4、智能电网中的区块链:最新发展综述

智能电网中的区块链:最新发展综述

1 引言

人类社会正面临着气候变化这一重大挑战。人类活动排放的温室气体是导致气候变暖的主要原因,自 1850 - 1900 年以来,已造成约 1.1°C 的升温,预计未来 20 年全球气温将达到或超过 1.5°C 的升温幅度。气候变化的直接原因之一是对化石燃料的过度使用,这些燃料在燃烧过程中会释放大量二氧化碳。

为应对这一挑战,能源系统需要向更可持续的方向转型。21 世纪初,“智能电网”的概念应运而生,并在全球范围内得到了广泛发展。智能电网的一个显著特点是在能源客户侧直接部署可再生能源,如建筑物外墙上的光伏太阳能板和城市中的小型风力发电机。这些分布在低压配电系统中的分布式可再生能源(DRESs)正在将传统的垂直电网运营模式转变为分布式模式。

智能电网的分布式特性还得益于先进信息通信技术(ICT)的深度融合,这使得电网中的能源实体具备了自动计算和通信能力。例如,高级计量基础设施(AMI)使能源负载能够与电网进行双向通信,物联网和自动化设施则让能源实体之间能够直接进行通信和信息交换。

随着分布式可再生能源的普及,许多能源客户从单纯的能源消费者转变为“产消者”,即既能生产又能消费能源。这种转变催生了对等(P2P)能源交易等新的能源交易模式。然而,智能电网运营的复杂性也对信息基础设施提出了更高的要求。区块链作为一种分布式账本技术,具有去中心化、数据不可篡改等特点,有望为智能电网提供强大的支持。

2 区块链与智能电网简介

2.1 区块链简介

区块链由中本聪(Satoshi Nakamoto,可能是笔名)在 2008 年提出。在他的论文中,描述了一种名为比特币的数字货币系

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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