【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力网络，尤其涉及一种变电站过程层网络异常识别方法及装置。
技术介绍
1、电力系统自动化在逻辑结构上可分为“过程层”、“间隔层”、“站控层”这三个层次。间隔层主要指的是继电保护与测控、录波等，站控层主要指的是厂站级的监控，过程层是指数字化变电站中的智能设备。
2、变电站过程层网络是智能变电站信息传输及共享的基础，其性能决定了智能变电站乃至电网的安全可靠运行。智能变电站过程层网络信息流既承载着采样、开关状态等电网运行状态数据，也承载着二次设备间跳闸、闭锁等控制命令，过程层网络的性能最终可表征为信息流的分布特性、实时性、可靠性和同步性等特征指标。在设备异常导致网络数据异常的情况下，过程层网络可能出现网络拥塞、数据丢失、广播风暴等诸多异常情况，将严重影响信息流的实时性和可靠性，给继电保护等二次系统的可靠运行带来挑战。因此，变电站过程层网络异常识别是缓解网络通信问题，提高网络通信质量，确保变电站各个业务顺利开展的重要保障技术之一，现有技术中虽然存在对电网故障进行识别的方法，但是并没有针对变电站过程层网络进行异常识别的方
【技术保护点】
1.一种变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，将所述时域特征和所述频域特征输入预训练的支持向量机之前，还包括：对各流量片段的所述时域特征和所述频域特征进行归一化。
3.根据权利要求2所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，所述支持向量机的训练方式包括：
4.根据权利要求3所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，基于所述训练样本集构建一类支持向量机，表达式为：
5.根据权利要求1所述的变电站过程层网络异常识别方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，将所述时域特征和所述频域特征输入预训练的支持向量机之前，还包括：对各流量片段的所述时域特征和所述频域特征进行归一化。
3.根据权利要求2所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，所述支持向量机的训练方式包括：
4.根据权利要求3所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，基于所述训练样本集构建一类支持向量机，表达式为：
5.根据权利要求1所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，将预设正常运行时间段内划分为多个子时间段，统计每个子时间段内所述变电站事件报文的发生频次，包括：
6.根据权利要求1所述的变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，以流量异常状态为根节点，以所述变电...
【专利技术属性】
技术研发人员：李伟，蔡昊，江凇，汪大洋，李沛，束一，华纬韬，赵金城，梅增杨，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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