[发明专利]一种动态自适应的电力系统终端安全威胁评估方法

说明书

本发明涉及一种动态自适应的电力系统终端安全威胁评估方法，包括：数据采集及数据清洗；特征提取：针对电力系统终端产生的独立数据，通过特征提取建立所述电力系统终端的特征向量；构建评估模型；构造评价集；模糊评判：根据评判样本总体和各评判分，构造评判矩阵；量化评价结果。本发明从层次模型的角度出发，通过设置关联矩阵，能够保证层与层之间在一方受到影响时，威胁效果可以传遍整个模型，从而实现对于环境动态变化的风险评估。本发明中设立了策略集，当需要动态调整时首先从策略集中选择策略，从而更快速的应用模型给出评估效果，效率大大提高。

技术领域

本发明涉及电力系统安全威胁评估技术领域的评估方法，具体讲涉及一种动态自适应的电力系统终端安全威胁评估方法。

背景技术

随着电力系统与实际物理世界的交流互动越发频繁，电力终端的安全性面临着越来越多的挑战。充分挖掘监测数据信息，为终端风险评估和安全防护成为了电力系统重要的方向之一，尤其是信息物理融合的发展，对电力系统终端安全性的评估的关注更加迫切。

目前已经有多种安全性的评估模型，层次分析模型从安全的分层分级的角度，建立终端的安全性评估层次结构，通过结构之间的相互影响来达到安全性的传递，继而计算终端的安全性评估量化值。然而缺少了动态评估的考虑，使得物理环境变化时，安全性评估模型的适应性较差，不利于实际部署应用。基于神经网络算法的动态风险评估需要使用大量的历史数据训练网络，计算复杂度较高，通常在数据变化之后都需要重新训练网络，对于环境的动态适应性有较大的局限，另外，数据训练也存在过度训练及网络不稳定的问题。基于隐马尔科夫模型的算法在理论上有较强的理论指导，在实际使用时要面临数据异常造成的模型算法偏差较大的问题。

发明内容

为解决上述现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种动态自适应的电力系统终端安全威胁评估方法，本发明从层次模型的角度出发，通过设置关联矩阵，能够保证层与层之间在一方受到影响时，威胁效果可以传遍整个模型，从而实现对于环境动态变化的风险评估。本发明中设立了策略集，当需要动态调整时首先从策略集中选择策略，从而更快速的应用模型给出评估效果，效率大大提高。

为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

本发明提供一种动态自适应的电力系统终端安全威胁评估方法，其改进之处在于，所述方法包括下述步骤：

采集数据及清洗数据；

(2)特征提取：提取电力系统终端产生的独立数据建立所述电力系统终端的特征向量；

(3)构建评估模型；

(4)构造评价集；

(5)模糊评判：根据评判样本总体和各评判分，构造评判矩阵；

(6)量化评价结果。

进一步地，所述步骤(1)中，设定在时间区间T范围内对电力系统终端进行安全威胁评估，对待分析的电力系统终端历史数据提取所述时间区间的历史监控数据，包括终端的数据流量、均值和方差统计数据；检测所述历史监控数据并清洗错误数据和范围异常数据。

进一步地，所述步骤(2)中，针对电力系统终端产生的独立数据，通过特征提取建立电力系统终端的特征向量，记为：其中：i,j,k分别为第1、2、3层的第i个、第j个、第k个影响因素。

进一步地，所述步骤(3)包括下述步骤：

①根据ISO17799设立10个因素子集，并建立三层评估模型；