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基于特征選擇和優化CNN-BiLSTM-Attention對SF6斷路器漏氣故障診斷[人工智能][智能電網]

SF6（六氟化硫）斷路器是保障電網穩定運行的重要設備，但其在長期使用中容易發生漏氣問題，既影響設備性能，又威脅電網的安全性。為精準診斷SF6斷路器的漏氣故障，提出了一種基于Gini指數特征選擇和貝葉斯優化（Bayesian Optimization， BO）的CNN-BiLSTM-Attention組合模型。首先，針對影響SF6斷路器漏氣的內外部因素，進行特征映射與重要性分析，并采用KMeans-SMOTE技術解決數據分布不均的問題。其次，利用基于Gini指數的方法篩選關鍵特征，并通過貝葉斯優化精調CNN-BiLSTM-Attention模型的超參數以提升分類性能。實驗結果表明，設備缺陷、運行年限、運維水平、天氣和溫度是導致漏氣的主要因素。與其他模型相比，所提方法在漏氣故障的0/1分類任務中展現出更高的分類精度和魯棒性。研究不僅驗證了方法的有效性，還揭示了引發SF6斷路器漏氣的關鍵因素，為設備巡檢和運維管理提供了科學支持，進一步提升了電網運行的安全性與可靠性。

發表于：6/18/2025 3:11:05 PM

電力系統較大波動數據條目自適應檢索方法研究[模擬設計][智能電網]

針對電力系統數據具有復雜性、多樣性特點，導致檢索難度過高的問題，設計了電力系統較大波動數據條目自適應檢索方法。依據電力系統出力變化率，選取二分量一維混合高斯模型，構建電力系統波動概率分布模型。對比概率分布模型模擬的電力系統波動數據與量測數據，依據判定閾值辨識電力系統較大波動數據條目，構建數據條目檢索庫。利用哈希函數獲取檢索庫內較大波動數據條目的哈希特征，生成二值碼。較大波動數據條目檢索時，生成用戶檢索詞的二值編碼，計算檢索詞二值碼與檢索庫內條目二值碼的漢明距離，并對其加權處理，利用加權漢明距離排序數據條目，獲取較大波動數據條目的自適應檢索結果。實驗結果表明，該方法能夠依據用戶輸入的檢索詞，自適應檢索電力系統較大波動數據條目，檢索結果的歸一化折損累積增益均高于0.9，檢索時間低于500 ms。

發表于：6/18/2025 3:01:05 PM

基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法[模擬設計][智能電網]

為解決現有命名實體識別方法在電力安全規程等領域文本中識別效果不佳的問題，提出了一種基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法。首先，使用預訓練模型對待識別文本進行編碼處理得到文本向量表示。其次，利用層次化注意力機制捕捉嵌套實體間的層次關系，重新分配文本序列的注意力權重；在此基礎上，利用分類器預測文本中實體范圍，得到最終實體識別結果。將該方法在ACE 2005與OntoNotes 4.0公開數據集上進行驗證，對比主流方法其取得最優的識別效果，在電力安全領域實體識別場景下，該方法可達到89.3%的識別準確率，實現電力安全領域命名實體的精準識別。

發表于：6/18/2025 2:50:05 PM

數據驅動的商業負荷集群動態聚合研究[模擬設計][智能電網]

商業負荷集群的動態聚合對提高電網的調度靈活性、優化需求側管理以及促進可再生能源消納具有重要意義。基于典型相關分析（CCA）選取商業負荷特征，并結合DBSCAN 和 K-means等聚類算法對負荷進行分類，以構建適用于不同場景的負荷集群。進一步，提出了三種負荷聚合標準，即基于調節速度、負荷穩定性和經濟性的標準，并分析不同標準下的商業負荷聚合特性、適用性及其在電力調度中的潛在應用。

發表于：6/18/2025 2:39:00 PM

面向電氣設施火災早期檢測的多模態融合模型[模擬設計][安防電子]

高層建筑電氣火災難以預測，危害程度大。為此，提出了一種面向高層建筑電氣火災早期檢測的多模態數據融合模型，該模型融合了溫度、CO氣體濃度與煙霧三種不同模態傳感器的數據，利用了各模態間的互補優勢。首先使用gMLP捕捉三種模態數據的內在模式，完成特征提取。然后利用基于多頭注意力的融合方法，融合不同模態數據間的有效信息，完成特征融合，并識別出存在火情隱患的電氣設施。通過在無隱患與不同電氣設施存在火情隱患情況下的多模態數據集上進行實驗，證明了多模態數據融合模型的早期預測具有較高的準確率，表明了融合方法的優越性。

發表于：6/18/2025 2:27:03 PM

AirGAN：空調機理模型增強生成對抗模型[模擬設計][智能電網]

為引導資源龐大、調控靈活的空調負荷參與需求響應實現“源荷互動”，保障電網的安全經濟運行，各大研究單位開展了樓宇空調需求響應實時控制仿真與實踐研究。然而，如何準確地估算空調的負荷，并對空調負荷進行預測是目前面臨的重要挑戰。當前主流方法包括模型驅動型、數據驅動型兩種方法體系。其中模型驅動型依賴對空調負荷的建模，難以實現對空調負荷復雜變化的模擬。數據驅動則是依賴大量數據進行模型訓練，但難以覆蓋空調負荷的各類特點。為此，擬從模型驅動及數據驅動相結合的角度進行空調負荷的智能擬合，以提升空調負荷生成預測的準確性和適應性。提出了一種基于機制模型與生成對抗網絡（GAN）相結合的負荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過GAN生成器生成的虛擬數據，持續調整物理模型的超參數，以使其更好地符合實際空調負荷特性。同時，采用GAN判別器對機制模型預測的負荷進行判別，以此訓練機制模型，從而提升其預測精度。

發表于：6/18/2025 2:14:00 PM

歐盟刑事跨境電子取證制度的新發展及啟示[其他][其他]

在數據時代，刑事犯罪與網絡空間的深入融合凸顯了電子數據證據在刑案偵破中的重要地位。跨境涉網刑案的日益增多也讓各國日益關注跨境電子取證制度的建設。在復雜的案件環境中，我國目前大力推行的刑事司法協助制度有著適用范圍小、啟動后效率低的問題。作為補充的單邊跨境電子取證制度則僅以缺乏有效監督體系、范圍同樣有限的網絡在線提取為主。二者均難以滿足跨境電子取證高效率、取證充分的需求。以歐盟《電子證據條例》（European Production and Preservation Orders Regulation）為參考，可以看到屬人主義單邊跨境電子取證制度成為國際主流。有鑒于歐盟單邊跨境電子取證制度中對傳統主權理論的突破，我國應當率先構建以網絡服務商為取證節點的屬人主義刑事單邊跨境電子取證制度，再考慮刑事司法協助的改良方法，這有利于提高效率，充分取證，助力涉網跨境刑事案件的偵破，掌握國際網絡空間的主動性與話語權，維護我國數據主權。

發表于：5/29/2025 5:09:51 PM

論勞動者個人信息保護中知情同意規則的適用[其他][其他]

勞動者個人信息保護兼具個人信息保護的一般性與勞動者保護的特殊性，傳統知情同意規則面臨僵化、虛置的現實困境。知情同意規則作為個人信息保護的風險防范機制發揮著不可替代的作用。在既有法律框架下通過規則解釋和制度續造，明確知情的內容與標準，完善勞動者個人“敏感信息-一般信息-去標識化信息”的類型劃分并施加不同強弱同意模式、建立以同意撤回權為核心的個人信息動態同意機制，從而構建更具勞動關系適應性的知情同意適用機制，可以紓解勞動關系下知情同意規則的適用困境。

發表于：5/29/2025 4:59:00 PM

數據抓取不正當競爭認定范式的省思與轉進——基于44份裁判文書分析[其他][其他]

由于數據抓取不正當競爭行為缺乏專門法規制，裁判失范、標準不一的問題日益凸顯。基于對既有44份案例的整理、歸納，數據抓取不正當規制存在法條適用順位混亂、邏輯框架體系結構失調、分析要素論證標準參差等問題。鑒于此，為規范行為認定范式，須遵循動態多元的利益權衡機制，厘清優先等級的法條適用順序，明確數據抓取不正當競爭的邏輯框架，形成以行為不正當性和損害后果為主要要素，競爭關系、數據權益和主觀過錯為次要要素的層次化分析范式，進而對各分析要素進行科學明確的統籌。

發表于：5/29/2025 4:22:32 PM

基于實踐分析的公共數據授權運營平臺設計及運營研究[其他][其他]

在充分調研各地區公共數據授權運營平臺建設和運營當前進展、存在問題基礎上，通過實證研究、對比分析、總結歸納等方法，提出了公共數據授權運營平臺需滿足的功能要求、網絡部署要求等，以支撐公共數據授權運營全流程工作，保障“原始數據不出域、數據可用不可見”。同時，進一步闡述了應建立平臺管理制度和運營推廣機制，以實現平臺的持續優化和使用。

發表于：5/29/2025 4:10:31 PM