一种基于RBF神经网络的电力系统网络安全态势感知方法

    公开(公告)号:CN119675903A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411624838.8

    申请日:2024-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络的电力系统网络安全态势感知方法,包括以下步骤:建立特征指标体系,对安全态势值进行量化;样本数据采集与处理,采集电力工控系统中的网络通信报文数据,对报文数据进行解析处理;LDA算法数据预处理,使用优化的线性判别分析算法把高维的特征样本投影到最佳鉴别矢量空间;构建RBF神经网络模型,将经过LDA预处理的数据矩阵作为模型的数据输入,以及该样本矩阵对应的类别或者安全指数作为网络输出;训练RBF神经网络模型;模型测试与验证,输人测试数据,验证测试结果是否符合预期结果,符合则结束训练,不符合则继续训练;模型推理与结果输出,将待处理数据作为输入,经投影矩阵以及RBF神经网络模型后,得到对应的态势感知结果。本方案能够为电力信息网络安全监控提供参考依据。

    电力专用智能监测装置
    9.
    实用新型

    公开(公告)号:CN219609094U

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202320177050.1

    申请日:2023-02-10

    Abstract: 本实用新型涉及电力监测技术领域,是一种电力专用智能监测装置,其包括外壳体,在外壳体上设置有检测线接口、显示单元、手动控制单元、报警单元,在外壳体内设置有控制单元和能采集电压电流信号的检测采集单元,检测线接口与检测采集单元连接,检测采集单元、显示单元、手动控制单元和报警单元均与控制单元连接,供电单元分别与显示单元、报警单元、控制单元和检测采集单元连接。本实用新型能在前端对待测试设备进行实时数据采集及监测,同时能将监测结果实时发送至远端及维护人员处,进一步辅助性的完成了故障定位,有效提高了电力监测效率,保证了监测及告警的实时性,同时一定程度上降低了对于人力资源的耗费。

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