Quantum-AnoGAN:这是用于异常检测的混合量子经典Ano-GAN算法的实现，其测试专门针对在智能电网的网络攻击场景下测试该算法

资源包含三个文件：规划路线、正文、模型。官方介绍为：IEEE Smart Grid Vision for Computing: 2030 and Beyond provides the results of the IEEE Computer Society Smart Grid Vision Project (CS-SGVP), chartered to develop Smart Grid visions looking forward as far as 30 years into the future.

行业资料-电子功用-一种智能电网恶意数据注入攻击及检测方法

首先，选取家庭用户用电聚类分析为主题，阐述了用户聚类分析的原理和K-means算法的流程，建立以家庭住房面积、年度用电量、家庭人口数、家电数量维度的数据模型；然后，然后详细的阐述了Hadoop的分布式文件系统HDFS和并行处理框架MapReduce的工作原理；接着，针对K-means容易陷入局部最优解的缺陷，对原始的K-means算法进行了改进，即将家庭用户对象用电数据密度的大小作为重要参考；在MapReduce模型下预先对初始簇中心进行优化，准确定位簇中心，然后将每个簇所属的数据集进行并行处理。从而提高海量用电数据处理效率，缩短计算时间。还提出了一种基于 Hadoop的智能电网数据分析平台的

南方电网公司作为关系国计民生的国有重要骨干企业， 坚决贯彻落实国家一系列重大部署，紧紧把握历史机遇，以 数字化转型为抓手，持续推进传统电网数字化、网络化、智 能化，建设数字电网，以“电力+算力”带动能源产业能级 跃升，促进经济社会高质量发展。 本白皮书重点阐述数字电网建设背景、定义、特征及发 展方向，介绍数字电网技术平台、业务平台及其安全体系， 分析数字电网对企业、社会、生态、国家的价值，旨在把握 千载难逢的历史机遇，携手社会各界共同建设数字电网，以 数字电网融通整个能源行业，融入数字经济发展，打造数字 电网的生态体系，切实推动能源行业转型升级和经济社会高 质量发展。

实施智能电网重大科技产业化工程，对于调整我国能源结构、节能减排、应对气候变化具有重大意义。

智能电网大数据技术发展研究

该项目与Itajubá联邦大学的Gabriel CS Almeida题为“智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用”的硕士学位论文相关。 以下是MATLAB代码的详细信息。 新设备的插入，数据流的增加，间歇性生成和大规模计算机化大大增加了当前电气系统的复杂性。 这种增加导致了必要的变化，例如需要更智能的电气网络来适应这种不同的现实。 以大数据，机器学习（ML），深度学习（DL）和模式识别为代表的人工智能（AI）技术的出现代表了基于信息和知识的社会和全球发展的新时代。 随着最近的智能电网（SG），使用这种类型智能的技术的使用将变得更加必要。 本文研究了在SG中使用高级信号处理和ML算法创建高级功率质量扰动的鲁棒分类器的方法。 为此，使用随机元素生成已知的PQ干扰模型，以逼近实际应用。 从这些模型中，随着这些干扰的产生，产生了成千上万的信号。 使用离散小波变换（DWT）的信号处

NIST为智能电网信息安全战略规划发布的NISTIR 7628《智能电网信息安全指南》明确了智能电网信息安全研究的5个阶段的战略步骤，提出了清晰的涵盖组件和接口的智能电网功能逻辑架构，并针对接口定义了安全要求。NISTIR 7628中提出了一个普适性的框架。

模拟娱乐程序matlab保存代码ORPS 智能电网住宅用电调度优化方法[J]. 最优住宅电力调度是一种解决日前电力市场中以聚合器为代表的一组住宅用户的优化问题的方法。 消费者拥有由聚合器集中调度的可控和不可控设备。 他们也有与他们的设备相关的时间偏好（约束）。 我们考虑决策的峰值定价模型（目标函数要最小化）。 所提出的方法由特定问题的构造算法、模拟退火 (SA) 细化方法和优化后局部搜索组成。 您将需要 Matlab 来使用/测试它。 你必须在 main.m 代码的开头设置一些参数： 实例组 • N = [n_1 n_2 .... n_L]：如果要生成L个实例，必须定义每个实例的消费者数量。 例如，向量 N = [2 5 10] 定义了一个包含三个实例的组，每个实例有 2、5 和 10 个消费者。 如果要加载现有实例，可以将其留空 (N = [ ])。 数据将基于来自 [1] 的西班牙消费者生成。 您可以在“GenerateData.m”文件中更改消费者的参数； 实例生成 • generateInstance = true/false：如果你想生成一个新的实例，设置它为真，如果你想加载