基于预制舱变电站的物联网数据加密方法研究

来源 :计算技术与自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wsx19810518
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对预制舱变电站物联网建设中存在的信息泄露和隐私保护问题,提出了一种基于超混沌数据的加密算法.即首先利用混沌发生器生成随机序列,其次对序列进行归一化处理,接着利用序列对明文进行掩膜置换等加密操作,最后将密文发送至预制舱变电站服务器,实现数据的加密通信.实验结果和分析表明,该加密算法具有密钥空间大、密钥敏感性强的特点.
其他文献
为了提高主变应急培训能力,提出基于多人协同虚拟现实的主变应急培训视景仿真模型.以火灾应急演练为研究对象,构建主变应急培训的虚拟视景图像重构模型,并对虚拟视景环境参数进行结算,根据参数结果的计算,进行主变应急培训过程中的虚拟现实仿真,实现主变应急培训的虚拟现实VR仿真模型的优化设计.测试结果表明,采用该方法进行主变应急培训的虚拟视景仿真的协同性较好,图像融合性能较高,视景重构能力较强.
由于电力通信过程中部分信息资源具有动态性特征,无法精准捕获有效数据,导致资源管理系统无法及时录入数据,为此设计了一种支持动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统.首先根据电力通信资源管理系统的特征构建逻辑拓扑结构模型,引入CORBA技术以及SOCKET套接字技术,构建管理系统的信息转发模型及信息传播状态函数,进行有关资源的自动更新,实现信息的动态获取,最后根据映射关系进行是自适应匹配,获取合理数据来源,绘制机架图,完成电力通信资源管理系统的设计.经实验分析可知,本研究所提设计系统在录入动态信息或数据时,
当前敏感台区反窃电监测方法在面对连续监测状况时,监测数据中含有大量噪声数据和无用数据,导致对窃电行为的诊断依据不足,为解决该问题,提出基于递归小波神经网络的敏感台区反窃电监测方法.利用A/D采集电路和互感器采集用户用电数据,通过数据预处理剔除噪声数据和无用数据,同时使数据归一化.在此基础上,提取用电数据特征,并从电流、电压、功率因数、电量四个方面确定窃电行为判别指标,将数据与特征值输入至递归小波神经网络中,结合判别指标输出精准的窃电行为判别结果,实现敏感台区反窃电监测.实验结果表明,研究方法能够准确捕捉到
针对窃电问题严重阻碍建立公平、合理的用户秩序的问题,基于云计算的智能电网大数据处理平台SP-PPP(smart power system big data processing platform in cloud environment,SP-DPP),提出了融合自适应加权融合算法和深度置信网络DBN(Deep Belief Networks,DBN)学习算法的反窃电系统,采用DBN逐层贪婪训练算法对大数据进行处理,并利用双层RBM结构,构建出DBN深度学习算法,对获取的电能计量窃电信息进行归一化处理,将