【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统安全，具体涉及一种基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法。
技术介绍
1、随着“双碳”目标的提出和智能通信技术和新能源的迅猛发展，分布式光伏作为一种可持续的能源系统正日益受到广泛关注。这一系统整合了光伏电池板、逆变器、储能设备和能源管理系统的等多种终端组件，为小规模区域提供高效灵活的可再生能源解决方案，其灵活性和可持续性为社会提供了更为可靠和环保的能源选择。然而，随着规模的扩大与智能电力系统的深度整合，分布式光伏终端面临着不断增加的恶意网络攻击威胁，引发了对其网络安全性的紧迫关切。
2、分布式光伏高度依赖传感器测量的监控功能和基于通信链路的实时控制反馈功能对高度动态复杂的外部环境保持快速响应，以确保系统整体的高效运行和稳定性。然而分布式光伏系统的终端分布广泛且数量众多，缺乏足够的安全防护，恶意攻击入口多种多样。控制通信链路缺乏及时更新和安全检查，在外部恶意的网络威胁下暴露了严重脆弱性。而且，分布式光伏由于电力电子设备的广泛使用具有较低的系统惯性，在网络攻击下更加敏感和脆弱。这些因素使分布式光伏终端...
【技术保护点】
1.一种基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，所述神经网络模型包括由长短记忆神经元组成的编码器和解码器，所述神经网络模型的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，所述以最小化所述重构误差为目标对所述编码器和所述解码器进行训练，得到训练好的神经网络模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，所述基于所述待测数据重构误差...
【技术特征摘要】
1.一种基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，所述神经网络模型包括由长短记忆神经元组成的编码器和解码器，所述神经网络模型的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，所述以最小化所述重构误差为目标对所述编码器和所述解码器进行训练，得到训练好的神经网络模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，所述基于所述待测数据重构误差判断分布式光伏终端是否遭受攻击，包括：
5.根据权利要求4所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，基于所述待测数据重构误差计算待测数据的z分数，包括：
6.根据权利要求5所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，在所述计算若干所述样本重构误差的标准差和均值之前，所述方法包括：
7.根据权利要求1所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测方法，其特征在于，所述训练集的获取过程包括：
8.一种基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测装置，其特征在于，所述神经网络模型包括由长短记忆神经元组成的编码器和解码器，基于双域特征的分布式光伏终端恶意攻击检测装置还包括训练模块，所述训练模块用于将所述物理域历史数据和所述信息域历史数据作为训练集输...
【专利技术属性】
技术研发人员：仇慎健，潘锴锴，费稼轩，邵志鹏，董勤伟，郭世昂，庄岭，张小建，詹昕，姚启桂，黄伟聪，冒佳明，于翔，刘钰，崔惠，
申请(专利权)人：国网智能电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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