[发明专利]异常报文检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种异常报文检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取至少一条变电站采样值SMV报文；对各所述SMV报文进行预处理，得到各所述SMV报文对应的SMV报文图片；将各所述SMV报文图片输入至预设的神经网络模型进行故障检测，得到每个所述SMV报文的故障检测结果。采用本方法能够对变电站采样值SMV报文进行故障检测，判断SMV报文是否存在丢包、虚假注入等异常情况，避免因异常情况造成变电站系统的异常运行。

技术领域

本申请涉及智能电网技术领域，特别是涉及一种异常报文检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着智能变电站的推广，智能变电站系统在实际应用中也越来越普遍。其中，智能变电站中采样值(Sampled Measured Value,SMV)报文直接影响到一次系统保护以及一次系统电气量信息采集，从而影响电力系统保护、测控等功能。

但是，由于IEC 62351标准不建议对SMV报文进行加密，而是通过使用通信路径选择过程以提供信息交换的安全，即SMV报文被限于一个变电站逻辑局域网(Local AreaNetwork，LAN)无任何安全机制保护，因此，存在虚假数据注入攻击的可能性，导致SMV报文相关的功能将丢失(如保护拒动)或者异常(如保护误动)，进而对一次系统运行造成危害。

因此，目前急需一种对智能变电站中异常SMV报文进行安全检测的方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够检测智能变电站采样值 SMV报文是否存在异常的异常报文检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供一种异常报文检测方法，该方法包括：

获取至少一条变电站采样值SMV报文；

对各SMV报文进行预处理，得到各SMV报文对应的SMV报文图片；

将各SMV报文图片输入至预设的神经网络模型进行故障检测，得到每个 SMV报文的故障检测结果。

在其中一个实施例中，对各SMV报文进行预处理，得到各SMV报文对应的SMV报文图片，包括：

按照时间顺序将各SMV报文转化为SMV报文序列；

根据SMV报文序列中的最大时序对应的报文、最小时序对应的报文以及各个SMV报文，对SMV报文序列进行整合；

通过GAFD法将整合后的SMV报文序列转换为SMV报文图片。

在其中一个实施例中，通过GAFD法将整合后的SMV报文序列转换为SMV 报文图片，包括：

根据整合后的SMV报文序列，确定各SMV报文的时间序列角度；

根据各SMV报文的时间序列角度的余弦值、SMV报文序列中各报文的时间，将SMV报文序列从直角坐标系中转换至极坐标系；

根据极坐标系中的各SMV报文的时间序列角度，通过GAFD法得到各SMV 报文对应的SMV报文图片。

在其中一个实施例中，异常报文检测方法还包括：

获取预设时间段内的SMV报文样本集；异常SMV报文样本集中包括多个不同故障类型的样本报文和每个样本报文对应的故障类型；

对各样本报文进行预处理，得到各样本报文的样本图片；

将各样本图片作为输入，将各样本报文对应的故障类型作为输出，对预设的初始神经网络模型进行训练得到预设的神经网络模型。

在其中一个实施例中，将各样本图片作为输入，将各样本报文对应的故障类型作为输出，对预设的初始神经网络模型进行训练得到预设的神经网络模型，包括：