8、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. 智能电网中区块链应用面临的问题

在智能电网环境中应用区块链系统时,存在系统去中心化程度降低和网络安全不足的问题。未来,如何平衡区块链系统在智能电网环境中的能源效率、网络安全与信任以及吞吐量,仍是一个值得深入研究的问题。

2. 智能电网的发展现状与展望

智能电网正处于快速发展阶段,许多新的应用和技术不断涌现。在这样的背景下,有必要加大力度探索新的由区块链支持的智能电网应用,充分发挥区块链在未来能源系统中的能力。

3. 区块链在智能电网各领域的应用
  • 能源交易

    • 众多研究致力于利用区块链实现各种能源交易模式,如点对点能源交易、双层能源交易管理等。例如,Chen S 等人在 2021 年提出了一种将区块链与优化相结合的可信能源交易框架;Yang J 等人在 2021 年提出了基于权益证明的公共区块链的点对点能源交易定价方案。
    • 以下是部分能源交易相关研究的示例表格:
      | 年份 | 研究人员 | 研究内容 |
      | ---- | ---- | ---- |
      | 2020 | AlAshery MK 等 | 区块链支持的多结算准理想点对点交易框架 |
      | 2021 | Wu Y 等 | 基于区块链的配电网多时间尺度自主能源交易框架 |
      | 2022 | Huang X 等 | 利用多区块链的微电网双层能源交易管理解决方案 |
  • 碳排放交易

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用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效率,为后续的电能治理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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