失并加强重要信息的影响作用,以完成流量的预测。
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关键词
长短期记忆神经网络
注意力机制
网络流量预测
映射
加权
下载PDF
职称材料
题名
考虑信息物理交互的电力–信息耦合网络脆弱性分析与改善策略研究
被引量：
13
1
作者
张殷
肖先勇
李长松
机构
四川大学电气信息学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第10期3136-3144,共9页
文摘
考虑信息物理交互研究电力–信息耦合网络脆弱性及其改善策略具有重要意义。在直流潮流模型下,建立考虑信息物理交互的电力–信息耦合网络故障模型,研究信息网元件失效对电力网连锁故障的影响,分析由此引发的电力–信息耦合网络脆弱性;为深入揭示耦合网络脆弱性,在度数和介数指标基础上,采用映射加权方式计及监控功能属性和信息物理耦合的影响,提出了关键度指标辨识对耦合网络脆弱性具有重要影响的信息网关键环节;为改善耦合网络脆弱性,从强化关键环节防护和降低网络对关键环节依赖性角度,在元件和网络层面分别提出信息网关键环节保护和高权重电力节点网间加边策略。节点和边攻击的仿真结果表明,耦合网络面对随机攻击呈现较高鲁棒性,面对蓄意攻击呈现较高脆弱性。高关键度信息元件是影响耦合网络脆弱性的信息网关键环节,不同场景中耦合网络在针对这些元件的攻击下均呈现高脆弱性。保护高关键度信息元件以及对高权重电力节点增加耦合边可有效改善耦合网络脆弱性。
关键词
电力–信息耦合网络
信息物理交互
脆弱性分析
映射
加权
改善策略
Keywords
power-information coupled networks
cyberphysical interaction
vulnerability analysis
mapping andweighting
improvement strategy
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于注意力机制和长短期记忆神经网络的流量预测研究
被引量：
3
2
作者
李笑雪
蒋澄杰
马册
安津石
阙佳雄
机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
出处
《电脑与信息技术》
2022年第1期14-16,20,共4页
基金
沈阳航空航天大学大学生创新项目(项目编号:X202110143131)。
文摘
准确的流量预测提升通信网络技能、改善通信网络管理具有重要意义。考虑到长短期记忆(Long ShortTerm Memory,LSTM)神经网络可解决长序列数据在训练过程中的存在梯度消失问题,采用LSTM作为长期流量预测的基准模型,为提高模型准确性,在LSTM模型的基础上,引入Attention机制(Attention mechanism,AM),通过映射加权和学习参数矩阵赋予LSTM隐含状态不同的权重,减少历史信息的丢失并加强重要信息的影响作用,以完成流量的预测。
关键词
长短期记忆神经网络
注意力机制
网络流量预测
映射
加权
Keywords
long and short term memory neural network
attention mechanism
network traffic prediction
mapping weighting
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
考虑信息物理交互的电力–信息耦合网络脆弱性分析与改善策略研究
张殷
肖先勇
李长松
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
2
基于注意力机制和长短期记忆神经网络的流量预测研究
李笑雪
蒋澄杰
马册
安津石
阙佳雄
《电脑与信息技术》
2022
3
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