6、智能电网中的区块链技术:最新发展综述(上)

智能电网中的区块链技术:最新发展综述(上)

1. 非同质化代币(NFT)在电力标签中的应用

非同质化代币(NFT)具有独特性,彼此不同,不可互换且不可分割。通过区块链中的智能合约生成的NFT,可以对不同时间、不同电量、不同地点以及不同来源产生的电力进行唯一标记。这种基于NFT的电力标记方案为电力的溯源和管理提供了新的途径。

2. 区块链赋能的智能电网数据管理

智能电网集成了大量的传感和测量设备,如智能电表、相量测量单元(PMU)和物联网传感器等,这导致电网中会产生海量的数据。例如,100个PMU一天就可能产生超过100GB的数据。存储和管理这些数据是一项具有挑战性的任务,虽然可以将数据上传到云系统,但在数据中心管理如此大量的数据仍然是一个难题。

区块链最初是作为记录数字货币交易的账本而设计的,如今研究人员开始探索将其作为一种分布式数据库来存储智能电网中的数据。
- 将区块链用作分布式数据库
- 智能电表数据存储 :一些研究初步探索了使用区块链作为分布式数据库来存储智能电表产生的数据。智能电表数据存储并同步在不同的节点上,每个节点维护一个区块链账本。只要系统中不超过50%的节点的账本被恶意修改,数据就可以防止被篡改。同时,区块链的共识机制使得节点可以在将智能电表数据记录到区块链之前协同检查其有效性和正确性。
- 能源溯源系统 :利用区块链的数据可追溯性,开发了能源溯源系统,用于跟踪客户消耗能源的来源。在该系统中,区块链作为数据库存储两方面的信息:一是客户能源供应源的标识;二是能源源的类型(如化石燃料发电机或风力涡轮机

【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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