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WAMS工作援助
•从“当前的医疗状况有没有吗？”中修改的问题。 “目前是否有医学诊断（例如糖尿病，哮喘，流感，HIV，乙型肝炎，Covid，麻疹等）？ ”•如果是，列表•从“当前的健康方案吗？”修改的问题。 “是否有任何补充协议，计划，设备或说明（例如，饭菜，癫痫发作协议，通信设备，危机步骤等）？ ”•是/否选择了：“传染病？ ”和“特殊饮食或营养需求？ “糖尿病，哮喘，流感，HIV，乙型肝炎，Covid，麻疹等）？”•如果是，列表•从“当前的健康方案吗？”修改的问题。 “是否有任何补充协议，计划，设备或说明（例如，饭菜，癫痫发作协议，通信设备，危机步骤等）？”•是/否选择了：“传染病？”和“特殊饮食或营养需求？ “
太空发展部队的原型设计
– SMC – 建造卫星/企业地面系统 – 来自多个承包商的 PTS 有效载荷 – 来自多个承包商的 PTW 调制解调器 – 海军 – 建造 WAMS – 国际合作伙伴 – 进行概念验证演示 – 商业供应商 – 在未来 COMSATCOM 阶段展开合作
基于人工智能的广域监测系统分布式信念传播和循环神经网络算法 /作者=Bhamidipati, Sriramya；Kim, Kyeong Jin；Sun, Hongbo；Orlik, Philip V. /创建日期=2020 年 5 月 14 日 /主题=人工智能、通信、多物理建模、信号处理
摘要 为了对广域电网进行监控，人们开发了广域监控系统 (WAMS)。每个变电站都设有全球定位系统 (GPS) 接收系统以提供可信的授时。因此，对于 WAMS 来说，在广域范围内维持真实的 GPS 授时至关重要。然而，由于未加密的信号结构和低信号功率，GPS 授时容易受到欺骗。因此，为了从欺骗中获得可信的 GPS 授时，人们在人工智能 (AI) 框架下开发了一种新的广域监控算法，该算法由分布式信念传播 (BP) 和双向循环神经网络 (RNN) 组成。这种联合 BP-RNN 算法通过利用其分布式处理能力评估估计的 GPS 授时误差来验证每个变电站的身份。特别是，双向 RNN 在人工智能框架下提供了一种快速的授时误差估计方法。仿真结果验证了该方法比基于 Kullback-Leibler 散度的方法具有更快的检测时间，并且定时误差估计精度超过了 IEEE C37.118.1-2011 标准规定的限制。
免疫研究：在EMP
摘要 - 随着实时网格监测，干扰位置和情况意识的增加，相量测量单元（PMU）对广泛测量系统（WAMS）变得更加至关重要。但是，PMU的漏洞尚未得到很好的研究，尤其是在电磁脉冲（EMP）场景下。一旦EMP损坏了电源系统的稳定操作将直接影响它们。因此，研究其对EMP事件的免疫力是迫切且必要的。在本文中，提出了有效的阻抗测量方案和脉冲电流注入（PCI）测试，以用于端口阻抗测量和PMU的免疫水平。建立了等效的非均匀传输线模型，以消除插入过程中的影响。然后，设置了脉冲电流发生器的电路以生成阻尼正弦，并将双指数波应用于端口。最后，使用测量的阻抗作为发电机负载，在PCI测试模拟中计算了不同端口的电压和电流响应。结果揭示了端口阻抗，电压和电流波形的特征以及累积能量的分布。讨论了端口阻抗与波形之间的关系。
能源共同体范围中的智能电网机遇 ...
定义/缩写 描述 TSO 输电系统运营商 ISO 独立系统运营商 DSO 配电系统运营商 EV 电动汽车 EnC 能源共同体 ECS 能源共同体秘书处 EC 欧盟委员会 H2020 地平线 2020 V2G 车辆到电网 G2V 电网到车辆 SCADA 监控和数据采集 WAMS 广域监控系统 NDC 国家调度中心 GUI 图形用户调整 RES 可再生能源 DER 分布式能源 TEN-E 关于跨欧洲能源基础设施指南的 (EU) 第 347/2013 号条例 ENTSO-E 欧洲电力输电系统运营商网络 ENTSOG 欧洲天然气输电系统运营商网络 CSE RG 大陆东南地区集团 ECDSO-E 能源共同体电力协调组的 DSO NOSBIH 波斯尼亚和黑塞哥维那的 ISO CGES 黑山的 TSO AD EMS 塞尔维亚的 TSO GSE 格鲁吉亚的 TSO MEPSO 北马其顿的 TSO阿尔巴尼亚的 OST TSO 乌克兰的 UKRENERGO TSO 科索沃的 KOSTT TSO* 北马其顿的 EVN DSO 科索沃的 KEDS DSO* 黑山的 CEDIS DSO 塞尔维亚的 EPS 电力系统（塞尔维亚 DSO 是该集团的一部分） 乌克兰的 DTEK DSO 阿尔巴尼亚的 OSHEE DSO DLR 动态线路额定值 OHL 架空线路 EMS 能源管理系统 GMS 发电管理系统 AGC 自动发电控制
政府网络安全策略2022
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