为了解决ZigBee无线抄表系统数据采集发送集成度不高、设备繁琐等问题，通过对ZigBee无线标准协议的研究和对当前无线抄表系统实现过程的分析，设计出一种基于ZigBee的电表数据收发终端。该终端主要是将MCU系统和RF CC2430无线射频芯片相结合，包括数据接收、无线数据发送和电源三个硬件电路部分，完成对电表数据的接收和无线发送，重点阐述该终端节点的硬件结构设计和软件设计流程。通过对其在无线抄表系统中检测，接收发送数据稳定可靠。实践表明，该终端可作为一个通用模块应用到其他无线收发系统中，具有很强的实用性和可移植性的特点。

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物联网（IoT）技术已广泛应用于智能电网中，以监控物理或环境状况。 特别是，状态估计是智能电网中基于IoT的重要应用程序，通过对电表测量和电力系统拓扑的分析，状态估计可用于系统监控以获得最佳的电网状态估计。 但是，错误数据注入攻击（FDIA）对状态估计造成严重威胁，这是检测困难的原因。 在本文中，我们提出了一种针对FDIA的有效检测方案。 首先，研究了反映智能电网物理特性的两个参数。 一个参数是从控制器到静态无功补偿器（CSSVC）的控制信号。 较大CSSVC表示存在强烈的电压波动。 另一个参数是定量节点电压稳定性指数（NVSI）。 较大的NVSI表示较高的漏洞级别。 其次，根据CSSVC和NVSI的值，提出了一种优化的聚类算法，将潜在的易受攻击节点分为几类。 最后，基于这些类别，提出了一种用于FDIA实时检测的检测方法。 仿真结果表明，该方案可以有效地检测出FDIA。

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国家电网公司信息通信新技术推动智能电网和“一强三优”现代公司创新发展行动计划

综合分析智能电网和电网调度的发展状况．结合计算机科学的最新发展成果。论证调度员在新型的智能调度系统中承担的重要工作角色．

主要讲述物联网与智能电网的结合以及有关应用

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针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价，基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题，机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段，但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低，为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先，针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题，提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法，分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限，生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样，增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度；然后，训练平衡后的样本数据，建立极端梯度提升(XGBoost)算法子模型，考虑到各子模型重要度的一致性，提出采用硬投票方式集成所有子模型，得到与D5000系统各子模块对应的评价模型；最后，根据该系统指标层级关系，在评价过程中采用并、串行结合的计算方式，构建包含17个RB-XGBoost模型的D5000系统整体健康度评价模型。8组KEEL数据库中多类不平衡数据集的实验结果表明，与现有同类典型方法相比，所提方法的平均分类准确率最高提升了6.79