摘要：
基于循环神经网络的模型具有出色的捕获非线性关系的能力，在电量预测中具有良好的性能。但它无法完全捕获历史信息，影响了预测结果的准确性。为了解决这些问题，提出了一种门控循环单元（GRU）模型结合STL分解的方法。评估结果表明，该方法能较好地捕获局部和全局信息，并具有比传统模型更高的预测精度。

摘要：
针对含电-热-冷-气子系统的综合能源系统中潜在的可调度资源，基于能源集线器，构建了包含燃气轮机发电系统、储能、需求侧响应模型在内的社区综合能源管理系统数学模型。该模型根据电、热、冷、气负荷需求特性的不同，分别建立相应需求响应模型。从社区能源运营商的角度出发，以包含系统运行成本和环境成本的系统总成本最低为目标函数，建立社区综合能源系统日前优化调度模型，采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解，得到各个设备的最佳出力。仿真结果表明，对比未考虑需求侧协同响应的场景，电、热、冷、气需求侧响应参与调度可以优化负荷曲线，降低系统能耗，减少CO2排放，并使系统经济性达到最优。

摘要：
为了对医院的供能分布式系统进行优化，提出了由2个江水源热泵与原分布式系统组成的复合系统模型，将其应用于上海某医院，利用TRNSYS软件分析对比了燃气轮机有无回热和江水源热泵性能系数（COP）变化下优化系统与原系统的年总成本。研究结果表明：随着江水源热泵COP的增大，年总成本逐渐减小；燃气轮机无回热时的年总成本低于有回热时的年总成本；江水源热泵处于制热端时分布式复合联供系统的年总成本最优，年总成本要远低于原系统方案。

摘要：
随着智能电网和大数据技术的发展，用电器的识别和检测对规划用电器使用和参与需求响应具有越来越重要的意义。针对用电器识别，提出了一种基于FFT与遗传算法的用电器识别方法。分析了典型用电器负荷的电流波形频谱，并以其谐波作为负荷识别的最优特征参量，通过快速傅里叶变换对波形数据进行处理，以欧式距离最小作为优化指标，采用遗传算法搜寻最优解，最终实现对用电器类别的精确识别。在MATLAB/Simulink中搭建用电器识别模型，并以TI公司的TMS320F28335数字控制器为核心搭建了硬件系统，进行了实验验证。仿真结果与实际测试表明，该算法能够准确识别用电器的类别。

摘要：
针对某燃煤锅炉进行了样本特性实验，选取测试集均方根误差（RMSE）作为性能指标，基于不同测试样本数目分别建立电厂NOx排放的极端学习机预测模型。经过31次实验后的结果表明，随着测试样本数的增加，预测样本RMSE呈增长的趋势。当测试样本数为2时，极端学习机（ELM）可以建立相对准确的预测模型。

摘要：
针对火电厂锅炉再热器欠温问题存在的故障隐患，研究了随机森林、极端随机树和梯度提升决策树3种集成学习算法对再热蒸汽温度的预测效果。再通过预测值与真实值之间存在的残差，可以在一定程度上反映故障隐患信息。采用滑动窗口法精确计算预警阈值，分别对3种算法的预警效果进行了对比分析，确定了极端随机树与滑动窗口法相结合的预警模型初始报警时刻最早，预测效果最为准确。

摘要：
基于风水联合冷却的概念，提出了一种新型煤粉锅炉风水联合干排渣系统，由风冷式钢带冷渣机和间冷式滚筒冷渣器两级冷渣组成，依次利用空气和水冷却热渣，回收锅炉排渣的余热，并建立了风水联合干排渣和湿式刮板捞渣机的热平衡模型。1 000 MW燃煤机组的热平衡分析与计算结果表明，风水联合干排渣系统具有显著的节能效果；与传统湿式刮板捞渣机相比，可节约煤耗约0.35 g/kWh；与风冷式钢带机或链板机相比，能耗降低更多。

摘要：
吴泾热电厂采用"缺氧/好氧-膜生物反应器（AO-MBR）+紫外消毒"工艺进行了生活污水处理系统改造，通过一体化AO-MBR设备实现了污染物的高效去除，出水可稳定达到《城市污水再生利用工业用水水质》（GB/T 19923—2005）"敞开式循环冷却水系统补充水"标准的要求，可作为工业用水和消防用水的补充。该系统通过耦合同步膜浓缩消化工艺实现了污泥源头大幅度减量。100 m3/d的工程实践表明，该工艺具有出水水质好、占地面积小、污泥产率低、自动化程度高等优点。

摘要：
针对电力电缆行波定位法中难以准确检测含噪行波的问题，提出了一种基于差分和变换的电缆故障行波定位方法。对故障行波进行前后向差分运算，得到行波差分和信号，无需对行波信号进行降噪处理；利用奇异值分解和自适应阈值量化处理以滤除行波差分和信号中的背景噪声，从而准确检测故障行波的奇异值时刻；采用两端测距法实现电缆故障的精确在线定位。最后通过仿真模型验证了所提方法的有效性和优越性。

摘要：
为了有效评估黑启动方案，并在各个方案中选择最佳方案来实现系统快速恢复供电，提出了基于模糊熵权的黑启动方案评估方法。该方法首先将熵权权重与专家权重良好结合，使得目标黑启动方案能够兼顾主客观性；然后模糊化各个评价指标，以模糊评价信息作为各个黑启动方案优劣排序的依据。该方法具有易于实现且计算过程简单等优点，同时受大规模电力系统维数的影响较小。仿真结果验证了方法的有效性。

摘要：
目前部分供电公司对台区的线损管理仍采取人工方式，通过对比供售电量并按照预定的阈值对台区进行线损率异常判断。该方法计算精度较低并且不能充分考虑不同台区的线损水平差异，有一定的局限性。为此，提出了基于边缘计算模式的台区线损率计算方法，结合边缘计算模式以及相关技术，将配电台区作为边缘计算节点，采用近邻传播（AP）算法对台区电气特征参数进行分类，并通过LM算法优化的BP神经网络模型对低压台区线损率进行计算，判断该台区是否存在异常。

摘要：
针对传统高频高压激励电缆故障测距方法精度不高的问题，提出了一种基于延时电路的高频高压激励电缆故障测距检测方法。首先，结合弱电网条件下的运行稳定性监测方法进行电力特征分析和参数识别；然后，采用电压输出稳定性测试方法提取电缆故障的高分辨频谱特征；在此基础上，根据输出电压和负载差异性进行延时电路控制和负载均衡调度，构建高频高压激励电缆故障特征分布的贝叶斯网络模型；最后，对故障测距参数进行估计，并判断电流故障输出的收敛性，根据负荷差异性特征实现故障测距和优化检测。仿真结果表明，该方法的检测准确性较高，测距结果分布均匀，且具有故障自适应定位检测能力。

摘要：
传统电力变压器状态检测大多针对单类传感器获得的数据进行处理，忽视了不同传感器之间的潜在联系，导致误判时常发生。为了避免信息孤岛，高效利用多源信息，根据多源信息的差异和互补性，将不同来源、不同模式的多类传感器信息进行多级别、多方面、多层次的信息检测，以获得电力变压器故障状态和特征估计，进而实现被测电力变压器故障态势的精确描述。首先，设计了多维状态参量的带通滤波器、能级放大及脉络检波等信息处理电路，有效提高了传感信息精确度。其次，建立基于信息融合的变压器健康状态评估模型，提高了系统整体的在线检测水平和故障诊断能力。最后，利用多源信息融合模型，验证了该方案的可行性和优越性。

摘要：
提高高温超导体的临界电流密度是实现超导技术商业化发展性能与成本之间均衡的重要策略。在超导体中开发有效的纳米级人工钉扎中心是过去10年高温超导材料研究中的最大进展之一。从几何学的角度来说，超导体中的钉扎结构可以分为4类：零维钉扎中心、一维钉扎中心、二维钉扎中心和三维钉扎中心。对不同钉扎结构所产生的钉扎效果及其钉扎机制进行了系统的总结与阐述。经过对比分析得到了磁性材料掺杂效果比非磁性材料更好的结论，因此未来应该在磁性掺杂方面做更多的研究。

摘要：
电力变压器是电力系统中的重要设备，其安全运行对电网安全具有重大意义。目前，对变压器进行在线监测和故障诊断已成为研究热点之一。从变压器振动的产生机理、等效力学模型以及监测成果3个方面进行了总结和分析，并对后续的研究方向进行了展望。

摘要：
针对传统图像加密方案安全性差及效率低的问题，提出了一种面向云环境下基于混沌的图像加密方案。该方案采用图像加密领域被广泛认同的混沌技术，并使用具有优异混沌表现的2D-LASM二维混沌映射公式，在普遍使用的置换扩散模型之上增加了调制操作，增强了安全性；采用云计算模式，将部分加密过程转移到云服务器中，在避免了云端威胁的同时，充分利用了云的计算能力，提高了运算效率。通过对方案的安全和性能分析，表明该方案具有良好的安全性和优异的性能。

摘要：
双JPEG图像压缩检测是图像盲取证中的研究热点之一。针对JPEG图像压缩检测盲取证问题，提出了一种在双JPEG格式下基于卷积神经网络（CNN）的压缩检测算法。将图像数据集中的样本以不同的质量因子进行单JPEG压缩和双JPEG压缩，把检测图像的DCT系数直方图作为CNN网络的输入进行特征提取，输出层是样本类别的概率分类。实验结果表明，样本尺寸越大，篡改后的质量因子越大，分类器检测正确率越高；与现有算法相比，提出的算法检测正确率最高提高了1.3%，证明具有良好的双JPEG图像压缩性能检测能力。

摘要：
针对硬件木马特征多样性以及激活效率低的现状，提出了一种基于随机森林的硬件木马检测方法，即在门级电路检测触发节点。首先，从已知网表中提取每个节点的特征值；然后，根据时序电路和组合电路两种情况，通过随机森林分类器赋予每种特征相应的权重并生成两种模型（双模型用于识别未知网表中的可疑触发节点，并且给出每个可疑触发节点的可疑度结果）；最后，通过可疑度排名的前n%个可疑节点检测硬件木马。实验结果证明了该方法的优越性。

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基于循环神经网络的模型具有出色的捕获非线性关系的能力，在电量预测中具有良好的性能。但它无法完全捕获历史信息，影响了预测结果的准确性。为了解决这些问题，提出了一种门控循环单元（GRU）模型结合STL分解的方法。评估结果表明，该方法能较好地捕获局部和全局信息，并具有比传统模型更高的预测精度。

摘要：
针对含电-热-冷-气子系统的综合能源系统中潜在的可调度资源，基于能源集线器，构建了包含燃气轮机发电系统、储能、需求侧响应模型在内的社区综合能源管理系统数学模型。该模型根据电、热、冷、气负荷需求特性的不同，分别建立相应需求响应模型。从社区能源运营商的角度出发，以包含系统运行成本和环境成本的系统总成本最低为目标函数，建立社区综合能源系统日前优化调度模型，采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解，得到各个设备的最佳出力。仿真结果表明，对比未考虑需求侧协同响应的场景，电、热、冷、气需求侧响应参与调度可以优化负荷曲线，降低系统能耗，减少CO2排放，并使系统经济性达到最优。

摘要：
为了对医院的供能分布式系统进行优化，提出了由2个江水源热泵与原分布式系统组成的复合系统模型，将其应用于上海某医院，利用TRNSYS软件分析对比了燃气轮机有无回热和江水源热泵性能系数（COP）变化下优化系统与原系统的年总成本。研究结果表明：随着江水源热泵COP的增大，年总成本逐渐减小；燃气轮机无回热时的年总成本低于有回热时的年总成本；江水源热泵处于制热端时分布式复合联供系统的年总成本最优，年总成本要远低于原系统方案。

摘要：
随着智能电网和大数据技术的发展，用电器的识别和检测对规划用电器使用和参与需求响应具有越来越重要的意义。针对用电器识别，提出了一种基于FFT与遗传算法的用电器识别方法。分析了典型用电器负荷的电流波形频谱，并以其谐波作为负荷识别的最优特征参量，通过快速傅里叶变换对波形数据进行处理，以欧式距离最小作为优化指标，采用遗传算法搜寻最优解，最终实现对用电器类别的精确识别。在MATLAB/Simulink中搭建用电器识别模型，并以TI公司的TMS320F28335数字控制器为核心搭建了硬件系统，进行了实验验证。仿真结果与实际测试表明，该算法能够准确识别用电器的类别。

摘要：
针对某燃煤锅炉进行了样本特性实验，选取测试集均方根误差（RMSE）作为性能指标，基于不同测试样本数目分别建立电厂NOx排放的极端学习机预测模型。经过31次实验后的结果表明，随着测试样本数的增加，预测样本RMSE呈增长的趋势。当测试样本数为2时，极端学习机（ELM）可以建立相对准确的预测模型。

摘要：
针对火电厂锅炉再热器欠温问题存在的故障隐患，研究了随机森林、极端随机树和梯度提升决策树3种集成学习算法对再热蒸汽温度的预测效果。再通过预测值与真实值之间存在的残差，可以在一定程度上反映故障隐患信息。采用滑动窗口法精确计算预警阈值，分别对3种算法的预警效果进行了对比分析，确定了极端随机树与滑动窗口法相结合的预警模型初始报警时刻最早，预测效果最为准确。

摘要：
基于风水联合冷却的概念，提出了一种新型煤粉锅炉风水联合干排渣系统，由风冷式钢带冷渣机和间冷式滚筒冷渣器两级冷渣组成，依次利用空气和水冷却热渣，回收锅炉排渣的余热，并建立了风水联合干排渣和湿式刮板捞渣机的热平衡模型。1 000 MW燃煤机组的热平衡分析与计算结果表明，风水联合干排渣系统具有显著的节能效果；与传统湿式刮板捞渣机相比，可节约煤耗约0.35 g/kWh；与风冷式钢带机或链板机相比，能耗降低更多。

摘要：
吴泾热电厂采用"缺氧/好氧-膜生物反应器（AO-MBR）+紫外消毒"工艺进行了生活污水处理系统改造，通过一体化AO-MBR设备实现了污染物的高效去除，出水可稳定达到《城市污水再生利用工业用水水质》（GB/T 19923—2005）"敞开式循环冷却水系统补充水"标准的要求，可作为工业用水和消防用水的补充。该系统通过耦合同步膜浓缩消化工艺实现了污泥源头大幅度减量。100 m3/d的工程实践表明，该工艺具有出水水质好、占地面积小、污泥产率低、自动化程度高等优点。

摘要：
针对电力电缆行波定位法中难以准确检测含噪行波的问题，提出了一种基于差分和变换的电缆故障行波定位方法。对故障行波进行前后向差分运算，得到行波差分和信号，无需对行波信号进行降噪处理；利用奇异值分解和自适应阈值量化处理以滤除行波差分和信号中的背景噪声，从而准确检测故障行波的奇异值时刻；采用两端测距法实现电缆故障的精确在线定位。最后通过仿真模型验证了所提方法的有效性和优越性。

摘要：
为了有效评估黑启动方案，并在各个方案中选择最佳方案来实现系统快速恢复供电，提出了基于模糊熵权的黑启动方案评估方法。该方法首先将熵权权重与专家权重良好结合，使得目标黑启动方案能够兼顾主客观性；然后模糊化各个评价指标，以模糊评价信息作为各个黑启动方案优劣排序的依据。该方法具有易于实现且计算过程简单等优点，同时受大规模电力系统维数的影响较小。仿真结果验证了方法的有效性。

摘要：
目前部分供电公司对台区的线损管理仍采取人工方式，通过对比供售电量并按照预定的阈值对台区进行线损率异常判断。该方法计算精度较低并且不能充分考虑不同台区的线损水平差异，有一定的局限性。为此，提出了基于边缘计算模式的台区线损率计算方法，结合边缘计算模式以及相关技术，将配电台区作为边缘计算节点，采用近邻传播（AP）算法对台区电气特征参数进行分类，并通过LM算法优化的BP神经网络模型对低压台区线损率进行计算，判断该台区是否存在异常。

摘要：
针对传统高频高压激励电缆故障测距方法精度不高的问题，提出了一种基于延时电路的高频高压激励电缆故障测距检测方法。首先，结合弱电网条件下的运行稳定性监测方法进行电力特征分析和参数识别；然后，采用电压输出稳定性测试方法提取电缆故障的高分辨频谱特征；在此基础上，根据输出电压和负载差异性进行延时电路控制和负载均衡调度，构建高频高压激励电缆故障特征分布的贝叶斯网络模型；最后，对故障测距参数进行估计，并判断电流故障输出的收敛性，根据负荷差异性特征实现故障测距和优化检测。仿真结果表明，该方法的检测准确性较高，测距结果分布均匀，且具有故障自适应定位检测能力。

摘要：
传统电力变压器状态检测大多针对单类传感器获得的数据进行处理，忽视了不同传感器之间的潜在联系，导致误判时常发生。为了避免信息孤岛，高效利用多源信息，根据多源信息的差异和互补性，将不同来源、不同模式的多类传感器信息进行多级别、多方面、多层次的信息检测，以获得电力变压器故障状态和特征估计，进而实现被测电力变压器故障态势的精确描述。首先，设计了多维状态参量的带通滤波器、能级放大及脉络检波等信息处理电路，有效提高了传感信息精确度。其次，建立基于信息融合的变压器健康状态评估模型，提高了系统整体的在线检测水平和故障诊断能力。最后，利用多源信息融合模型，验证了该方案的可行性和优越性。

摘要：
提高高温超导体的临界电流密度是实现超导技术商业化发展性能与成本之间均衡的重要策略。在超导体中开发有效的纳米级人工钉扎中心是过去10年高温超导材料研究中的最大进展之一。从几何学的角度来说，超导体中的钉扎结构可以分为4类：零维钉扎中心、一维钉扎中心、二维钉扎中心和三维钉扎中心。对不同钉扎结构所产生的钉扎效果及其钉扎机制进行了系统的总结与阐述。经过对比分析得到了磁性材料掺杂效果比非磁性材料更好的结论，因此未来应该在磁性掺杂方面做更多的研究。

摘要：
电力变压器是电力系统中的重要设备，其安全运行对电网安全具有重大意义。目前，对变压器进行在线监测和故障诊断已成为研究热点之一。从变压器振动的产生机理、等效力学模型以及监测成果3个方面进行了总结和分析，并对后续的研究方向进行了展望。

摘要：
针对传统图像加密方案安全性差及效率低的问题，提出了一种面向云环境下基于混沌的图像加密方案。该方案采用图像加密领域被广泛认同的混沌技术，并使用具有优异混沌表现的2D-LASM二维混沌映射公式，在普遍使用的置换扩散模型之上增加了调制操作，增强了安全性；采用云计算模式，将部分加密过程转移到云服务器中，在避免了云端威胁的同时，充分利用了云的计算能力，提高了运算效率。通过对方案的安全和性能分析，表明该方案具有良好的安全性和优异的性能。

摘要：
双JPEG图像压缩检测是图像盲取证中的研究热点之一。针对JPEG图像压缩检测盲取证问题，提出了一种在双JPEG格式下基于卷积神经网络（CNN）的压缩检测算法。将图像数据集中的样本以不同的质量因子进行单JPEG压缩和双JPEG压缩，把检测图像的DCT系数直方图作为CNN网络的输入进行特征提取，输出层是样本类别的概率分类。实验结果表明，样本尺寸越大，篡改后的质量因子越大，分类器检测正确率越高；与现有算法相比，提出的算法检测正确率最高提高了1.3%，证明具有良好的双JPEG图像压缩性能检测能力。

摘要：
针对硬件木马特征多样性以及激活效率低的现状，提出了一种基于随机森林的硬件木马检测方法，即在门级电路检测触发节点。首先，从已知网表中提取每个节点的特征值；然后，根据时序电路和组合电路两种情况，通过随机森林分类器赋予每种特征相应的权重并生成两种模型（双模型用于识别未知网表中的可疑触发节点，并且给出每个可疑触发节点的可疑度结果）；最后，通过可疑度排名的前n%个可疑节点检测硬件木马。实验结果证明了该方法的优越性。

摘要：
基于循环神经网络的模型具有出色的捕获非线性关系的能力，在电量预测中具有良好的性能。但它无法完全捕获历史信息，影响了预测结果的准确性。为了解决这些问题，提出了一种门控循环单元（GRU）模型结合STL分解的方法。评估结果表明，该方法能较好地捕获局部和全局信息，并具有比传统模型更高的预测精度。

摘要：
针对含电-热-冷-气子系统的综合能源系统中潜在的可调度资源，基于能源集线器，构建了包含燃气轮机发电系统、储能、需求侧响应模型在内的社区综合能源管理系统数学模型。该模型根据电、热、冷、气负荷需求特性的不同，分别建立相应需求响应模型。从社区能源运营商的角度出发，以包含系统运行成本和环境成本的系统总成本最低为目标函数，建立社区综合能源系统日前优化调度模型，采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解，得到各个设备的最佳出力。仿真结果表明，对比未考虑需求侧协同响应的场景，电、热、冷、气需求侧响应参与调度可以优化负荷曲线，降低系统能耗，减少CO2排放，并使系统经济性达到最优。

摘要：
为了对医院的供能分布式系统进行优化，提出了由2个江水源热泵与原分布式系统组成的复合系统模型，将其应用于上海某医院，利用TRNSYS软件分析对比了燃气轮机有无回热和江水源热泵性能系数（COP）变化下优化系统与原系统的年总成本。研究结果表明：随着江水源热泵COP的增大，年总成本逐渐减小；燃气轮机无回热时的年总成本低于有回热时的年总成本；江水源热泵处于制热端时分布式复合联供系统的年总成本最优，年总成本要远低于原系统方案。

摘要：
随着智能电网和大数据技术的发展，用电器的识别和检测对规划用电器使用和参与需求响应具有越来越重要的意义。针对用电器识别，提出了一种基于FFT与遗传算法的用电器识别方法。分析了典型用电器负荷的电流波形频谱，并以其谐波作为负荷识别的最优特征参量，通过快速傅里叶变换对波形数据进行处理，以欧式距离最小作为优化指标，采用遗传算法搜寻最优解，最终实现对用电器类别的精确识别。在MATLAB/Simulink中搭建用电器识别模型，并以TI公司的TMS320F28335数字控制器为核心搭建了硬件系统，进行了实验验证。仿真结果与实际测试表明，该算法能够准确识别用电器的类别。

摘要：
针对某燃煤锅炉进行了样本特性实验，选取测试集均方根误差（RMSE）作为性能指标，基于不同测试样本数目分别建立电厂NOx排放的极端学习机预测模型。经过31次实验后的结果表明，随着测试样本数的增加，预测样本RMSE呈增长的趋势。当测试样本数为2时，极端学习机（ELM）可以建立相对准确的预测模型。

摘要：
针对火电厂锅炉再热器欠温问题存在的故障隐患，研究了随机森林、极端随机树和梯度提升决策树3种集成学习算法对再热蒸汽温度的预测效果。再通过预测值与真实值之间存在的残差，可以在一定程度上反映故障隐患信息。采用滑动窗口法精确计算预警阈值，分别对3种算法的预警效果进行了对比分析，确定了极端随机树与滑动窗口法相结合的预警模型初始报警时刻最早，预测效果最为准确。

摘要：
基于风水联合冷却的概念，提出了一种新型煤粉锅炉风水联合干排渣系统，由风冷式钢带冷渣机和间冷式滚筒冷渣器两级冷渣组成，依次利用空气和水冷却热渣，回收锅炉排渣的余热，并建立了风水联合干排渣和湿式刮板捞渣机的热平衡模型。1 000 MW燃煤机组的热平衡分析与计算结果表明，风水联合干排渣系统具有显著的节能效果；与传统湿式刮板捞渣机相比，可节约煤耗约0.35 g/kWh；与风冷式钢带机或链板机相比，能耗降低更多。

摘要：
吴泾热电厂采用"缺氧/好氧-膜生物反应器（AO-MBR）+紫外消毒"工艺进行了生活污水处理系统改造，通过一体化AO-MBR设备实现了污染物的高效去除，出水可稳定达到《城市污水再生利用工业用水水质》（GB/T 19923—2005）"敞开式循环冷却水系统补充水"标准的要求，可作为工业用水和消防用水的补充。该系统通过耦合同步膜浓缩消化工艺实现了污泥源头大幅度减量。100 m3/d的工程实践表明，该工艺具有出水水质好、占地面积小、污泥产率低、自动化程度高等优点。

摘要：
针对电力电缆行波定位法中难以准确检测含噪行波的问题，提出了一种基于差分和变换的电缆故障行波定位方法。对故障行波进行前后向差分运算，得到行波差分和信号，无需对行波信号进行降噪处理；利用奇异值分解和自适应阈值量化处理以滤除行波差分和信号中的背景噪声，从而准确检测故障行波的奇异值时刻；采用两端测距法实现电缆故障的精确在线定位。最后通过仿真模型验证了所提方法的有效性和优越性。

摘要：
为了有效评估黑启动方案，并在各个方案中选择最佳方案来实现系统快速恢复供电，提出了基于模糊熵权的黑启动方案评估方法。该方法首先将熵权权重与专家权重良好结合，使得目标黑启动方案能够兼顾主客观性；然后模糊化各个评价指标，以模糊评价信息作为各个黑启动方案优劣排序的依据。该方法具有易于实现且计算过程简单等优点，同时受大规模电力系统维数的影响较小。仿真结果验证了方法的有效性。

摘要：
目前部分供电公司对台区的线损管理仍采取人工方式，通过对比供售电量并按照预定的阈值对台区进行线损率异常判断。该方法计算精度较低并且不能充分考虑不同台区的线损水平差异，有一定的局限性。为此，提出了基于边缘计算模式的台区线损率计算方法，结合边缘计算模式以及相关技术，将配电台区作为边缘计算节点，采用近邻传播（AP）算法对台区电气特征参数进行分类，并通过LM算法优化的BP神经网络模型对低压台区线损率进行计算，判断该台区是否存在异常。

摘要：
针对传统高频高压激励电缆故障测距方法精度不高的问题，提出了一种基于延时电路的高频高压激励电缆故障测距检测方法。首先，结合弱电网条件下的运行稳定性监测方法进行电力特征分析和参数识别；然后，采用电压输出稳定性测试方法提取电缆故障的高分辨频谱特征；在此基础上，根据输出电压和负载差异性进行延时电路控制和负载均衡调度，构建高频高压激励电缆故障特征分布的贝叶斯网络模型；最后，对故障测距参数进行估计，并判断电流故障输出的收敛性，根据负荷差异性特征实现故障测距和优化检测。仿真结果表明，该方法的检测准确性较高，测距结果分布均匀，且具有故障自适应定位检测能力。

摘要：
传统电力变压器状态检测大多针对单类传感器获得的数据进行处理，忽视了不同传感器之间的潜在联系，导致误判时常发生。为了避免信息孤岛，高效利用多源信息，根据多源信息的差异和互补性，将不同来源、不同模式的多类传感器信息进行多级别、多方面、多层次的信息检测，以获得电力变压器故障状态和特征估计，进而实现被测电力变压器故障态势的精确描述。首先，设计了多维状态参量的带通滤波器、能级放大及脉络检波等信息处理电路，有效提高了传感信息精确度。其次，建立基于信息融合的变压器健康状态评估模型，提高了系统整体的在线检测水平和故障诊断能力。最后，利用多源信息融合模型，验证了该方案的可行性和优越性。

摘要：
提高高温超导体的临界电流密度是实现超导技术商业化发展性能与成本之间均衡的重要策略。在超导体中开发有效的纳米级人工钉扎中心是过去10年高温超导材料研究中的最大进展之一。从几何学的角度来说，超导体中的钉扎结构可以分为4类：零维钉扎中心、一维钉扎中心、二维钉扎中心和三维钉扎中心。对不同钉扎结构所产生的钉扎效果及其钉扎机制进行了系统的总结与阐述。经过对比分析得到了磁性材料掺杂效果比非磁性材料更好的结论，因此未来应该在磁性掺杂方面做更多的研究。

摘要：
电力变压器是电力系统中的重要设备，其安全运行对电网安全具有重大意义。目前，对变压器进行在线监测和故障诊断已成为研究热点之一。从变压器振动的产生机理、等效力学模型以及监测成果3个方面进行了总结和分析，并对后续的研究方向进行了展望。

摘要：
针对传统图像加密方案安全性差及效率低的问题，提出了一种面向云环境下基于混沌的图像加密方案。该方案采用图像加密领域被广泛认同的混沌技术，并使用具有优异混沌表现的2D-LASM二维混沌映射公式，在普遍使用的置换扩散模型之上增加了调制操作，增强了安全性；采用云计算模式，将部分加密过程转移到云服务器中，在避免了云端威胁的同时，充分利用了云的计算能力，提高了运算效率。通过对方案的安全和性能分析，表明该方案具有良好的安全性和优异的性能。

摘要：
双JPEG图像压缩检测是图像盲取证中的研究热点之一。针对JPEG图像压缩检测盲取证问题，提出了一种在双JPEG格式下基于卷积神经网络（CNN）的压缩检测算法。将图像数据集中的样本以不同的质量因子进行单JPEG压缩和双JPEG压缩，把检测图像的DCT系数直方图作为CNN网络的输入进行特征提取，输出层是样本类别的概率分类。实验结果表明，样本尺寸越大，篡改后的质量因子越大，分类器检测正确率越高；与现有算法相比，提出的算法检测正确率最高提高了1.3%，证明具有良好的双JPEG图像压缩性能检测能力。

摘要：
针对硬件木马特征多样性以及激活效率低的现状，提出了一种基于随机森林的硬件木马检测方法，即在门级电路检测触发节点。首先，从已知网表中提取每个节点的特征值；然后，根据时序电路和组合电路两种情况，通过随机森林分类器赋予每种特征相应的权重并生成两种模型（双模型用于识别未知网表中的可疑触发节点，并且给出每个可疑触发节点的可疑度结果）；最后，通过可疑度排名的前n%个可疑节点检测硬件木马。实验结果证明了该方法的优越性。