考虑社会成本的新冠肺炎感染率的最优控制 |网络科学论文速递21篇-集智俱乐部

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核心速递


  • 考虑社会成本的新冠肺炎感染率的最优控制;

  • 耦合振子的高阶相位降阶;

  • 酶趋化和强化扩散的非平衡理论;

  • 扑动板二维网格的集体运动;

  • 生物组织细胞 Potts 模型中玻璃态动力学的随机一阶跃迁理论;

  • 下采样定向逾渗模型解释了在大脑中实验观察到的标度关系;

  • 基于量子计算的主导反应途径;

  • 从统一的贝叶斯观点和频率论观点看别处效应;

  • 机器学习潜力库;

  • 用局部动力学解释混沌系统的模拟预测;

  • 被入侵企业账户中攻击者活动的大规模分析;

  • 近似时间序列模式计数的高效抽样算法(扩展版);

  • 谷歌趋势时间序列的校正;

  • 基于决策森林的鲁棒相似性与远程学习;

  • 基于社会媒体数据的图论对沿海地区文化生态系统服务的大尺度评估;

  • 时态网络上 SIR 模型的快速原则性仿真;

  • 超越沟通强度评估社交网络的联系强度;

  • 网络上 Deffuant 观点动力学模型的广义均值场近似;

  • 在日本,新冠肺炎的发病率和死亡率与当地人口密度、温度和绝对湿度相关;

  • 重新审视锂离子电池技术改进和成本下降的速度;

  • 基于云计算的电网应急发电调度的无服务计算;





考虑社会成本的

新冠肺炎感染率的最优控制


原文标题:

Optimal control of COVID-19 infection rate with social costs

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13811

作者:

Aaron Z. Palmer,Zelda B. Zabinsky,Shan Liu


摘要:新型冠状病毒肺炎流行病已经造成了一个政策制定危机,减缓或结束流行病与经济优先事项之间的冲突。本文用理想的疾病传播分区模型和简单的社会经济成本模型对最优疾病控制政策进行了数学分析。最优控制策略分为抑制策略和缓解策略,并在确定性和随机模型中进行了分析。在随机模型中,考虑了不确定时刻的免疫接种。



耦合振子的高阶相位降阶


原文标题:

High-Order Phase Reduction for Coupled Oscillators

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14077

作者:

Erik Genge,Erik Teichmann,Michael Rosenblum,Arkady Pikovsky


摘要:研究了耦合参数高阶时耦合振子网络的相位衰减。对于耦合的 Stuart-Landau 振子,其相位可以明确地引入,我们发展了一种解析扰动程序,以允许明确地获得高阶近似。我们通过推导由三个 Stuart-Landau 振子组成的网络的二阶相位方程来证明这一点。对于没有明确相位表达式的系统,我们提出了一种数值方法,用于构造耦合单元小网络的相动力学方程。我们将这种方法应用到一个由三个范德波尔振子组成的网络中,揭示了耦合中不同尺度的相互作用强度的分量。



酶趋化和强化扩散的非平衡理论


原文标题:

Nonequilibrium theory of enzyme chemotaxis and enhanced diffusion

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14242

作者:

Daniel Maria Busiello, Paolo De Los Rios, Francesco Piazza


摘要:在过去十年中,在若干实验中报告了酶的扩散增强和抗趋化作用,为生物纳米科学的应用和基础研究开辟了全新的途径。在这里,我们介绍了一个新的理论框架,根植于非平衡效应的特点,催化循环,解释了所有观察到迄今为止在这一领域。此外,我们的理论预测了全新的效果,如耗散诱导开关之间的反趋化和趋化行为。



扑动板二维网格的集体运动


原文标题:

Collective locomotion of two-dimensional lattices of flapping plates

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14172

作者:

Silas Alben


摘要:我们研究了在 o (10-100)雷诺数下,矩形和菱形扑动板格点的推进特性,发现这两种格点的推进特性在不可压缩流中都存在。我们改变了五个参数: 拍动振幅、频率(或雷诺数)、板间水平和垂直间距以及迎面流体流速。在流向方向上紧密排列的格子在相邻板块之间产生强烈的涡旋偶极子。当这些偶极子在临界流速下从上游方向切换到下游方向时,晶格从阻力转变为产生推力。在这些转变附近,流动呈现出各种周期性和非周期性状态,有上下对称和没有上下对称,并且可以出现多个稳定的自推进速度。随着流向间距的增加,板块可能脱落典型的涡尾流,冲击下游邻近区域。在横向间距较小的情况下,矩形格子可以产生净阻力,而菱形格子可以产生净推力,有时效率很高。随着横向间距的增加,矩形格子开始产生推力,最终效率略高于菱形格子,因为这两种格子流收敛。在 Re = 70时,时间周期格点流的最大弗劳德效率约为孤立板的两倍。在较低的 Re,格子的效率优势增加,直到孤立的扑动板不再产生推力。在小流向间距和大流向间距范围内,分别计算板间的小间隙和泊肃叶状流动所需的平均输入功率。对于这两种晶格,平均输入功率饱和的横向间距变得很大(和推力发生)。在较小的横向间距,菱形格子的输入功率可能会大得多时,板重叠,导致弗劳德效率降低。



生物组织细胞 Potts 模型中

玻璃态动力学的随机一阶跃迁理论


原文标题:

Random First Order Transition theory for glassy dynamics in a cellular Potts model for biological tissues

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14107

作者:

Souvik Sadhukhan,Saroj Kumar Nandi


摘要:对顶点模型的模拟研究表明,合流蜂窝系统的玻璃化是由刚性转变控制的,所观察到的形状指数被解释为玻璃转变的结构序参数。我们证明这样的解释是不正确的。此外,在这种模拟中,任意细胞边界的影响和 T1跃迁的性质仍然不清楚。结合玻璃一阶随机跃迁理论(RFOT)的分析研究和更微观的胞状 Potts 模型的数值模拟,建立了合流系统的一致性理论框架。我们的研究阐明了关键作用的几何约束的动态有两个不同的制度的目标周长 P0。扩展的 RFOT 理论提供了一些可测试的预测,我们在模拟中验证了这些预测。在几何约束条件下,周长约束产生的不同类型的相互作用势导致了不寻常的次 arrhenius 弛豫。在实验相关的低 P0系统中,系统的脆弱性随 P0的增加而降低,而在其他系统中,系统的动力学与 P0无关。



下采样定向逾渗模型解释了

在大脑中实验观察到的标度关系


原文标题:

Subsampled directed-percolation models explain scaling relations experimentally observed in the brain

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13813

作者:

Tawan T. A. Carvalho,Antonio J. Fontenele,Mauricio Girardi-Schappo,Thais Feliciano,Leandro A. A. Aguiar,Thais P. L. Silva,Nivaldo A. P. de Vasconcelos,Pedro V. Carelli,Mauro Copelli


摘要:最近在氨基甲酸乙酯麻醉的大鼠大脑皮层中测量到的尖峰雪崩的实验结果揭示了在特定的皮层放电率变异性水平上的相变关系。标度关系指向临界指数,这些临界指数的值与分支过程的值不同,分支过程是用来理解大脑临界性的典型模型。这表明可能需要一个不同的模型来解释这些数据,这个模型具有不同的相变。这里我们展示了事实并非如此。采用与分枝过程(平均场定向渗流)属于同一普适类别的两个不同模型,并将模拟数据与实验数据完全一致,重现了大部分实验结果。我们发现,对模型进行二次采样和调整用于定义雪崩的时间仓(如对实验数据所做的那样)是改变临界点表观指数的充分因素。此外,实验数据只能在相变周围的参数空间中在很窄的范围内重现。



基于量子计算的主导反应途径


原文标题:

Dominant Reaction Pathways by Quantum Computing

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13788

作者:

Philipp Hauke,Giovanni Mattiotti,Pietro Faccioli


摘要:表征高维起伏能量表面热激活跃迁是一个非常具有挑战性的任务,为经典的计算机。在这里,我们开发了一个量子退火计划来解决这个问题。首先,在位形空间中寻找最可能的过渡路径的任务被简化为在一个合适的加权图上定义的最短路径问题。接下来,这个最佳化问题模型被映射到寻找一个广义 Ising 模型的基态,这个任务可以由量子退火机器有效地解决。这种方法利用量子位的量子化特性来描述不同系统配置之间的转换。由于它不涉及任何格子空间离散化,它为基于真实的全原子模型的量子计算的生物物理应用铺平了道路。



从统一的贝叶斯观点和

频率论观点看别处效应


原文标题:

The look-elsewhere effect from a unified Bayesian and frequentist perspective

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13821

作者:

Adrian E. Bayer,Uros Seljak


摘要:当在一个大的参数空间中搜索事件、峰值、物体或粒子等异常时,很有可能会发现一些看似重要的虚假信号。这就是众所周知的“看向别处”效应,它在宇宙学、(天文学)粒子物理学以及更广泛的领域中普遍存在。为了避免作出错误的声称检测,人们必须考虑到这种影响时,分配统计显着性的一个异常。这通常是通过考虑试验因子来完成的,这通常是通过潜在的昂贵的模拟来进行数值计算。在本文中,我们通过应用拉普拉斯近似计算贝叶斯因子,建立了 Bonferroni 和 Sidak 修正的连续推广,并将试验因子与先验后验体积比联系起来。我们用这个来定义一个测试统计量,它的频率属性对全局 p 值或统计显著性有一个简单的解释。我们将这种方法应用于各种物理基础的例子,并表明这种方法可以很好地适用于 p 值的整个范围,即在渐近和非渐近状态。我们还证明了这种方法自然地解释了其他模型的复杂性,例如附加自由度,推广了 Wilks 定理。这提供了一种快速的方法,可以根据外观-别处效应量化统计意义,而无需求助于昂贵的模拟。



机器学习潜力库


原文标题:

Machine Learning Potential Repository

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14206

作者

Atsuto Seko


摘要:本文介绍了一个包含帕累托最优机器学习势的机器学习势库。它还显示了系统的发展准确和快速的机器学习潜力的广泛的基本系统。因此,许多帕累托最优机器学习潜力可以从网站上的知识库中获得。因此,该存储库将帮助许多科学家执行准确和快速的原子模拟。



用局部动力学解释

混沌系统的模拟预测


原文标题:

Using local dynamics to explain analog forecasting of chaotic systems

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14216

作者:

P Platzer,P. Yiou,P. Naveau,P Tandeo,Y Zhen,P Ailliot,J-F Filipot


摘要:Analogs 是系统状态的最近邻。通过使用类比和它们在时间上的后继者,人们能够产生经验性的预测。几种模拟预报方法已在大气应用中得到应用,并在著名的动力系统上进行了试验。虽然在实践中效率很高,但是模拟方法和动力学系统之间的理论联系却被忽视了。模拟预测可以与感兴趣系统的真实动力学方程相联系。本研究利用系统动力学的局部近似,探讨不同模拟预测策略的特性。我们发现模拟预测性能与流图的局部雅可比矩阵高度相关,模拟预测与线性回归预测相结合可以捕获雅可比矩阵的投影。提出的方法允许估计模拟预测误差,并比较不同的模拟方法。这些结果在两个简单的混沌动力学系统上得到了解析和数值验证。



被入侵企业账户中

攻击者活动的大规模分析


原文标题:

A Large-Scale Analysis of Attacker Activity in Compromised Enterprise Accounts

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14030

作者:

Neil Shah,Grant Ho,Marco Schweighauser,M. H. Afifi,Asaf Cidon,David Wagner


摘要:我们展示了一个跨越111个现实世界企业组织的大规模攻击角色塑造。我们开发了一种新颖的鉴别技术,用于区分攻击者活动和受损企业账户中的良性活动,这种鉴别技术几乎不会产生假阳性,使我们能够对攻击者的行为进行细粒度的分析。将我们的方法应用于一组159个被入侵的企业账户,我们量化了攻击者在账户中活动的时间长度,并检查了攻击者如何访问和利用这些被劫持的账户的主题模式。我们发现攻击者经常在帐户中停留数天到数周,这表明延迟(非实时)检测仍然可以提供重要的价值。基于对攻击者计时模式的分析,我们观察到攻击者如何访问被攻破的账户有两种截然不同的模式,这可以用被劫持的企业账户存在一个专门的市场来解释: 一类攻击者专注于向另一类攻击者出售账户访问权,这类攻击者利用这类被劫持的账户提供的访问权。最后,我们的分析阐明了企业账户劫持的状态,并强调了更广阔的检测方法空间的丰硕方向,从主要针对恶意账户行为的新特性,到利用攻击的最初危险点后的恶意活动的非实时检测方法的发展,以及更准确地识别攻击。



近似时间序列模式

计数的高效抽样算法(扩展版)


原文标题:

Efficient Sampling Algorithms for Approximate Temporal Motif Counting (Extended Version)

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14028

作者:

Jingjing Wang,Yanhao Wang,Wenjun Jiang,Yuchen Li,Kian-Lee Tan


摘要:从通信网络中的用户交互到金融市场中的交易,各种复杂系统都可以建模为时间图,时间图由一组顶点和一系列时间标记的有向边组成。时态图中的时序模块是从静态图中的子图模式中推广而来的,它除了考虑结构之外,还考虑了边的排列顺序和持续时间。计算时序序列的出现次数是时序网络分析的一个基本问题。然而,现有的方法要么不能支持时间主题,要么存在性能问题。本文主要研究基于随机抽样的近似时序模体计数问题。我们首先提出了一个通用的边缘抽样算法来估计任何时间序列的数量。此外,我们还设计了一种改进的 EWS 算法,该算法将边缘采样与楔形采样杂交,用于计算3个顶点和3条边的时间模体。我们对我们提出的算法的理论界和复杂性进行了全面的分析。最后,我们在几个实际数据集上进行了大量的实验,结果表明,我们的 ES 和 EWS 算法比现有的时间序列抽样方法具有更高的效率、更高的精度和更好的可扩展性。



谷歌趋势时间序列的校正


原文标题:

Calibration of Google Trends Time Series

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13861

作者:

Robert West


摘要:谷歌趋势是一个工具,允许研究人员分析谷歌搜索查询的流行程度跨越时间和空间。在单个请求中,用户可以获得最多5个常规规模查询的时间序列,规范化为0到100的范围,舍入为整数精度。尽管谷歌趋势的整体价值很高,但是舍入会导致一些重大问题,以至于如果搜索到不受欢迎的查询和更受欢迎的查询,可能会返回完全没有信息的、完全为零的时间序列。为了解决这个问题,我们提出了谷歌趋势锚银行(G-TAB) ,一个谷歌趋势数据校准的有效解决方案。我们的方法在不受舍入错误影响的情况下,在一个通用范围内表达任意数量的查询的受欢迎程度。该方法分两个阶段进行。在离线预处理阶段,构建了一个“锚库” ,这是一组跨越所有流行范围的查询,所有这些查询都是通过仔细地将多个 Google Trends 请求链接在一起,根据一个普通的参考查询进行校准的。在在线部署阶段,任何给定的搜索查询都通过在锚库中执行一个有效的二进制搜索来校准。每个搜索步骤都需要一个 Google Trends 请求,但是几个步骤就足够了,正如我们在一个实证评估中所演示的。我们在这个 https URL 上将代码作为一个易于使用的库公开提供。



基于决策森林的

鲁棒相似性与远程学习


原文标题:

Robust Similarity and Distance Learning via Decision Forests

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13843

作者:

Tyler M. Tomita,Joshua T. Vogelstein


摘要:准化的距离,比如欧几里得度量,常常无法捕捉到项目之间的适当关系,从而导致低标准的推断和预测。针对合适距离的自动学习问题,已经提出了许多算法,其中大多数算法采用线性方法来学习特征空间上的全局度量。尽管这些方法提供了很好的理论性质、可解释性和高效的计算方法来实现它们,但是它们的表达能力是有限的。为了提高表现力而设计的方法牺牲了线性方法的一个或多个优良性质。为了弥补这一缺陷,我们提出了一种表达能力很强的新的决策森林算法来完成远程学习任务,称之为相似度量随机森林(SMERF)。我们证明了 SMERF 中的树构造过程是标准分类树和回归树的适当推广。因此,通过与回归森林的直接联系来检验 SMERF 的数学驱动力,并为此发展了理论。它的能力,近似任意距离和识别重要特征是经验证明在模拟数据集。最后,我们证明了它能准确地预测网络中的链接。



基于社会媒体数据的图论

对沿海地区文化生态

系统服务的大尺度评估


原文标题:

Wide-scale assessment of cultural ecosystem services in coastal areas using graph theory on social media data

地址:

https://arxiv.org/abs/2007.14308

作者:

Silvia de Juan,Andres Ospina-Alvarez,Sebastián Villasante,Ana Ruiz-Frau


摘要:大规模的文化生态系统服务(CES)评估在海洋生态系统中至关重要,因为它们反映了人类与自然之间的关键物理和认知相互作用。利用图论分析社交媒体数据是一种很有前途的方法,可以提供全球信息,说明用户对不同海洋生态系统的看法。选取了十四个领域来说明图论在社交媒体数据上的应用。选定的区域,已知保护海洋生态系统的主要娱乐、教育和遗产属性,被调查以确定用户偏好的变异性。Instagram 的数据(即与照片相关的 # 标签)被提取出来用于每个区域,从而可以对用户最欣赏的 CES 进行深入评估。使用网络中心性度量来分析 Hashtags,以识别词组,这些方面通常不会被传统的照片内容分析所捕获。标签网络的新特性被用来描述游客的喜好(例如文化遗产或自然欣赏)、活动(例如潜水或徒步旅行)、喜欢的栖息地和物种(例如森林、海滩、企鹅) ,以及感觉(例如快乐或地方认同)。通过对 Instagram 标签的网络分析,可以勾勒出用户围绕一个自然区域的话语,这为人们有效管理受欢迎的自然空间提供了关键信息。



时态网络上 

SIR 模型的快速原则性仿真


文标题:

Fast and principled simulations of the SIR model on temporal networks

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14386

作者:

Petter Holme


摘要:易感-感染-恢复(SIR)模型是传染病流行的典型模型,它使人们在康复时产生免疫。计算流行病学中的许多开放性问题都涉及潜在接触结构对像 SIR 模型这样的模型的影响。时间网络构成了一个理论框架,能够在谁可以感染谁以及何时发生这些接触的网络中编码结构。在这篇文章中,我们讨论了这种模拟背后的详细假设——如何使它们与 SIR 模型的可分析跟踪的公式进行比较,同时,尽可能真实。我们还为此提供了一个高度优化的开源代码,并讨论了使程序尽可能快速所需的所有步骤。



超越沟通强度

评估社交网络的联系强度


原文标题:

Going beyond communication intensity for estimating tie strengths in social networks

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14238

作者:

Javier Ureña-Carrion,Jari Saramäki,Mikko Kivelä


摘要:尽管关系强度的概念是社会网络分析的核心,但是很难量化社会关系到底有多强。在数据驱动的研究中,估计联系强度的一个典型方法是简单地计算两个人之间联系的总数或持续时间。然而,这忽略了可以从用于社交网络重构的丰富数据集中提取的许多特征。这里,我们重点讨论带有时态信息的联系数据。我们系统地研究了接触时间序列的特征如何与通常与联结强度相关的拓扑特征联系起来。我们分析了一个大型手机数据集,测量了每条领带的通话时间序列的一些属性,并利用这些属性来预测所谓的邻里重叠,这是社会学文献中与强关系有关的一个特征。我们观察到时间特征和邻域重叠之间有很强的关系,许多特征的性能超过了简单的联系次数。突出的特征包括通话天数、突发级联数、典型的接触次数和时间稳定性。我们的结果表明,这些措施可以适用于社会网络建设,并表明最佳的结果可以取得结合多个时间特征。



网络上 Deffuant 观点

动力学模型的广义均值场近似


原文标题:

A generalised mean-field approximation for the Deffuant opinion dynamics model on networks

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14151

作者:

Susan C. Fennell,Kevin Burke,Michael Quayle,James P. Gleeson


摘要:当网络中的代理人之间的相互作用被假定为遵循 Deffuant 意见动力学模型时,其结果依赖于底层网络的结构。现有的 Deffuant 模型的平均场近似无法捕捉这种行为。本文推导了一个广义的平均场近似,通过网络的度分布或群落结构来解释网络拓扑对分子动力学的影响。通过与合成网络和真实网络上的大规模蒙特卡罗模拟的比较,验证了该近似方法的准确性。



在日本,新冠肺炎的发病率和

死亡率与当地人口密度、温度

和绝对湿度相关


原文标题:

COVID-19 morbidity and mortality rates in Japan are correlated with local population density, temperature and absolute humidity

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.14065

作者:

Sachiko Kodera,Essam A. Rashed,Akimasa Hirata


摘要:这项研究分析了新型冠状病毒肺炎在不同都道府县的发病率和死亡率。在每日最高确诊死亡人数和每日最高病例数分别应超过4和10的限制下,列入了14个省,并对影响发病率和死亡率的辅助因素进行了评估。特别是,确诊死亡人数的评估不包括医院感染和疗养院病人的案例。发病率与种群密度呈轻度相关(R2 = 0.394)。此外,按人口计算,长者所占的百分比亦不容忽视。在天气参数中,除医院感染病例外,整个时期的平均最高温度和绝对湿度与发病率和死亡率之间的相关性不大。温度和绝对湿度越高,发病率和死亡率越低。考虑这些因素的多变量分析分析表明,扩散期、衰变期和组合期的决定系数分别为0.708、0.785和0.615。这些发现可能对未来大流行期间的干预计划有用,包括潜在的第二次新型冠状病毒肺炎疫情。



重新审视锂离子电池

技术改进和成本下降的速度


原文标题:

Re-examining rates of lithium-ion battery technology improvement and cost declines

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13920

作者:

Micah S. Ziegler,Jessika E. Trancik


摘要:锂离子技术越来越多地应用于交通电气化和为电网提供固定储能,因此其发展受到了广泛关注。然而,它们的部署仍然相对有限,其更广泛的采用将取决于其降低成本和改进性能的潜力。了解这种潜力可以为关键的气候变化缓解战略提供信息,包括公共政策和技术开发工作。然而,许多现有的成本下降模型依赖于有限的数据序列和技术进步的度量。在这里,我们系统地收集、协调和整合各种数据系列的价格、市场规模、研发和锂离子技术的性能。然后,我们开发这些措施的代表性系列,并采用性能曲线模型来衡量改进率。为了获得对技术进步的更广泛的估计,我们在这些模型中加入了额外的性能特征,特别是能量密度和比能量指标。如果将能量密度纳入锂离子电池所提供服务的定义,估计的技术改进率就会大大提高,这表明以前报告的改进率可能低估了锂离子技术的改进率。此外,我们的估计允许粗略量化锂离子技术的价格下降可能受到性能要求的限制程度,而不是单位能源容量的成本。这些比率还表明,在开发静止应用的电池技术时,尽管需要基于工程的机械成本模型来进一步描述这种潜力,但在质量和体积限制放宽的情况下,成本下降的速度可能会快多少。



基于云计算的电网应急

发电调度的无服务计算


原文标题:

Serverless computing for cloud-based power grid emergency generation dispatch

地址:

http://arxiv.org/abs/2007.13733

作者:

Song Zhang,Xiaochuan Luo,Eugene Litvinov


摘要:对于电网运营商来说,在 SCADA/EMS 系统出现故障或者像新型冠状病毒肺炎大流行这样的困难时期,可靠地运行现代电网是一项具有挑战性的任务。在文献[11]中,提出了一种基于 pmu 的应急发电调度方案,以帮助系统运营商实现供需平衡,但其实现高度依赖于计算和通信的控制中心基础设施。这项工作没有使用现场服务器和调度通信系统,而是提出并实施了一个以云为中心的无服务器架构,以确保业务的连续性,无论当地基础设施的可用性和可访问性如何。通过其原型实施和评估在 ISO 新英格兰,该解决方案显示了两个主要优势。首先,云基础设施是独立的和容错的,即使 EMS 失去了相应的功能,或者当操作员需要远离控制中心工作时,云基础设施也能提供网格监控能力。其次,总体设计是使用无服务器云服务的事件驱动的,以响应 SCADA/EMS 故障事件。由于“无服务器” ,可以从用户方面避免服务器配置和维护的负担。为此解决方案使用公共云服务的成本极低,因为它是基于事件驱动的 Function-as-a-Service (FaaS)模型进行架构和实现的。这项工作还开发了一个全面的网络安全机制,以满足电网的关键基础设施要求,这可以作为其他电网运营商保障其云服务的示范框架。


来源:集智斑图
编辑:王建萍


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