【技术实现步骤摘要】
一种面向安全智能电网的数据融合分类方法与系统
技术介绍
随着网络信息技术的飞速发展，常规漏洞、异常报文和攻击手段等不断衍变，智能电网系统的安全性面临着各种新型的威胁。传统的面向安全智能电网数据库主要是采集智能电网终端现有的数据，通过筛选、清洗等手段确保数据的安全性，关注点局限在系统本身，本方法立足于智能电网系统终端数据，从不安全数据角度出发，构建不安全数据样本库和安全数据样本库。这一创新想法，有助于改变智能电网系统采集数据后被动地进行数据筛选和清洗的现状，使系统在受到数据污染和威胁前检测、剔除掉不安全数据，只有安全数据能进入系统，确保智能电网系统的安全性和稳定性。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种面向安全智能电网的数据融合分类方法与系统，研究智能电网系统中常见的不安全数据和安全数据的分类，比如异常报文、恶意代码、漏洞信息、DOS攻击以及正常的电力数据等。首先对智能电网终端设备采集的样本数据进行数据预处理，分析采集的终端设备数据特点，从数据格式和数据类型多个维度提取不安全数据和安全数据的特征，构成典型样本数据库。然后基于典型样本库，通过三种机器学习分类算法—邻近算法、支持...
【技术保护点】
1.一种面向安全智能电网的数据融合分类方法，其特征在于，该方法的步骤如下:1)采用基于数据格式和识别数据类型的方法对采集的样本数据进行数据预处理和分析，得到不安全样本和安全样本的数据特性，并生成典型样本库；2)采用三种样本分类方法，对典型样本库的数据进行分类，获得相应的基分类结果；三种样本分类方法为邻近算法、支持向量机和概率图；3)将三种分类算法的分类结果通过自适应权重进行融合，得到智能电网系统不安全样本库和安全样本库的最终分类结果。
【技术特征摘要】
1.一种面向安全智能电网的数据融合分类方法，其特征在于，该方法的步骤如下:1)采用基于数据格式和识别数据类型的方法对采集的样本数据进行数据预处理和分析，得到不安全样本和安全样本的数据特性，并生成典型样本库；2)采用三种样本分类方法，对典型样本库的数据进行分类，获得相应的基分类结果；三种样本分类方法为邻近算法、支持向量机和概率图；3)将三种分类算法的分类结果通过自适应权重进行融合，得到智能电网系统不安全样本库和安全样本库的最终分类结果。2.一种面向安全智能电网的数据融合分类方法，其特征在于，步骤具体如下：步骤1.1：在电力系统终端安装数据采集装置，进行基础数据采集；步骤1.2：对样本数据进行数据预处理；根据不同数据来源，进...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜钢锋，黎为，王轶楠，
申请(专利权)人：浙江大学华南工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44
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