[发明专利]一种智能换流站监测系统的通信网络异常检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种智能换流站监测系统的通信网络异常检测方法及系统，包括：对智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量按预设时间窗口进行信息熵估算；基于智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量在各预设时间窗口内的信息熵构建项集模式，并生成所述项集模式对应的时间序列图；根据所述项集模式对应的时间序列图将各项集模式划分为正常项集模式和异常项集模式；将异常项集模式进行异常状态变化趋势检测，得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态。本发明不仅提高了网络异常检测的精度和效率，而且提高了换流站监测系统通信网络的管理能力和应急响应能力，保证通信网络正常运行的安全性和稳定性。

技术领域

本发明涉及电力系统自动化领域，具体涉及一种智能换流站监测系统的通信网络异常检测方法及系统。

背景技术

二次设备通信网络安全技术是保障智能换流站在线监测结果可靠、可信的关键技术之一，通信网络健康状况将直接影响整个智能换流站监测系统的安全稳定、可靠运行状况。通信网络管理中最为关键的一环在于实时、准确地对网络运行情况进行分析和监测，发现其中存在的安全隐患，以便及时制定相应的策略对网络潜在问题进行响应。智能换流站中多采用网络报文记录与分析装置对通信网络进行实现监控，但现有装置在功能设置上多偏重于对各类报文的实时监听和采集记录，缺乏对网络整体运行状况的分析和判断方法，既不能在网络流量发生变化时及时感知异常状况并发出预警，也无法通过采集数据信息展示网络流量行为特点，为调整网络规划、优化网络资源配置、保证网络高效运行提供依据。

发明内容

为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供了一种智能换流站监测系统的通信网络异常检测方法，包括：

对智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量按预设时间窗口进行信息熵估算；

基于智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量在各预设时间窗口内的信息熵构建项集模式，并生成所述项集模式对应的时间序列图；

根据所述项集模式对应的时间序列图将各项集模式划分为正常项集模式和异常项集模式；

将异常项集模式进行异常状态变化趋势检测，得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态。

进一步的，所述基于智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量在各预设时间窗口内的信息熵构建项集模式，并生成所述项集模式对应的时间序列图，包括：

将属于不同信息熵取值等级的智能换流站监测系统的各网络流量数据对应的检测向量进行两两组合，并将每个组合构建为一个项集模式；

计算各项集模式之间边的权值；

以各项集模式为点，所述各项集模式之间边的权值为边生成各项集模式对应的时间序列图。

进一步的，所述根据所述时间序列图将各项集模式划分为正常项集模式和异常项集模式，包括：

根据所述时间序列图计算每个项集模式所出现的频繁程度；

根据各项集模式的频繁程度将满足预先设置的频繁程度阈值划分为正常项集模式和异常项集模式。

进一步的，所述将异常项集模式进行异常状态变化趋势检测，得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态，包括：

将异常项集模式按所述异常项集模式对应的频繁程度进行排列，对各异常项集模式的异常状态变化趋势进行检测；

根据检测得到的异常状态变化趋势结果得到所述智能换流站监测系统的通信网络的运行状态。

进一步的，所述网络流量数据包括：源端数据、目的端数据、源IP数据、目的IP数据和IP包长度数据。

优选的，所述对各异常项集模式的异常状态变化趋势进行检测，包括：