14、智能电网高级计量基础设施与云安全隐私解析

智能电网高级计量基础设施与云安全隐私解析

1. 高级计量基础设施(AMI)概述

高级计量基础设施(AMI)在智能电网中起着至关重要的作用,它涉及智能电表数据收集和网络安全等多个方面。在AMI中,可将智能电表视为树结构中的节点,树代表集群。这样无需为所有智能电表创建单独的数据库或大型数据库,可根据智能电表的位置和分布创建多个树,并验证叶节点的证书。若叶节点不在任何树中,则与之关联的证书被视为已撤销,此时可为该叶节点颁发新证书,使其成为合适树的成员。

证书验证流程如下:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{Si是否有效}:::decision
    B -->|是| C{Si是否在误报证书列表中}:::decision
    B -->|否| D(Si已撤销):::process
    C -->|是| D
    C -->|否| E{Si是否在布隆过滤器向量列表中}:::decision
    E -->|是| D
    E -->|否| F(Si有效):::process
2. AMI
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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