摘要：能源区块链（blockchain）技术为能源互联网提供了一个崭新的发展途径，受到广泛关注。区块链技术本质上是一个由集体维护的去中心化且公开透明的分布式数据库，具有可靠性、保密性高等特性，在有效解决能源交易双方间的信任问题上具有较好前景。首先，该文对区块链技术的特征进行了分析；然后，结合虚拟电厂（virtual power plant，VPP）概念与区块链技术初步给出了微网能源区块链模型；最后，通过算例分析验证了引入区块链技术可以提升能源互联网中数据传递的不可篡改性和保密性。
摘要：随着分布式电源（distributed generation，DG）渗透率在主动配电网（active distribution network，ADN）中不断增加，配电网运行规划难度也不断提高。尤其是故障时配电网形成孤岛运行后，DG出力与负荷需求分配不均，供电效率下降的情况居多。该文针对以上问题对主动配电网故障后孤岛运行展开研究，考虑DG的间歇性出力对其建立概率模型，同时对需求侧负荷进行时序性建模，提出一种基于多时段DG-负荷有功功率平衡的孤岛划分方法。在DG出力不足的情况下，根据负荷优先级和可控度采用遗传算法进行最优切负荷，精准切除优先级低的负荷，保证多负荷、重要负荷供电。最后通过PG&E 69配电网算例验证所提方法的有效性和可行性，结果显示，该方法能在一定程度上有效增加孤岛供电范围。
摘要：输电线路航拍图像具有分辨率低、背景复杂、伪目标多等特点，使得传统图像特征描述法在解决航拍图像目标分类时效果不佳。标签分布学习（label distribution learning,LDL）算法能有效解决图像特征与标签分布的映射问题。该文提出一种基于VGG网络（visual geometry group net，VGGNet）深度神经网络和客观量化标签分布学习的航拍图像目标分类方法，将基于VGGNet提取的深度特征和客观标签量化相结合，完成测试图像的标签分布预测。在相同的客观量化标签分布学习分类器参数设置下，基于VGGNet提取的深度特征对输电线路航拍图像中绝缘子、杆塔和输电线分类的错误率分别为30.3%、33.0%和37.6%，均低于基于传统特征的分类错误率。试验结果表明，基于VGGNet提取的深度特征和客观量化标签分布学习方法能更好地解决航拍图像中目标分类问题。
