13、企业属性生态系统与委托服务详解

企业属性生态系统与委托服务详解

1. 委托服务概述

委托是指活动实体 B 可以使用活动实体 A 拥有的声明的过程。若实体为人,委托则是将用户(活动实体 A)获得的声明提供给另一个用户(活动实体 B),这些声明用于访问信息和服务。若声明包含时间数据,则需实时计算。委托声明存储在企业属性存储(EAS)中,并反映在 SAML 声明里。

1.1 委托服务的特点

  • 授权限制 :委托者必须有权使用委托服务,且只能委托自己拥有并被允许委托的声明。
  • 有效期 :委托有效期由委托者设定,最长不超过 1 年。
  • 不可二次委托 :委托者不能委托自己持有的扩展声明,指定声明不可委托。
  • 多用户委托 :一个委托者可向多个用户进行多次委托。

1.2 委托服务的安全要求

委托服务是企业信任的软件服务,需满足企业安全和信任要求,包括软件漏洞分析和代码保护。商业系统提供商需提供额外保证和认证,最好通过通用标准等标准方法进行认证。若委托服务在硬件安全模块(HSM)外执行加密功能,还需进行加密认证,如 FIPS 140 认证。

1.3 委托服务的流程

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(委托者)::
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值