摘要：针对电力多级数据体量的增大,冗余数据量随之增大,造成电力大数据应用质量降低的问题,设计基于小波分析的电力多级冗余数据校验系统。预处理电力多级数据后,引入小波分析算法分解处理电力多级数据,提取最大权重系数对应分解部分数据的代表特征。基于流水线策略检测电力多级冗余数据,并通过并行化技术对其进行消除处理,从而实现电力多级冗余数据的校验。实验数据显示,应用设计系统后,冗余数据查全率最大值达到了97.56%,冗余数据校验误差最小值为2%,证实了设计系统具有较好的冗余数据校验效果。

摘要：随着移动互联网和5G等新技术的发展,恶意代码呈井喷之势,传统基于特征码、启发式搜索等恶意代码识别方法在新形势下捉襟见肘,难以满足企业海量恶意代码实时检测的实际应用需求。开展了基于卷积神经网络的恶意代码识别技术研究,提出了企业恶意代码分析架构及算法流程设计,在终端侧通过程序逆向分析实现可疑文件操作码及操作数的特征建模,在主站侧通过可疑文件动态执行实现其API调用特征的建模,通过字典构建将恶意代码的识别问题转化为文本识别问题,最后采用采用卷积神经网络对互联网样本集进行了训练及验证,结果显示所提算法能达到较高的识别水平。

摘要：内部电网地理信息系统(Geographic Information Systern,GIS)数据体量增加,对电网数据存储性能造成了极大的困难,为此,提出一种基于随机森林的电网GIS数据分布式存储方法。以跨域资源共享(Cross-Origin Resource Sharing,CORS)技术在电网GIS空间信息服务平台中获取的电网GIS数据为基础,根据类区分度数值选择电网GIS数据特征,引入随机森林算法分类处理电网GIS数据,将其合理分发给不同的服务器,采用并行处理手段存储分类数据,从而实现了电网GIS数据的分布式存储。实验数据显示:应用所提方法后,电网GIS数据分类精度达到了96.8%,电网GIS数据分布式存储时间最小值为5.2 s,充分证实了所提方法数据存储性能更佳。

摘要：针对当前输电线路无人机巡检中树障隐患检测计算量大、效率较低的问题,设计了基于激光点云数据的电力线重建和树障隐患快速检测分析的方法。该方法首先根据高程分布特征、点云密度特征和倾斜角度特征提取电力线点云,分离各条电力线并将其矢量化,然后提取植被点云生成三维凸包,最后通过计算植被凸包点与电力线矢量的距离提高了树障检测效率,快速检测出该线路内的树障隐患信息。结果表明:电力线提取结果完整准确,电力线三维重建精度和树障隐患检测效率较高。该方法对输电线路地形、线路走向和点云密度等因素鲁棒性较好,大幅提高了输电线路树障隐患检测的质量和效率,为大规模复杂环境下的输电线路树障隐患检测应用提供了参考。

摘要：为了解决不同的配电应用系统数据和接口规范差异较大、存在信息孤岛等问题,设计开发了基于微服务架构的智能配电网基础平台。该平台通过引入微服务架构,对不同专业的相同业务需求进行统一管理和开发,将业务功能拆分到可分布式部署的组件中,再将组件中的功能封装成服务,实现分布式服务之间的交互。同时,以智能配电网为核心的“生产、GIS、自动化”三方面业务开展服务化改造试点应用,联通配电网相关业务系统。该平台有效节约了配网运维建设成本,可以更好地实现电网安全生产的精细化管理。

摘要：精确的电量预测可以为电量生产和供电调度提供可靠的指导,不同行业的用电量数据分布特性不同,用电量的周期性也因行业周期的不同具有不同时间尺度。传统的用电量预测模型难以在拟合用电量数据周期性的同时捕捉数据的波动性,为此本研究提出了多分辨时序神经网络(MTNN)模型,根据用电量数据特性将用电量数据视为近似的周期性数据分量和波动分量的组合,从多时频分辨率的角度对用电量数据进行多尺度分解,在不同时频尺度下预测用电量数据分量,然后通过组合预测分量实现用电量预测任务。具体而言,为捕捉数据周期性,首先使用集成经验模态分解方法(EEMD)对用电量数据分解,得到不同时间尺度的模态分量(IMF),使用LSTM预测高阶IMF分量;对于低阶IMF分量,设计了多阶时频注意力神经网络计算低阶IMF分量的预测值,最后组合多个IMF分量的预测值得到电量预测结果。实验结果表明,与常用的电量预测模型相比,MTNN能更好地捕捉电量数据的变化规律,提高电量预测的精度。

摘要：采用当前方法绘制新能源变电站图模时,没有采用图形组态软件,导致生成图模花费的时间较长,且图模质量因子欠高。现提出一种基于图形组态软件的新能源变电站图模一体化生成方法,通过图形属性自动绘制图形模块、图元模型库构建模块、设备图元图形信息的保存与扩展模块、读取与解析系统规范描述(system specification description,SSD)模块、SSD模型与设备图元关联模块和一次设备图形绘制模块设计图形组态软件,在图形组态软件中设计变电站的内模型图形和外模型图形,建立变电站图模一体化生成的优化目标函数,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对优化目标函数进行求解,生成新能源变电站图模。实验结果表明:所提方法的图模生成效率更高、质量更好,实际应用性较高。

摘要：为了提高输电业务巡检结果的准确性和抗干扰性,有效降低巡检成本,实现输电业务高效安全巡检,提出了基于无人机云端控制的智慧输电业务巡检方法。根据一体化和智能化设计原则,设计无人机云端控制系统,建立系统整体架构,构建管理、查询统计、数据协作等多个功能模块;基于无人机云端控制系统,获取智慧输电业务巡检任务,利用空间变换模型,定位输电线路塔杆;融合输电业务通道模型和地球模型之间坐标,经坐标系统转换,记录巡检线路;将全球定位系统与惯性导航系统结合,识别输电线路缺陷,通过无人机云端控制传感器采集输电业务巡检情况,使用实景模型软件,生成可视化巡检结果,实现智慧输电业务巡检。实验结果表明,该方法的基础架构稳定,具有较强的抗干扰性能,能够有效提高输电业务巡检结果的准确性和抗干扰性,降低巡检成本,实现精准高效的巡检工作。

摘要：变电站与调控主站的通信采用主站双前置、调度数据网双平面、变电站双远动等冗余机制来提升通信可靠性。但主站通常只连接一台远动机,另一台未连接远动机若处于故障状态则难以被主站感知,双远动冗余机制处于失效状态,存在极大的通信中断风险。通过站控层状态监测数据总线,故障远动机的状态信息能够及时被正常远动机和监控后台获取。状态信息包括装置的CPU使用率、磁盘剩余空间、关键进程退出、设备死机等。变电站双远动机进行状态互监测并将信息上送主站,主站获知告警后,可及时安排对故障运动机进行检修。该方案在试点变电站达到了预期效果,实现了远动机远程状态监测,提高了冗余通信可靠性,且实施成本低,有较高的应用推广价值。

摘要：针对浏览器无法准确获取用户行为数据,导致安全监测关联率较低和时间较长的问题,提出智能终端浏览器用户行为安全监测方法。依据浏览器用户行为安全监测需求,设计并应用智能终端,采用XAnon监控工具对获取的浏览器用户行为信息进行净化处理,计算用户行为信息之间的相似度,对用户行为信息进行聚类整合。利用PageRank算法,评估与安全分析关联行为并进行静态监测,判断用户行为安全风险,实现浏览器用户行为安全监测。实验结果表明,在不同网速条件下,提出方法的安全监测关联率较高,能够有效缩短安全监测时间。