34、智能能源网络中的网络安全

智能能源网络中的网络安全

1. 引言

智能电网被许多人视为自互联网发明以来最伟大的技术革命,在当今社会中发挥着重要作用。全球各国政府投入巨额预算用于智能电网的研究、开发和实施,有着诸多不同的目标。

智能电网具有多方面的优势。它能够通过采用可再生能源、储能和混合动力电动汽车来减少二氧化碳排放;通过实时测量技术监测和控制电网的发电、输电和配电过程,提高电力供应的可靠性;还能使发电站和输电基础设施更加高效,并应用动态定价和负荷响应策略。此外,智能电网所能提供的产品和服务更是难以想象。

然而,当前的电网系统面临着一些挑战。如今的电网主要是将电力从中央发电站(高压发电机)输送到中低压用户,且发电和用电需要保持平衡以确保整个网络的稳定。但可再生能源供应的不可预测性导致网络结构变得复杂,这使得其整合成为一个挑战,需要对旧的电力基础设施进行优化。

全球能源基础设施预计在未来十年将发生类似电信和媒体行业的变革。智能电网将电力基础设施与现代数字分布式计算设施和通信网络相结合,是一套相互依赖且复杂的系统,其主要任务是提供可靠高效的电力。这通过广泛的感知、负荷响应方案中的峰值削减以及通过实时控制和电力存储全面整合间歇性可再生能源来实现。

智能能源网络在任何国家都被视为可持续发展的重要通道。为主要产业等消费者提供合理且廉价的能源供应和分配,能够提高国家的生产能力。但由于新的能源生产需求和方法(如分布式发电)的出现,能源分配发生了重大变化。信息网络基础设施成为能源分配网络的必要条件,集中监控所有网络组件、在各部分执行命令以及快速报告潜在问题是首要需求。尽管电力网络基础设施、其动态特性和最佳管理策略(如负荷响应和智能测量设备)得到了很好的结合,但大量的通信和数据传输也带

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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