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融合风光出力场景生成的多能互补微网系统优化配置 被引量:65
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作者 白凯峰 顾洁 +1 位作者 彭虹桥 朱彬若 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第15期133-141,共9页
多能互补系统结构及设备耦合关系复杂,为提高含高渗透率新能源的多能系统的能源利用效率和运营效益,对考虑风光出力不确定性和相关性的多能互补微网系统优化配置问题进行了研究。在规划阶段充分考虑新能源随机性与相关性,提出了基于核... 多能互补系统结构及设备耦合关系复杂,为提高含高渗透率新能源的多能系统的能源利用效率和运营效益,对考虑风光出力不确定性和相关性的多能互补微网系统优化配置问题进行了研究。在规划阶段充分考虑新能源随机性与相关性,提出了基于核密度估计和Copula理论的风光出力场景生成方法,得到典型日风光出力序列;基于能量枢纽,建立结构完善的含风光多能互补系统的多能流平衡方程,进而以年化总成本最低和一次能源节约率最高为目标建立配置与运行相结合的多能互补系统的双层优化配置模型,并采用智能优化算法对模型进行求解。算例验证和灵敏度分析表明,所述方法能够在考虑风光出力不确定性的基础上得到结构完善的多能互补微网系统优化配置方案,有效降低了多能系统总成本并提高了一次能源节约率。 展开更多
关键词 多能互补 能量枢纽 不确定性 相关性 场景生成 双层规划
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基于混沌粒子群-高斯过程回归的饱和负荷概率预测模型 被引量:29
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作者 彭虹桥 顾洁 +1 位作者 胡玉 宋柄兵 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第21期25-32,155,共9页
饱和负荷预测能有效预估区域电网的发展方向和最终规模,为电网规划及电力市场中长期交易提供指导。针对饱和负荷预测不确定性强、时间跨度大的特点,文中采用基于高斯过程回归(GPR)的概率预测模型进行饱和负荷预测,并通过改进混沌粒子群... 饱和负荷预测能有效预估区域电网的发展方向和最终规模,为电网规划及电力市场中长期交易提供指导。针对饱和负荷预测不确定性强、时间跨度大的特点,文中采用基于高斯过程回归(GPR)的概率预测模型进行饱和负荷预测,并通过改进混沌粒子群算法(MCPSO)实现以和方差(SSE)最小为目标的模型超参数优化求解;在综合考虑饱和负荷影响因素随机性的基础上,建立了改进混沌粒子群—高斯过程回归(MCPSO-GPR)饱和负荷预测模型,并在多情景下利用上述模型进行饱和负荷预测,同时结合饱和判据得到多情景下饱和负荷的规模和时间。算例分析表明,所述模型不仅具有较高的预测精度,而且可增强预测的弹性。 展开更多
关键词 饱和负荷 负荷预测 高斯过程回归 混沌粒子群优化 概率预测
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基于高维随机矩阵分析的窃电识别方法 被引量:18
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作者 王颖琛 顾洁 金之俭 《现代电力》 北大核心 2017年第6期71-78,共8页
窃电检查是用电检查的重点和难点。本文基于大数据理论,以电网运行采集参数为元素构建了高维随机矩阵,通过对矩阵的统计特性进行刻画,提出基于大数据分析的窃电识别方法,解决了传统窃电检查方法耗费人力大,时效性差,判断不精准的问题,... 窃电检查是用电检查的重点和难点。本文基于大数据理论,以电网运行采集参数为元素构建了高维随机矩阵,通过对矩阵的统计特性进行刻画,提出基于大数据分析的窃电识别方法,解决了传统窃电检查方法耗费人力大,时效性差,判断不精准的问题,从而实现了高效反窃电。文章以33节点电网运行模型为例,根据仿真采集到的电网随时间变化的电压电流等运行参数实现了对窃电发生判别、窃电发生时间确定、窃电地点的精确定位、窃电类型的判别。 展开更多
关键词 窃电识别 高维随机矩阵 协方差矩阵 经验谱密度函数 M-P律
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基于迁移学习的中长期电力负荷预测 被引量:9
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作者 王凌谊 王志敏 +3 位作者 钱纹 顾洁 原吕泽芮 金之俭 《供用电》 2022年第3期69-74,共6页
由于时间跨度大并受多种复杂因素影响,电力系统中长期负荷预测需要从大量数据中挖掘负荷特性及影响因素,实际应用中常常面临数据不足的问题。提出基于迁移学习的中长期负荷预测以降低样本不足对预测精度的影响,模型将源地区电力负荷及... 由于时间跨度大并受多种复杂因素影响,电力系统中长期负荷预测需要从大量数据中挖掘负荷特性及影响因素,实际应用中常常面临数据不足的问题。提出基于迁移学习的中长期负荷预测以降低样本不足对预测精度的影响,模型将源地区电力负荷及社会经济因素数据样本进行迁移以扩充目标地区数据集,通过隐变量描述不同源地区的特征,继而对目标地区和源地区建立集成模型进行预测。通过实际算例进行验证,所提出的模型能有效降低中长期负荷预测的误差。 展开更多
关键词 迁移学习 中长期负荷预测 源地区 目标地区 隐变量 集成模型
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适应供给侧结构性改革的中长期负荷预测拓展索洛模型研究 被引量:7
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作者 王凌谊 王志敏 +4 位作者 钱纹 彭虹桥 顾洁 朱玥 时亚军 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第18期49-59,共11页
随着供给侧结构性改革的深入,电力需求的演变规律变得更难捕捉。传统的中长期负荷预测模型通常未考虑供给侧结构性改革因素,难以满足新形势下中长期负荷预测精度的要求。基于此,提出了一种适应供给侧结构性改革的中长期负荷拓展索洛预... 随着供给侧结构性改革的深入,电力需求的演变规律变得更难捕捉。传统的中长期负荷预测模型通常未考虑供给侧结构性改革因素,难以满足新形势下中长期负荷预测精度的要求。基于此,提出了一种适应供给侧结构性改革的中长期负荷拓展索洛预测模型(Supply-Side Reform-Extended Solow Regression Model,SSR-ESRM)。首先,通过对供给侧结构性改革内涵的解读,从规模、结构及效率三种效应出发,构建了量化指标体系。其次,在基本索洛模型的结构中,引入供给侧结构性改革因素对模型进行拓展,建立SSR-ESRM实现中长期负荷点预测。为反映供给侧结构性改革的不确定性,建立了系统动力学模型生成多种经济发展场景,进一步实现中长期负荷外推预测。算例分析表明,考虑供给侧结构性改革因素的SSR-ESRM预测精度较高,且对场景切换的灵敏度适中,有利于电网规划的灵活性,能够为实现电网规划提供有益的参考。 展开更多
关键词 供给侧结构性改革 指标体系 拓展索洛模型 系统动力学 中长期负荷预测
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海量数据支撑下的崇明地区电网无功负荷分布时空特性分析 被引量:3
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作者 陈建枫 范兵 +2 位作者 朱曈彤 顾洁 金之俭 《电器与能效管理技术》 2018年第8期65-69,78,共6页
以崇明电网SCADA系统中的海量电网运行数据为分析对象,基于功率平衡准则,对原始数据进行清洗和预处理以得到有效数据集。首先从时间维度上使用Kmeans聚类算法对崇明地区年总负荷数据进行聚类,分析不同运行场景下无功负荷分布差异性;再... 以崇明电网SCADA系统中的海量电网运行数据为分析对象,基于功率平衡准则,对原始数据进行清洗和预处理以得到有效数据集。首先从时间维度上使用Kmeans聚类算法对崇明地区年总负荷数据进行聚类,分析不同运行场景下无功负荷分布差异性;再从空间维度上,用3种结构划分方式将电网分解成不同区域,分析电压等级、电源结构、负荷情况对无功倒送频率的影响。分析结果揭示了崇明地区电网无功电压运行中的典型问题,为当地电网无功规划及运行提供了重要参考。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 无功负荷 功率平衡准则 SCADA数据清洗 时空分布特征
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一种储能技术发展与储能标准耦合度计算方法 被引量:2
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作者 张涛 顾洁 +1 位作者 张宇 方陈 《储能科学与技术》 CAS CSCD 2017年第2期280-286,共7页
随着储能技术的进步及应用场景的拓展,国内外对于储能领域的重视程度与日俱增。鉴于目前国内无论是储能技术还是储能标准都处于初期发展阶段,对于储能技术发展与储能标准之间的耦合度进行量化分析,有利于梳理储能技术与标准发展的障碍,... 随着储能技术的进步及应用场景的拓展,国内外对于储能领域的重视程度与日俱增。鉴于目前国内无论是储能技术还是储能标准都处于初期发展阶段,对于储能技术发展与储能标准之间的耦合度进行量化分析,有利于梳理储能技术与标准发展的障碍,促进我国储能产业健康稳步的发展。本文提出了储能技术和储能标准评价指标体系,进一步建立储能技术与标准的耦合模型,形成了一种储能技术与标准的耦合分析方法。利用该方法对我国目前典型储能技术与储能标准耦合情况进行实例分析,结果表明,目前二者整体耦合性中等,而我国整个储能产业依旧处于较低的发展水平。 展开更多
关键词 储能技术 储能标准 评价指标体系 耦合模型 耦合度 耦合协调度
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数字技术如何赋能制造业全要素生产率? 被引量:93
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作者 刘平峰 张旺 《科学学研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第8期1396-1406,共11页
数字技术是数字经济核心驱动力,与实体经济深度融合加速优化重构生产要素体系,催生出数字化生产要素。本文从数字技术是生产要素赋能型技术视角,拓展数字技术为资本赋能型技术和劳动赋能型技术,引入CES生产函数中推演TFP增长公式,清晰... 数字技术是数字经济核心驱动力,与实体经济深度融合加速优化重构生产要素体系,催生出数字化生产要素。本文从数字技术是生产要素赋能型技术视角,拓展数字技术为资本赋能型技术和劳动赋能型技术,引入CES生产函数中推演TFP增长公式,清晰展现了数字技术赋能路径,并基于1990-2018年中国制造业27个细分行业面板数据进行参数估计。研究发现:数字技术是TFP增长主要驱动力,中国制造业TFP年增长率4.9%,其中数字技术贡献4.1%;数字技术和要素配置均偏向于资本,数字化背景下资本与劳动替代弹性为0.763(互补关系);数字技术偏向和要素配置偏向均已由抑制演变为促进,两者交互项已由促进演变为抑制并呈倒U特征。 展开更多
关键词 数字技术 资本赋能型技术 劳动赋能型技术 CES生产函数 TFP增长
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基于深度强化学习的微电网复合储能协调控制方法 被引量:73
9
作者 张自东 邱才明 +2 位作者 张东霞 徐舒玮 贺兴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1914-1921,共8页
在微电网中,由于负荷和电源功率波动较大、各种不确定因素复杂,通常需要增加储能系统以保证供需实时平衡、并提高可再生能源的利用率。该文构建了一个孤岛运行的包含光伏发电、储氢装置(长期储能)、蓄电池(短期储能)的复合能源系统,并... 在微电网中,由于负荷和电源功率波动较大、各种不确定因素复杂,通常需要增加储能系统以保证供需实时平衡、并提高可再生能源的利用率。该文构建了一个孤岛运行的包含光伏发电、储氢装置(长期储能)、蓄电池(短期储能)的复合能源系统,并将复合储能系统的协调控制转化为序列决策问题,并采用深度强化学习方法加以解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下,复合能量协调控制是一个复杂的优化决策问题,不同方案可能会影响系统供电稳定、利用效率和经济效益。为此该文设计了适合解决该类问题的深度强化学习框架和神经网络模型,经过足够的训练后能够实现实时在线决策控制,避免了传统算法在这方面的不足,同时,对于不同时刻、天气、季节的场景均能有效处理。结果表明了深度强化学习在复合储能协调控制问题中的可行性和有效性,具有较强的学术意义和工程价值,并可以用于处理相似的问题。 展开更多
关键词 微电网 深度强化学习 能量协调控制 光伏发电 孤岛系统
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基于多主体主从博弈优化交互机制的区域综合能源系统优化运行 被引量:69
10
作者 顾洁 白凯峰 时亚军 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期3119-3129,共11页
随着多能互补微网系统的规模化发展和社会资本在能源系统中渗透率的提高,能源行业逐渐形成了多方主体参与的区域综合能源系统。在不同的利益目标驱使下,亟待建立区域综合能源系统的多主体互动机制及相应的优化方法。基于能量枢纽,从区... 随着多能互补微网系统的规模化发展和社会资本在能源系统中渗透率的提高,能源行业逐渐形成了多方主体参与的区域综合能源系统。在不同的利益目标驱使下,亟待建立区域综合能源系统的多主体互动机制及相应的优化方法。基于能量枢纽,从区域综合能源系统的重要基础—多能互补微网出发,首先提出了由能量枢纽运营商、含光伏的用户集群和储能运营商组成的多能互补微网系统运行交互机制,接着建立了基于能量枢纽的多能互补微网系统的多主体主从博弈模型,并进行了验证分析。然后结合电-气-热混合潮流计算方法,提出了由配电网、配气网、配热网和多个能量枢纽组成的区域综合能源系统的运行机制,进一步研究了考虑供能网络安全约束的区域综合能源系统优化运行方法,并对所提方法进行了详细分析。 展开更多
关键词 区域综合能源系统 多方主体 多能互补 主从博弈 安全条件
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基于云-边-端协同的电力物联网用户侧数据应用框架 被引量:61
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作者 原吕泽芮 顾洁 金之俭 《电力建设》 北大核心 2020年第7期1-8,共8页
物联网技术渗透到电力系统所形成的电力物联网承载着海量数据流,通过电力业务数据化和电力网络信息化,促进电力数据业务化目标的实现。目前电网基于云计算的集中式数据存储与处理,使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。基于此,... 物联网技术渗透到电力系统所形成的电力物联网承载着海量数据流,通过电力业务数据化和电力网络信息化,促进电力数据业务化目标的实现。目前电网基于云计算的集中式数据存储与处理,使得海量细粒度的用户侧数据无法得到有效应用。基于此,文章提出了基于云-边-端协同的用户侧数据应用框架,以打破由于计算资源有限而导致用户侧与电力系统的交互壁垒。利用边缘计算与云计算的互补性,以预测预警、分类聚类和需求响应3类用户侧基础数据应用为例,设计了用户侧数据应用框架,以期实现自下而上和自上而下的双向数据流、业务流的协同循环,从而达到对用户侧数据进行广而深的价值挖掘的目标。最后,从物理层、平台层和业务层3个维度对实现该框架的关键技术进行了分析与总结。 展开更多
关键词 边缘计算 云边端协同 数据中台 大数据 电力物联网
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基于随机矩阵理论的配电网运行状态相关性分析方法 被引量:55
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作者 徐心怡 贺兴 +1 位作者 艾芊 邱才明 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期781-790,共10页
配电网的运行状态是各种影响因素共同作用的结果。为了挖掘各种影响因素与配电网运行状态之间的内在联系,提出一种基于随机矩阵理论的相关性分析方法。首先提出一种增广矩阵法,利用影响因素数据和电网运行状态数据构造数据源矩阵。然后... 配电网的运行状态是各种影响因素共同作用的结果。为了挖掘各种影响因素与配电网运行状态之间的内在联系,提出一种基于随机矩阵理论的相关性分析方法。首先提出一种增广矩阵法,利用影响因素数据和电网运行状态数据构造数据源矩阵。然后基于实时分离窗技术和随机矩阵理论,分析数据源矩阵中元素的统计特性,并将分析结果与随机矩阵理论的理论预测进行比较。在分析过程中,采用线性特征值统计量(如平均谱半径)作为相关性指标。算例分析表明,该方法能够实时、定量地分析复杂系统中海量数据的相关性,揭示1种或多种影响因素对电网运行状态之间的影响。 展开更多
关键词 配电网 相关性分析 随机矩阵理论 增广矩阵 线性特征值统计量 平均谱半径
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基于“HY-LM”的生态廊道与生态节点综合识别研究 被引量:47
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作者 韦宝婧 苏杰 +3 位作者 胡希军 徐凯恒 朱满乐 刘路云 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2995-3009,共15页
传统的生态网络或生态安全格局构建研究中,多基于最小累积阻力模型(MCR)提取最小费用路径作为生态廊道,并人工判别生态节点,这种方式缺少对生态过程中能量流、信息流等交换过程的考虑,导致生态网络在结构、功能上存在一定的缺失。以福... 传统的生态网络或生态安全格局构建研究中,多基于最小累积阻力模型(MCR)提取最小费用路径作为生态廊道,并人工判别生态节点,这种方式缺少对生态过程中能量流、信息流等交换过程的考虑,导致生态网络在结构、功能上存在一定的缺失。以福建省上杭县为例,以上杭县森林公园、湿地保护区、自然保护区等为主要生态源地,从陆生动物迁移特征出发选取土地覆被类型、距道路距离、地形起伏度、坡度、距水域距离、NDVI植被指数等因素为阻力因子,利用熵权法获得权重加权叠加生成综合阻力面,运用水文分析原理Hydrology(HY)和Linkage Mapper工具箱(LM)中电路理论等方法综合识别生态廊道和生态节点,运用重力模型对生态廊道重要性进行评价并对生态廊道和生态节点划分等级。研究结果如下:(1)基于LM方法共提取187条生态廊道,生态夹点52个,生态障碍点55个,基于HY方法共提取生态廊道240条,生态节点133个;(2)LM和HY提取的生态廊道和生态节点进行叠加,共提取生态廊道197条,辐射道30条,生态节点283个;(3)运用重力模型提取关键生态廊道103条(含辐射道30条),一般生态廊道124条,同时判别关键生态节点97个,一般生态节点186个,关键生态廊道和关键生态节点主要集中在高阻力和较高阻力值集中的区域,关键生态节点多分布在生态源地周围;(4)对关键生态廊道、关键生态节点缓冲区所在区域土地覆被类型构成进行分析,森林、耕地和草地等土地覆被类型占比具有绝对优势,并从生态连通性和生境质量角度针对各土地覆被类型提出了优化及生态建设策略。研究结果可为区域生态网络安全格局构建、国土空间规划与生态系统修复等研究提供参考,同时也为生物多样性保护与生态文明建设提供科学依据。 展开更多
关键词 生态廊道 生态节点 水文分析原理(HY) Linkage Mapper(LM) 电路理论 上杭县
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基于系统药理学的白芍-甘草药对作用机制分析 被引量:41
14
作者 李丽婷 邱海燕 +2 位作者 刘迷迷 李庆 蔡永铭 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2101-2114,共14页
目的基于系统药理学方法,借助中药系统药理学分析平台(TCMSP),整合中医药大数据,探讨白芍-甘草药对的功效物质基础并分析其作用机制。方法在TCMSP检索"白芍"和"甘草"2味中药获得其化学成分,采用双侧曼-惠特尼U检验... 目的基于系统药理学方法,借助中药系统药理学分析平台(TCMSP),整合中医药大数据,探讨白芍-甘草药对的功效物质基础并分析其作用机制。方法在TCMSP检索"白芍"和"甘草"2味中药获得其化学成分,采用双侧曼-惠特尼U检验法对所有化学成分的分子描述符进行比较,以口服生物利用度(OB)和类药性(DL)为指标筛选药对的活性成分、靶点和相关疾病,进而构建成分-靶点-疾病网络模型和蛋白互作(PPI)网络模型,对靶蛋白进行基因本体(GO)生物过程和KEGG代谢通路富集分析,探讨药对物质基础和作用机制。结果通过OB、DL参数筛选得到49个药物活性成分、100个作用靶点和230种相关疾病。其中度(degree)值较高的药物活性成分有芒柄花黄素(formononetin)、柚皮素(naringenin)和维斯体素(vestitol);度值较高的靶点有前列腺素g/H合酶2(PTGS2)、雌激素受体(ESR1)和钙调蛋白(CALM);度值较高的相关疾病是非特异性癌症(cancer,unspecific)、炎症(inflammation)、非特异性心血管疾病(cardiovasculardisease,unspecific)、阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease)和帕金森病(Parkinson’s disease),主要涉及肿瘤、神经系统疾病、内分泌、营养和代谢疾病及某些传染病和寄生虫病等16类疾病。靶蛋白参与信号传导、药物反应、细胞增殖、RNA聚合酶II启动子调控、细胞外信号调节激酶1(ERK1)和ERK2级联的正调节等生物过程,调控磷脂酰肌醇-3-激酶(PI3K)-蛋白激酶B(Akt)、5-羟色胺能突触等代谢通路。结论初步探索了白芍-甘草药对的基本药理作用及其机制,为该药对及其中药方剂的研究提供新的思路。 展开更多
关键词 系统药理学 白芍 甘草 药对 作用靶点
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数据驱动与预测误差驱动融合的短期负荷预测输入变量选择方法研究 被引量:39
15
作者 郑睿程 顾洁 +2 位作者 金之俭 彭虹桥 蔡珑 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期487-500,共14页
短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础。由于负荷变化受众多因素影响,选择合适的变量集对于提高预测性能至关重要。针对数据驱动型与预测误差驱动型变量选择方法各自的特点,以及传统变量选择方法在相关性度量指标与选择策略上存在... 短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础。由于负荷变化受众多因素影响,选择合适的变量集对于提高预测性能至关重要。针对数据驱动型与预测误差驱动型变量选择方法各自的特点,以及传统变量选择方法在相关性度量指标与选择策略上存在的问题,该文提出基于正交化最大信息系数、特征协同与随机森林的变量选择方法。该方法将数据驱动与预测误差驱动进行两阶段融合,前者作为变量预筛选阶段,后者完成变量精选,实现选择质量与计算复杂度的平衡;选择过程中综合考虑变量间的相关度、冗余度与协同度,能有效提高短期负荷预测的性能;通过算例从选择的变量集、预测误差大小、预测误差稳定性等方面验证该方法相对于传统短期负荷预测变量选择方法的优势。 展开更多
关键词 短期负荷预测 变量选择 数据驱动 预测误差驱动 最大信息系数
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人工智能在电力系统中应用的近期研究热点介绍 被引量:33
16
作者 朱永利 石鑫 王刘旺 《发电技术》 2018年第3期204-212,共9页
大数据驱动下的新一代人工智能由传统知识表示转向深度、自主知识学习,不再需要人的过多干预,展现出了更加智能的一面。近年来,深度学习成为人工智能研究热点。该文重点介绍了深度学习的特点、原理及其在电力系统中的应用研究现状,分析... 大数据驱动下的新一代人工智能由传统知识表示转向深度、自主知识学习,不再需要人的过多干预,展现出了更加智能的一面。近年来,深度学习成为人工智能研究热点。该文重点介绍了深度学习的特点、原理及其在电力系统中的应用研究现状,分析了新一代智能方法研究趋势及在应用过程中存在的问题,并提供了基于分布式机器学习和增量学习的解决方法,旨在为相关研究工作者提供参考。 展开更多
关键词 电力系统 人工智能 深度学习 大数据
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区块链关键技术及存在问题研究综述 被引量:30
17
作者 刘双印 雷墨鹥兮 +6 位作者 王璐 孙传恒 徐龙琴 曹亮 冯大春 郑建华 李景彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期66-82,共17页
区块链是基于数字加密货币基础上发展而来的分布式数据库技术,区块链系统具有去中心化、不可篡改、高度自治、分布共识等特点,为无需第三方监管实现分布式一致性问题提供了解决方案。随着区块链技术快速发展,区块链在弱信任平台应用领... 区块链是基于数字加密货币基础上发展而来的分布式数据库技术,区块链系统具有去中心化、不可篡改、高度自治、分布共识等特点,为无需第三方监管实现分布式一致性问题提供了解决方案。随着区块链技术快速发展,区块链在弱信任平台应用领域更加普及,但也面临着自身系统漏洞和安全攻击的挑战。从区块链研究背景及漏洞发展趋势入手,总结分析了区块链关键技术原理及其优缺点、区块链系统存在的技术漏洞和安全攻击,并对技术漏洞和漏洞攻击类型进行归纳分类,指出语法错误、环境配置和图形界面错误是区块链系统中排前三的漏洞缺陷,漏洞攻击对区块链系统构成极大的安全威胁,务必加以重视和防范,以期对未来区块链技术改进发展提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 区块链 共识机制 去中心化 智能合约 漏洞攻击
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基于EMD-LSTM的光伏发电预测模型 被引量:33
18
作者 朱玥 顾洁 孟璐 《电力工程技术》 2020年第2期51-58,共8页
随着能源消费结构的改变,可再生能源发电的消纳比例逐渐上升。文中以光伏发电功率为研究对象,分析了不同天气状态下的发电功率曲线特性及不同气象因素与光伏发电出力的相关性,进而提出了一种经验模态分解-长短期记忆神经网络(EMD-LSTM)... 随着能源消费结构的改变,可再生能源发电的消纳比例逐渐上升。文中以光伏发电功率为研究对象,分析了不同天气状态下的发电功率曲线特性及不同气象因素与光伏发电出力的相关性,进而提出了一种经验模态分解-长短期记忆神经网络(EMD-LSTM)方法融合的光伏发电功率预测模型。首先对预处理后的光伏发电功率历史序列进行重构,并对重构后的出力序列进行EMD分解,针对分解得到的各子序列分别建立长短期记忆神经网络模型,最后将各子序列预测模型得到的结果叠加得到光伏发电功率预测值。采用国内某地区光伏发电的实际出力数据对模型进行了检验,与滑动平均自回归模型(ARIMA)、支持向量机模型(SVM)、LSTM等预测模型相比,文中所提出的模型预测误差小,能有效提高光伏发电功率的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电 出力预测 经验模态分解 长短期记忆神经网络 气象因素
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基于人工智能的堤防工程大数据安全管理平台及其实现 被引量:31
19
作者 饶小康 马瑞 +1 位作者 张力 义崇政 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2019年第10期104-110,共7页
针对堤防工程综合安全监测体系,基于物联网技术,建立堤防工程海量数据资源的采集、汇集、交换与共享云平台;同时针对堤防工程质量、险情演化、致溃机理,基于大数据和人工智能技术,构建堤防工程大数据开放平台和人工智能计算平台,提供海... 针对堤防工程综合安全监测体系,基于物联网技术,建立堤防工程海量数据资源的采集、汇集、交换与共享云平台;同时针对堤防工程质量、险情演化、致溃机理,基于大数据和人工智能技术,构建堤防工程大数据开放平台和人工智能计算平台,提供海量、多源、异构数据的融合、共享,实现风险识别、评估、预警模型的构建、运算。针对堤防工程安全防护、加固中填筑石料粒径级配要求,利用堤防工程物联网监测平台进行数据采集汇集,在堤防工程人工智能计算平台构建砂石爆破开采级配预测模型,解决多层非线性问题,进行爆破开采优化设计和石料粒径级配控制。实例证明,基于人工智能的堤防工程大数据安全管理平台可将堤防填筑石料开采级配平均相对误差率控制在21%以内,满足开采级配设计要求,控制石料块度,从而保障了堤防工程质量,实现了堤防工程的安全管理。研究成果可为堤防工程填筑石料开采设计提供技术参考,保障工程质量。 展开更多
关键词 堤防工程 安全管理平台 大数据 人工智能 深度学习 物联网 开采级配设计要求
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基于CiteSpace的我国绿色生态网络研究热点与趋势 被引量:31
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作者 韦宝婧 胡希军 +2 位作者 朱满乐 彭琳玉 徐凯恒 《经济地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第9期174-183,共10页
城市化快速发展、生态环境问题日益突出,绿色生态空间研究已成为学术界关注的热点。以CNKI数据库为基础数据,借助可视化软件CiteSpace对中国绿色生态网络研究的知识图谱结构进行分析,总结我国绿色生态网络研究的学科、研究团队、期刊分... 城市化快速发展、生态环境问题日益突出,绿色生态空间研究已成为学术界关注的热点。以CNKI数据库为基础数据,借助可视化软件CiteSpace对中国绿色生态网络研究的知识图谱结构进行分析,总结我国绿色生态网络研究的学科、研究团队、期刊分布特征、研究热点与趋势。研究表明:(1)我国绿色生态网络研究主要经历了萌芽(1993—1999年)、起步(2000—2009年)和快速发展(2010年至今)三个阶段;(2)"生态网络""景观格局""生态廊道""生态安全格局"是热点研究领域;(3)在研究视角、研究内容及研究方法与技术手段上都具有明显的多学科交叉的特征,研究对象由单一的生态系统逐渐扩大到市域、省域乃至中国、全球综合生态系统尺度,研究内容从单纯的网络构建向网络体系构建、网络体系评价、网络优化等更加具体的方向发展。通过对近20多年来我国绿色生态网络相关研究进行分析,以总结我国绿色生态空间网络研究的视角与方法,为进一步拓展我国绿色生态网络研究体系及内容提供参考。 展开更多
关键词 绿色生态网络 CITESPACE 研究热点与趋势 文献计量分析 景观格局 生态安全 生态文明建设
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