12、ICT与电力系统:集成方法及安全评估

ICT与电力系统:集成方法及安全评估

1. 建模方法概述

在电力系统和信息通信技术(ICT)系统的建模中,目前存在多种方法,但这些方法大多一次仅适用于单一基础设施。为克服这一局限,有研究提出使用分层复杂网络,它能同时考虑物理基础设施(低层)和逻辑基础设施(高层),例如在传输和通信网络中就可体现这种分层结构。不过,该方法对于分离的基础设施仍不够完善,相关研究正在进行中,旨在将这种建模扩展到多个异构基础设施之间的相互依赖关系,特别是电网及其相关的工业控制系统(ICS)。

1.1 不同建模方法比较

此前研究中,多种建模方法各有优劣,且多数情况下它们相互补充,而非相互竞争。具体如下:
- Petri网和广义随机Petri网(GSPN) :适用于需要低级别建模的情况,但难以对大型系统进行全面建模。可用于深入建模系统的一部分,或对整个系统进行高级别建模。
- 基于主体的建模(ABM) :适合需要将人类因素纳入模型的情况。
- 耦合模拟器 :能够对大型系统进行低级别建模,可进行动态研究。不同的模拟器需要同步以正确模拟整个系统的行为。其主要优点是可以通过集成更多基础设施组件进行扩展,扩展的限制与软件限制有关。结果准确,可提供代表电力系统运行状态的定量指标。
- 复杂网络 :适合对非常大的系统进行建模,主要基于网络拓扑结构,但也可包含一些与基础设施相关的基本物理现象。与耦合模拟器相比,这是一种高级别的建模方法,但由于其简单性,计算时间比等效的动态模拟更短。在大多数安全研究需要大量模拟的情况下,复杂网络比耦

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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