30、能源存储系统价值研究与安卓恶意样本影响预测

能源存储系统价值研究与安卓恶意样本影响预测

能源存储系统价值研究

在工业用电场景中，能源存储系统对于连接到公用配电网的工业客户具有重要价值。研究聚焦于工业消费者如何通过将能源存储系统集成到其网络中获益并改善电能质量。这里考虑的能源存储系统是电池储能系统（BESS）与燃料电池存储系统（FC）并联工作的形式。

研究使用了Digsilent的准动态仿真语言（QDSL）来对网络进行建模。可编程逻辑使用户能够定义能源存储系统的运行方式，包括设置限制和自动计算的测量值。通过编写准动态仿真代码来确定BESS和FC何时进行充电和放电。

以下是研究取得的成果：
|成果|描述|
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|成功调查|成功完成了对与燃料电池互联并接入配电网的电池储能系统所提供益处的研究。|
|结果展示|通过图表和表格展示了准动态仿真结果，具体显示了成功的负载削峰、母线电压幅值的改善、电力线路损耗的降低以及网络故障水平的降低。|

安卓恶意样本影响预测

随着安卓操作系统和各类智能手机应用的广泛普及，智能手机存储了大量个人、企业和技术数据，这吸引了恶意软件开发者的关注。目前基于签名的杀毒程序在检测已知恶意软件方面表现良好，但在检测新的恶意软件时存在不足。因此，提出了一种采用机器学习技术的安卓恶意软件检测系统。

1. 背景与问题提出

智能手机功能多样，安卓系统占据了约85%的智能手机市场份额。预计到2020年底，智能手机用户将增加64亿。然而，智能手机成为了网络犯罪分子的目标，恶意软件占提交案例的77%。2018年每天都会出现大量新的安卓恶意软件，谷歌应用商店中的可用应用数量也