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为了建立攻击弹性,以抵抗对测量信号和控制信号段的隐蔽网络攻击,提出了一种基于机器学习缓解策略的广域阻尼控制系统异常检测方法。首先提出基于信号熵的特征提取,从而提高机器学习模型的训练检测精度和鲁棒性。然后提出一种基于电力系统运行条件和网络攻击事件的组合数据集生成方法,以便用于任何大规模电网模型。引入的缓解模块能够调谐系统信号,并同时在测量和控制信号上进行攻击检测。在2区域4机电力系统的测试环境下对本文方法的性能进行了评估,结果表明本文方法能够实现高精度的异常检测。 相似文献
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设计并实现了一种新颖高效的制备CsPbBr_3纳米材料的实验方法 .首先通过一种简单的溶液法获得CsPbBr_3,并采用扫描电子显微镜(SEM),X射线衍射图谱(XRD)对其形貌和结构进行了表征.将其作为光敏材料,对其进行光探测性能测试发现,CsPbBr_3具有较好的光响应性以及较大的光电流,其响应上升时间和响应下降时间分别是1.325s和0.754s,光电流在5V偏压,0.9mW的光强下是14.11μA/cm~2.除此之外,可以发现I-V曲线是线性的,而且无论是在有光还是无光的情况下,电流都是随着偏压增大而增大,有光时的电流大于无光时的电流.因为光照时,CsPbBr_3材料的内部会产生大量的光生电子空穴对,从而会增加材料中的自由电子的数目,最终导致光电流变大.光照变强时,其电流大于弱的光照强度,这是因为光照强度变强时,照射到材料表面上和接收的光能量就会变得更加的多,从而导致了电流的增加.这项工作表明,所制备出的CsPbBr_3光探测器具有良好的光电特性,并为将来开发其他含有CsPbBr_3材料的实际应用提供了一种思路和更加积极的证明. 相似文献
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