针对智慧水利网络模型特点以及基于单一 DＧS证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观 依赖性、证据冲突大的问题,提出了一种基于改进 DＧS证据理论的智慧水利态势评估方法.首先,面对海量水利数据,使用深度 自编码器对数据进行特征学习和过滤降维处理.然后,将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果 融合,得出基本概率分配函数值,其将作为 DＧS证据理论的输入.最后,通过 DＧS证据理论的融合规则得到最终的网络安全态 DＧS证据理论的融合规则得到最终的网络安全态 势评估结果.实验结果表明,相较于传统态势评估模型,所提方法能够在提升客观性的情况下,保持较高的准确性. 关键词:智慧水利;网络安全态势感知;DＧS证据理论;深度自编码器;深度神经网络 中图分类号 TN９１５．０８ SecuritySituationAssessmentMethodforIntelligentWaterResourcesNetworkBasedonImproved 件概率以及先验概率.因此,相较于贝叶斯推理法等同类型 算法,DＧS具有很强的容错能力,能够很好地将信息归类到未 知或未定中,并且 DＧS证据理论对先验效率的依赖性相对于 贝叶斯等同类型算法来说较低[４].但是,DＧS理 论 也 存 在 着 较为突出的问题,传统的 DＧS理论常常采用专家评估法得出 基本概率分配函数,会导致存在较大的客观性.为解决这个 问题,可使用深度神经网络来自动训练分类计算得出基本概

包括机会约束规划(chance constraint programming, CCP) [13]、条件风险价值(conditional value-at risk, CVaR) [14]等；以及信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT) [15]、 鲁 棒 优 化 (robust optimization, RO) [16]等。SP方法主要利用不确定变 DRO) [17]结合了 SP 和 RO 的特点，对不确定变量的分布进行鲁棒 优化，相对于SP降低了决策时间和计算成本，相 对于RO则提高了决策的鲁棒性能。 综上所述，本文基于矩不确定分布鲁棒理论， 提出一种考虑动态电价和用户热舒适度的两阶段 分布鲁棒电热联合优化调度方法：日前阶段实现 CHP-VPP 各出力单元的预调度；实时阶段对电热 出力进行优化调整。主要贡献为：①建立了一种 • CHP-VPP 模型，并引入 HOMIE 模型来衡量用户热舒适度，从而实现电热协同调 度；②将动态电价应用于 DR，促进 CHP-VPP 灵 活负荷的调整，提高系统灵活性；③应用矩不确 定分布鲁棒理论对风光不确定性进行分析，并与 随机规划、鲁棒优化进行对比，验证了所提方法 的有效性。 1 CHP-VPP模型 模型 1.1 系统部件模型 系统部件模型 本文研究的 CHP-VPP 聚合了风光发电单元、

业务单据日清日结且完整准确 盘点规范—不多不少不漏 成本分析会 100% 采购占销比 分差率 库存周转天数＜ 3 天 中餐 2-5% 快餐 0.3-0.5% 折前理论毛利率 原材料日均耗用量 菜品毛利率 折后理论毛利率 折前实际毛利率 折后实际毛利率 利润真的可设计 （ 1 ） * 产品应用门店数量 ÷ 总门 店数 （ 2 ） * 产品应用门店数量 ÷ 活跃门店总数 （ 3

面向复杂气候条件与水系条件下洪涝模拟 ， 需要满足 “精准性”与 “时效性”的高要求； 以产汇流理论研究为基础、 智能算法为动力 ，数字孪生为技术框架 ， 实现精细化分布 式模拟 ，构建智慧化、 通用化、 知识化的系统是洪涝动态演进模拟的发展方向； 物理机制模型 知识驱动模型 数据驱动模型 基础产汇流理论 未来展望 新安江模型结构框图 P41 谢谢各位！ Tel:025-85828523

四、图例 新 城 设 计 五、小结 试点成功 —— 从整体到细节有序 —— 规划痕迹 —— 绿化环境的结点 领导是关键 和国际接轨的专业队伍和理念 不断的学习 —— 规划理论和实践发展迅速 —— 城 市的节奏、效率 —— 人类对环境、生活质量的要 求 —— 客观经济发展形势的要求，短期内城市的 形成 谢 谢！ 谢 谢！ THANKS THANKS !!

面性。 知识(图谱)库是结构化、易操作、易利用、全面的、有组织的、互相联系的知识 集合。在平台建设体系中，知识(图谱)库采用分布式存储，是各级应急机构在处理突 发事件中与该领域相关的基本概念、理论知识、事实数据，以及所获得的规律、常识 性认识、启发式规则和经验教训，同时还包括有关法律法规、应对各类突发事件的专 业知识和技术规范、专家经验等内容。主要包括常识类知识、累积知识、策略知识、 快 速响应各种复杂的数据应用业务需求，以上两种传统的理论都已无法满足数据仓库建 设的需求。 在此背景下，数据融合管理系统采取了“以需求驱动为主、数据驱动为辅”的混合 模型设计方式，来根据不同的数据层次选择构建数据模型的方法。 (1) 面向主题：采用范式模型理论中的主题划分方法对业务数据进行分类。 (2) 一致性保证：采用维度模型理论中的总线结构思想，建立统一的一致性维度 表和一致性事实表来保证一致性。 数据质量保证：无论范式建模还是维度建模都非常重视数据质量问题，综合 使用两个理论中的方法保证数据质量。 (4) 效率保证：合理采取维度退化、变化维、增加冗余等方法，保证数据的计算 和查询效率。 数据仓库中的模型设计方法主要由范式、维度以及宽表三种核心建模方法组成。 5.3. 范式建模 范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范 式进行无损分解，这个过程也可称为规

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of Technology 虚拟电厂 EMS 操作系 统 序 序 √ 数据采集模型：电流、电压、功率、设备“投 / 退”状态、 “跳 / 合”闸命令、 “增 / 减”功率命令等。 √ 理论上，如果针对任何一个源网荷储对象，实现了其“四遥”的采集，那么所有针 对 这一对象的调度控制都能够实现，从虚拟电厂系统看，遥测 / 信为输入，遥调 / 控为 输出。 √ 调控能力模型：上下可调节容量、调节速率、可中断 60. 放电功平 ym(0, 电 功 甲 0) 数据采集模型：电流，电压，功率、设备“投退”状态，“跳合”闸命令、“增 减 功 平 命 令 等 . 理论上，如果针对任何一个源网荷储对象，实现了其“四遥”的采集，那么所有针 对 这一对象的调度控制都能够实现，从虚拟电厂系统看，遥测信为输入，遥调控为 输 出 . 调控能力模型：上下可调节容量、调节速率，可中断持续时间等。

群体学习联合决策 灵活性资源协同优化调度 数据：隐私保护限制实时共享 聚合商：海量多元化利益主体 算法：集中优化求解不可行 多智能体 强化学习 平均场理论 分布式决策模型 在线数据 联邦在线 学习 动态预测模型 电力市场 边 界 条 件 与安全约束 聚合商群 调度机构 分布式 决策模型 电力 市场 需 设计计及多元电力市场主体非合作博弈的多智能体代理交易仿真和市场演化推演技术，搭建多元发电主体演化博弈仿 真平台，分析多元发电主体演化互动与博弈结果，推动多类型主体参与电力市场交易，为交易决策提供验证和理论支 撑 。 上层问题 优化后政策参数 系统稳态推演 初始政策参数 更 新 参 数 非合作博弈 市 主 市 场 主 体

， 促进园区与政府部门的沟通协调，做好园区运行监测。 21. 促进工业园区交流合作。组织现场交流会、调研深度行 等各类活动，推动园区间、企业间交流互动。通过多种媒体方式， 加强园区高质量发展理论成果、实践举措的宣传分享。以项目合 作、平台搭建、行业组织建设等形式，促进园区资源实现广泛连 接和高效共享。