CN113037721B - 基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统 - Google Patents

基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113037721B
CN113037721B CN202110216538.6A CN202110216538A CN113037721B CN 113037721 B CN113037721 B CN 113037721B CN 202110216538 A CN202110216538 A CN 202110216538A CN 113037721 B CN113037721 B CN 113037721B
Authority
CN
China
Prior art keywords
unit
data
waveform
power
monitoring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110216538.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113037721A (zh
Inventor
刘智勇
陈敏超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuhai Hongrui Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhuhai Hongrui Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhuhai Hongrui Information Technology Co Ltd filed Critical Zhuhai Hongrui Information Technology Co Ltd
Priority to CN202110216538.6A priority Critical patent/CN113037721B/zh
Publication of CN113037721A publication Critical patent/CN113037721A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113037721B publication Critical patent/CN113037721B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1408—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic by monitoring network traffic
    • H04L63/1425—Traffic logging, e.g. anomaly detection
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1408—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic by monitoring network traffic
    • H04L63/1416—Event detection, e.g. attack signature detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，包括：电力监控系统、电力数据录入单元、数据库、数据调取单元、特征提取单元、数据模型代入单元、波形变化监测单元、波形比较单元、监控异常感知单元、异常分析单元和系统异常预警单元，通过大数据技术调取了电力监控系统以往监测到的正常和异常波形数据，将得到的不同电力监控系数传输到波形比较单元中有利于和当前监测到的波形数据进行比较，异常分析单元通过电力监控系数的分析预测异常状况及对应的电力问题，并及时地发出预警信号，减轻了调取计算大量数据的难度，减轻了检查出现电力问题原因的难度，提高了在预警后进行处理的效率。

Description

基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体为基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统。
背景技术
近年来，网络攻击现象肆虐，由于计算机网络技术的不断普及，企业对信息系统的依赖性随着公用信息基础设施的建设逐渐增加，医院电力系统作为公用信息基础设施之一，面临的网络安全形势日趋严峻，电力系统作为公共电网，上面连接了成千上万不同的负载，其中一些较大的感性、容性、开关电源等负载不仅从电网中获得电能，还会反过来对电网本身造成影响，恶化电网或局部电网的供电品质，造成医院电压波形畸变或频率漂移，攻击者往往会利用这种现象造成是医院自身的仪器导致电力系统出现问题的假象，如何在电力系统出现问题前进行及时的预警是现在需要解决的问题，医院是大量精密仪器的聚集地，电网中经常存在对电脑和精密仪器产生干扰或破坏的问题：电路中断、电压下陷、欠电压、过电压和频率波动等问题，传统用于电力监控系统的网络安全态势感知预警技术预警能力差、预警后也无法快速找到电力系统出现异常状况的原因，电力系统出现的问题大多较为典型，通过大数据技术调取历史电力系统出现问题时的数据能够追根溯源，迅速找到当前电力系统会出现的异常状况。
所以，人们需要基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，其特征在于：所述系统包括：电力监控系统、电力数据录入单元、数据库、数据调取单元、特征提取单元、数据模型代入单元、波形变化监测单元、波形比较单元、监控异常感知单元、异常分析单元和系统异常预警单元；
所述电力监控系统的输出端连接所述电力数据录入单元的输入端，所述电力数据录入单元的输出端连接所述数据库的输入端，所述数据库的输出端连接所述数据调取单元的输入端，所述数据调取单元的输出端连接所述特征提取单元的输入端，所述特征提取单元的输出端连接所述波形比较单元的输入端，所述波形变化监测单元的输出端连接所述数据模型代入单元的输入端，所述数据模型代入单元的输出端连接所述波形比较单元的输入端，所述波形比较单元的输出端连接所述监控异常感知单元的输入端，所述监控异常感知单元的输出端连接所述异常分析单元的输入端，所述异常分析单元的输出端连接所述系统异常预警单元的输入端；
所述电力监控系统用于采集电力系统的实时信号数据，包括正常波形信号数据和异常波形信号数据，所述电力数据录入单元用于将所述电力监控系统监测到的历史数据，包括正常和异常波形信号数据，所述数据库用于整理接收到的历史数据供所述数据调取单元调取，所述特征提取单元用于提取历史数据中正常和异常信号波形的特征量，所述波形变化监测单元用于扫描监测当前电力系统波形信号，并得到对应波形信号的特征量，将特征量传输到所述数据模型代入单元中，所述数据模型代入单元用于将特征量数据代入到设置好的模型中并得出电力监控系数，得到当前电力系统的电压变化情况，所述波形比较单元用于比较历史数据和当前电力监控系数并得出结果，所述监控异常感知单元用于根据比较结果感知电力监控系统的异常情况，所述异常分析单元用于根据感知到的异常数据预测电力系统会遇到的电力问题，所述系统异常预警单元用于根据分析结果做出相应的预警信号提醒处理，预测具体异常状况会导致的电力问题，减轻了检查出现电力问题原因的难度，提高了在预警后进行处理的效率。
进一步的，所述电力监控系统采集到电力系统中的历史正常波形数据和异常波形数据后将其分别传输到所述电力数据录入单元中，所述电力数据录入单元将接收到的历史数据录入到所述数据库中，所述数据库对不同的波形数据进行整理，所述数据调取单元将所述数据库中整理好的波形数据调取到所述特征提取单元中，所述特征提取单元对接收到的正常波形数据和异常波形数据的振幅和频率进行提取，将提取到的振幅和频率数据传输到所述波形比较单元中。
进一步的，所述波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前系统波形信号的振幅和频率，并将当前系统波形信号的振幅和频率传输到所述数据模型代入单元中，所述数据模型代入单元将接收到的振幅和频率数据代入到设置好的数据模型中，得出电力监控系数，将当前系统波形信号的电力监控系数传输到所述波形比较单元中，所述波形比较单元将当前系统波形信号的电力监控系数与所述特征提取单元传输的历史数据进行比较，将比较的结果传输到所述监控异常感知单元中。
进一步的，所述监控异常感知单元根据接收到的数据感知监控系统的异常状况，将异常的数据传输到所述异常分析单元中，所述异常分析单元根据接收到的异常数据预测当前电力系统会出现的不同的电力问题，将预测结果传输到所述系统异常预警单元中，所述系统异常预警单元根据预测结果针对不同的电力问题发出不同的预警信号，并将电力问题具体情况发送给相关人员进行处理。
进一步的，所述电力监控系统将采集到的电力系统中的历史正常波形数据和异常波形数据传输到所述电力数据录入单元中，所述电力数据录入单元对历史正常波形数据和异常波形数据进行标记：正常波形标记为P，异常波形标记集合为p＝{p1，p2，...，pn}，将做好标记的历史数据传输到所述数据库中，所述数据调取单元调取所述数据库中的做好标记的历史数据至所述特征提取单元中，所述特征提取单元提取到正常波形的振幅为a，频率为f，根据下列公式计算正常波形的电力监控系数W：
Figure GDA0003232771360000031
提取到异常波形的电力监控系数集合为w＝{w1，w2，...，wn}，其中，n表示异常波形数量，将正常波形以及不同异常波形的电力监控系数传输到所述波形比较单元中，振幅和频率是波形的代表特征，将两者的比值作为正常波形的电力监控系数的目的在于与监测到的当前系统电力监控系数进行比较以判断电力系统是否会出现异常，有利于及时地发出预警信号，提高了在预警后进行处理的效率。
进一步的，通过所述波形变化监测单元和所述数据模型代入单元监测当前电力系统的电压变化：所述波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前电力系统波形的振幅为A，频率为F，将实时监测到的波形振幅和频率传输到所述数据模型代入单元中，所述数据模型代入单元将当前电力系统波形的振幅和频率代入到设置好的模型中，得到当前系统电力监控系数为W’：
Figure GDA0003232771360000041
将当前系统电力监控系数传输到所述波形比较单元中，将当前监测到的振幅和频率比值作为当前系统电力监控系数的目的在于与历史数据进行比较以判断当前系统电力监控系数符合哪种会出现的异常状况，通过对电力系统振幅和频率的监测能够直接得出当前电力系统的电压变化情况，帮助了监控异常感知单元快速地感知到电力系统会出现的异常状况，提高了系统异常预警单元发出预警信号的速度。
进一步的，所述波形比较单元将当前系统波形信号的电力监控系数与所述特征提取单元传输的历史数据进行比较：若W'＝W，说明当前电力系统波形未出现异常；若W'≠W，说明当前电力系统波形出现了异常状况，将比较结果传输到所述监控异常感知单元中，所述监控异常感知单元根据接收到的数据感知监控系统的异常状况，在频率不出现波动的情况下会出现的异常状况有：异常状况1：W’＝0；异常状况2：0.8W≤W'≤0.85W；异常状况3：W'≥1.1W；异常状况4：W'＜0.1W，将当前电力系统符合的异常状况数据传输到所述异常分析单元中。
进一步的，所述异常分析单元根据接收到的异常数据预测当前电力系统会出现的不同的电力问题：若当前电力系统符合异常状况1，预测当前电力系统会出现电路中断问题；若当前电力系统符合异常状况2，预测当前电力系统会出现电压下陷问题；若当前电力系统符合异常状况3，预测当前电力系统会出现过电压问题；若当前电力系统符合异常状况4，预测当前电力系统会出现欠电压问题，将预测结果传输到所述系统异常预警单元中。
进一步的，所述异常状况都是在监测的频率不变的情况下预测的，若监测到的当前电力系统波形频率出现了变化，判断频率变化范围：若f-i≤F≤f+i，说明当前电力系统波形频率在波动范围内，预测当前电力系统波形频率未出现波动；若F不在[f-i，f+i]范围内，预测当前电力系统波形频率出现波动，需要将频率波动问题加入到原有的电力问题中将频率波动预测结果传输到所述系统异常预警单元中，f表示正常波形频率，i表示正常频率偏差值。
进一步的，所述异常预警单元接收到预测结果后，根据当前电力系统符合的异常状况发出预警信号，并将异常数据发送给给相关人员，相关人员对预测到会出现的电力问题进行处理，发出预警信号的同时把具体异常状况会导致的电力问题发送给了相关人员，减轻了检查出现电力问题原因的难度。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1.本发明通过电力监控系统将采集到的电力系统中的历史正常和异常波形数据传输到电力数据录入单元中，电力数据录入单元对其进行标记，将做好标记的历史数据传输到数据库中，数据调取单元调取数据库中的做好标记的历史数据至特征提取单元中，通过特征提取单元提取正常波形的振幅和频率，根据振幅和频率得到正常波形的电力监控系数，将历史正常波形以及不同异常波形的电力监控系数传输到波形比较单元，利用大数据技术调取电力监控系统以往监测到的正常和异常波形数据，将得到的不同电力监控系数传输到波形比较单元中有利于和当前监测到的波形数据进行比较，帮助了监控异常感知单元快速地感知到电力系统会出现的异常状况，提高了系统异常预警单元发出预警信号的速度。
2.本发明通过波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前电力系统波形的振幅和频率，将实时监测到的波形振幅和频率传输到数据模型代入单元中，数据模型代入单元将当前电力系统波形的振幅和频率代入到设置好的模型中，得到当前系统电力监控系数，与历史数据进行比较，能够很快感知到当前电力系统是否出现异常，通过波形的代表特征数据就能预测出现的具体异常状况，减轻了调取计算大量数据的难度，系统异常预警单元不仅在预测到出现异常状况时发出预警信号，并把具体异常状况会导致的电力问题发送给了相关人员，减轻了检查出现电力问题原因的难度，提高了在预警后进行处理的效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统的结构图；
图2是本发明电力系统发生故障时的信号波形示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1-2，本发明提供技术方案：基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，其特征在于：系统包括：电力监控系统、电力数据录入单元、数据库、数据调取单元、特征提取单元、数据模型代入单元、波形变化监测单元、波形比较单元、监控异常感知单元、异常分析单元和系统异常预警单元；
电力监控系统的输出端连接电力数据录入单元的输入端，电力数据录入单元的输出端连接数据库的输入端，数据库的输出端连接数据调取单元的输入端，数据调取单元的输出端连接特征提取单元的输入端，特征提取单元的输出端连接波形比较单元的输入端，波形变化监测单元的输出端连接数据模型代入单元的输入端，数据模型代入单元的输出端连接波形比较单元的输入端，波形比较单元的输出端连接监控异常感知单元的输入端，监控异常感知单元的输出端连接异常分析单元的输入端，异常分析单元的输出端连接系统异常预警单元的输入端；
电力监控系统用于采集电力系统的实时信号数据，包括正常波形信号数据和异常波形信号数据，电力数据录入单元用于将电力监控系统监测到的历史数据，包括正常和异常波形信号数据，数据库用于整理接收到的历史数据供数据调取单元调取，特征提取单元用于提取历史数据中正常和异常信号波形的特征量，波形变化监测单元用于扫描监测当前电力系统波形信号，并得到对应波形信号的特征量，将特征量传输到数据模型代入单元中，数据模型代入单元用于将特征量数据代入到设置好的模型中并得出电力监控系数，得到当前电力系统的电压变化情况，波形比较单元用于比较历史数据和当前电力监控系数并得出结果，监控异常感知单元用于根据比较结果感知电力监控系统的异常情况，异常分析单元用于根据感知到的异常数据预测电力系统会遇到的电力问题，系统异常预警单元用于根据分析结果做出相应的预警信号提醒处理，预测具体异常状况会导致的电力问题，便于减轻检查出现电力问题原因的难度以提高在预警后进行处理的效率。
电力监控系统采集到电力系统中的历史正常波形数据和异常波形数据后将其分别传输到电力数据录入单元中，电力数据录入单元将接收到的历史数据录入到数据库中，数据库对不同的波形数据进行整理，数据调取单元将数据库中整理好的波形数据调取到特征提取单元中，特征提取单元对接收到的正常波形数据和异常波形数据的振幅和频率进行提取，将提取到的振幅和频率数据传输到波形比较单元中。
波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前系统波形信号的振幅和频率，并将当前系统波形信号的振幅和频率传输到数据模型代入单元中，数据模型代入单元将接收到的振幅和频率数据代入到设置好的数据模型中，得出电力监控系数，将当前系统波形信号的电力监控系数传输到波形比较单元中，波形比较单元将当前系统波形信号的电力监控系数与特征提取单元传输的历史数据进行比较，将比较的结果传输到监控异常感知单元中。
监控异常感知单元根据接收到的数据感知监控系统的异常状况，将异常的数据传输到异常分析单元中，异常分析单元根据接收到的异常数据预测当前电力系统会出现的不同的电力问题，将预测结果传输到系统异常预警单元中，系统异常预警单元根据预测结果针对不同的电力问题发出不同的预警信号，并将电力问题具体情况发送给相关人员进行处理。
电力监控系统将采集到的电力系统中的历史正常波形数据和异常波形数据传输到电力数据录入单元中，电力数据录入单元对历史正常波形数据和异常波形数据进行标记：正常波形标记为P，异常波形标记集合为p＝{p1，p2，...，pn}，将做好标记的历史数据传输到数据库中，数据调取单元调取数据库中的做好标记的历史数据至特征提取单元中，特征提取单元提取到正常波形的振幅为a，频率为f，根据下列公式计算正常波形的电力监控系数W：
Figure GDA0003232771360000081
提取到异常波形的电力监控系数集合为w＝{w1，w2，...，wn}，其中，n表示异常波形数量，将正常波形以及不同异常波形的电力监控系数传输到波形比较单元中，振幅和频率是波形的代表特征，将两者的比值作为正常波形的电力监控系数的目的在于与监测到的当前系统电力监控系数进行比较以判断电力系统是否会出现异常，便于及时地发出预警信号，能够提高在预警后进行处理的效率。
通过波形变化监测单元和所述数据模型代入单元监测当前电力系统的电压变化：波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前电力系统波形的振幅为A，频率为F，将实时监测到的波形振幅和频率传输到数据模型代入单元中，数据模型代入单元将当前电力系统波形的振幅和频率代入到设置好的模型中，得到当前系统电力监控系数为W’：
Figure GDA0003232771360000082
将当前系统电力监控系数传输到波形比较单元中，将当前监测到的振幅和频率比值作为当前系统电力监控系数的目的在于与历史数据进行比较以判断当前系统电力监控系数符合哪种会出现的异常状况，通过对电力系统振幅和频率的监测能够直接得出当前电力系统的电压变化情况，便于帮助监控异常感知单元快速地感知到电力系统会出现的异常状况以提高系统异常预警单元发出预警信号的速度。
波形比较单元将当前系统波形信号的电力监控系数与特征提取单元传输的历史数据进行比较：若W'＝W，说明当前电力系统波形未出现异常；若W'≠W，说明当前电力系统波形出现了异常状况，将比较结果传输到监控异常感知单元中，监控异常感知单元根据接收到的数据感知监控系统的异常状况，在频率不出现波动的情况下会出现的异常状况有：异常状况1：W’＝0；异常状况2：0.8W≤W'≤0.85W；异常状况3：W'≥1.1W；异常状况4：W'＜0.1W，将当前电力系统符合的异常状况数据传输到异常分析单元中。
异常分析单元根据接收到的异常数据预测当前电力系统会出现的不同的电力问题：若当前电力系统符合异常状况1，预测当前电力系统会出现电路中断问题；若当前电力系统符合异常状况2，预测当前电力系统会出现电压下陷问题；若当前电力系统符合异常状况3，预测当前电力系统会出现过电压问题；若当前电力系统符合异常状况4，预测当前电力系统会出现欠电压问题，将预测结果传输到系统异常预警单元中。
异常状况都是在监测的频率不变的情况下预测的，若监测到的当前电力系统波形频率出现了变化，判断频率变化范围：若f-i≤F≤f+i，说明当前电力系统波形频率在波动范围内，预测当前电力系统波形频率未出现波动；若F不在[f-i，f+i]范围内，预测当前电力系统波形频率出现波动，需要将频率波动问题加入到原有的电力问题中将频率波动预测结果传输到系统异常预警单元中，f表示正常波形频率，i表示正常频率偏差值。
异常预警单元接收到预测结果后，根据当前电力系统符合的异常状况发出预警信号，并将异常数据发送给给相关人员，相关人员对预测到会出现的电力问题进行处理，发出预警信号的同时把具体异常状况会导致的电力问题发送给了相关人员，便于减轻检查出现电力问题原因的难度。
实施例一：特征提取单元提取到正常波形的振幅a＝10V，频率f＝50Hz，根据公式
Figure GDA0003232771360000091
计算正常波形的电力监控系数W＝0.2，通过波形变化监测单元和所述数据模型代入单元监测当前电力系统的电压变化：波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前电力系统波形的振幅A＝0，频率F＝0，将实时监测到的波形振幅和频率传输到数据模型代入单元中，数据模型代入单元将当前电力系统波形的振幅和频率代入到设置好的模型中，得到当前系统电力监控系数
Figure GDA0003232771360000092
将当前系统电力监控系数传输到波形比较单元中，当前电力系统符合异常状况1，通过异常分析单元预测前电力系统会出现电路中断问题，通过异常预警单元发出电路中断预警信号；
实施例二：特征提取单元提取到正常波形的振幅a＝10V，频率f＝50Hz，根据公式
Figure GDA0003232771360000101
计算正常波形的电力监控系数W＝0.2，通过波形变化监测单元和所述数据模型代入单元监测当前电力系统的电压变化：波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前电力系统波形的振幅A＝8.3V，频率F＝50Hz，将实时监测到的波形振幅和频率传输到数据模型代入单元中，数据模型代入单元将当前电力系统波形的振幅和频率代入到设置好的模型中，得到当前系统电力监控系数
Figure GDA0003232771360000102
0.8W≤W'≤0.85W，当前电力系统符合异常状况2，通过异常分析单元预测前电力系统会出现电压下陷问题，通过异常预警单元发出电压下陷预警信号。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，其特征在于：所述系统包括：电力监控系统、电力数据录入单元、数据库、数据调取单元、特征提取单元、数据模型代入单元、波形变化监测单元、波形比较单元、监控异常感知单元、异常分析单元和系统异常预警单元；
所述电力监控系统的输出端连接所述电力数据录入单元的输入端，所述电力数据录入单元的输出端连接所述数据库的输入端，所述数据库的输出端连接所述数据调取单元的输入端，所述数据调取单元的输出端连接所述特征提取单元的输入端，所述特征提取单元的输出端连接所述波形比较单元的输入端，所述波形变化监测单元的输出端连接所述数据模型代入单元的输入端，所述数据模型代入单元的输出端连接所述波形比较单元的输入端，所述波形比较单元的输出端连接所述监控异常感知单元的输入端，所述监控异常感知单元的输出端连接所述异常分析单元的输入端，所述异常分析单元的输出端连接所述系统异常预警单元的输入端；
所述电力监控系统用于采集电力系统的实时信号数据，包括正常波形信号数据和异常波形信号数据，所述电力数据录入单元用于将所述电力监控系统监测到的历史数据，包括正常和异常波形信号数据，所述数据库用于整理接收到的历史数据供所述数据调取单元调取，所述特征提取单元用于提取历史数据中正常和异常信号波形的特征量，所述波形变化监测单元用于扫描监测当前电力系统波形信号，并得到对应波形信号的特征量，将特征量传输到所述数据模型代入单元中，所述数据模型代入单元用于将特征量数据代入到设置好的模型中并得出电力监控系数，得到当前电力系统的电压变化情况，所述波形比较单元用于比较历史数据和当前电力监控系数并得出结果，所述监控异常感知单元用于根据比较结果感知电力监控系统的异常情况，所述异常分析单元用于根据感知到的异常数据预测电力系统会遇到的电力问题，所述系统异常预警单元用于根据分析结果做出相应的预警信号提醒处理；
所述电力监控系统将采集到的电力系统中的历史正常波形数据和异常波形数据传输到所述电力数据录入单元中，所述电力数据录入单元对历史正常波形数据和异常波形数据进行标记：正常波形标记为P，异常波形标记集合为p＝{p1，p2，...，pn}，将做好标记的历史数据传输到所述数据库中，所述数据调取单元调取所述数据库中的做好标记的历史数据至所述特征提取单元中，所述特征提取单元提取到正常波形的振幅为a，频率为f，根据下列公式计算正常波形的电力监控系数W：
Figure FDA0003232771350000021
提取到异常波形的电力监控系数集合为w＝{w1，w2，...，wn}，其中，n表示异常波形数量，将正常波形以及不同异常波形的电力监控系数传输到所述波形比较单元中；
通过所述波形变化监测单元和所述数据模型代入单元监测当前电力系统的电压变化：所述波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前电力系统波形的振幅为A，频率为F，将实时监测到的波形振幅和频率传输到所述数据模型代入单元中，所述数据模型代入单元将当前电力系统波形的振幅和频率代入到设置好的模型中，得到当前系统电力监控系数为W’：
Figure FDA0003232771350000022
将当前系统电力监控系数传输到所述波形比较单元中；
所述波形比较单元将当前系统波形信号的电力监控系数与所述特征提取单元传输的历史数据进行比较：若W'＝W，说明当前电力系统波形未出现异常；若W'≠W，说明当前电力系统波形出现了异常状况，将比较结果传输到所述监控异常感知单元中，所述监控异常感知单元根据接收到的数据感知监控系统的异常状况，在频率不出现波动的情况下会出现的异常状况有：异常状况1：W’＝0；异常状况2：0.8W≤W'≤0.85W；异常状况3：W'≥1.1W；异常状况4：W'＜0.1W，将当前电力系统符合的异常状况数据传输到所述异常分析单元中；
所述异常分析单元根据接收到的异常数据预测当前电力系统会出现的不同的电力问题：若当前电力系统符合异常状况1，预测当前电力系统会出现电路中断问题；若当前电力系统符合异常状况2，预测当前电力系统会出现电压下陷问题；若当前电力系统符合异常状况3，预测当前电力系统会出现过电压问题；若当前电力系统符合异常状况4，预测当前电力系统会出现欠电压问题，将预测结果传输到所述系统异常预警单元中；
所述异常状况都是在监测的频率不变的情况下预测的，若监测到的当前电力系统波形频率出现了变化，判断频率变化范围：若f-i≤F≤f+i，说明当前电力系统波形频率在波动范围内，预测当前电力系统波形频率未出现波动；若F不在[f-i，f+i]范围内，预测当前电力系统波形频率出现波动，需要将频率波动问题加入到原有的电力问题中将频率波动预测结果传输到所述系统异常预警单元中，f表示正常波形频率，i表示正常频率偏差值；
所述异常预警单元接收到预测结果后，根据当前电力系统符合的异常状况发出预警信号，并将异常数据发送给给相关人员，相关人员对预测到会出现的电力问题进行处理。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，其特征在于：所述电力监控系统采集到电力系统中的历史正常波形数据和异常波形数据后将其分别传输到所述电力数据录入单元中，所述电力数据录入单元将接收到的历史数据录入到所述数据库中，所述数据库对不同的波形数据进行整理，所述数据调取单元将所述数据库中整理好的波形数据调取到所述特征提取单元中，所述特征提取单元对接收到的正常波形数据和异常波形数据的振幅和频率进行提取，将提取到的振幅和频率数据传输到所述波形比较单元中。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，其特征在于：所述波形变化监测单元扫描监测当前电力系统波形信号数据，得到当前系统波形信号的振幅和频率，并将当前系统波形信号的振幅和频率传输到所述数据模型代入单元中，所述数据模型代入单元将接收到的振幅和频率数据代入到设置好的数据模型中，得出电力监控系数，将当前系统波形信号的电力监控系数传输到所述波形比较单元中，所述波形比较单元将当前系统波形信号的电力监控系数与所述特征提取单元传输的历史数据进行比较，将比较的结果传输到所述监控异常感知单元中。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统，其特征在于：所述监控异常感知单元根据接收到的数据感知监控系统的异常状况，将异常的数据传输到所述异常分析单元中，所述异常分析单元根据接收到的异常数据预测当前电力系统会出现的不同的电力问题，将预测结果传输到所述系统异常预警单元中，所述系统异常预警单元根据预测结果针对不同的电力问题发出不同的预警信号，并将电力问题具体情况发送给相关人员进行处理。
CN202110216538.6A 2021-02-26 2021-02-26 基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统 Active CN113037721B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110216538.6A CN113037721B (zh) 2021-02-26 2021-02-26 基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110216538.6A CN113037721B (zh) 2021-02-26 2021-02-26 基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113037721A CN113037721A (zh) 2021-06-25
CN113037721B true CN113037721B (zh) 2021-10-15

Family

ID=76462322

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110216538.6A Active CN113037721B (zh) 2021-02-26 2021-02-26 基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113037721B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116340749A (zh) * 2023-02-10 2023-06-27 中建照明有限公司 一种基于大数据的建筑用能异常监测系统及方法
CN117498545A (zh) * 2023-10-30 2024-02-02 广东诚誉工程咨询监理有限公司 一种电力工程智能失稳监测预警系统

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE602007009878D1 (de) * 2007-06-08 2010-11-25 Abb Research Ltd Tands eines stromversorgungssystems im zeitbereich
CN101650391B (zh) * 2008-08-14 2013-07-24 上海海希工业通讯设备有限公司 电气系统振荡检测方法和装置
CN102338833B (zh) * 2011-06-03 2013-04-17 厦门科华恒盛股份有限公司 一种市电异常的快速检测方法
CN102508111B (zh) * 2011-10-19 2014-06-04 国家电网华中电力调控分中心 电力系统大扰动故障定位可视化系统
CN103149494B (zh) * 2013-02-06 2014-12-10 西安理工大学 三相电网电压短路故障诊断方法
CN103558446A (zh) * 2013-11-22 2014-02-05 国家电网公司 一种过电压在线监测系统
CN105048489B (zh) * 2015-06-23 2018-09-14 四川蜀旺新能源股份有限公司 一种分布式并网发电系统快速检测孤岛方法
CN105093024A (zh) * 2015-08-18 2015-11-25 国网山东寿光市供电公司 一种封闭式高压电力设备故障的检测方法
CN109406890B (zh) * 2018-11-23 2021-07-27 深圳市汇川技术股份有限公司 三相交流输入缺相检测方法、系统、设备及存储介质
GB2582676B (en) * 2018-12-27 2022-11-16 Univ Shanghai Jiaotong Early Failure Detection Method for Power Distribution Network Equipment Based On Human-Level Concept Learning
CN209746068U (zh) * 2019-01-07 2019-12-06 山东科技大学 基于波形分析的配网故障告警系统
CN110261734A (zh) * 2019-06-17 2019-09-20 安徽中祺智能电器股份有限公司 一种电力系统配电网单相接地故障定位系统及其方法
CN110780150A (zh) * 2019-10-21 2020-02-11 江苏轶一电力科技有限公司 基于输电杆塔泄漏电流的输电线路故障定位装置和定位方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113037721A (zh) 2021-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108564254B (zh) 基于大数据的配电设备状态可视化平台
CN113037721B (zh) 基于大数据的电力监控系统的网络安全态势感知预警系统
CN104020754A (zh) 一种变电站一次主设备状态监测信息接入调控系统的方法
CN111768076B (zh) 一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法
CN110690699B (zh) 一种基于泛在电力物联网的变电站智慧检测系统
CN114383652A (zh) 一种配电网潜在故障在线风险辨识方法、系统及装置
CN117078017A (zh) 一种用于电力电网设备监控智能化决策分析系统
CN111382564B (zh) 一种基于网络拓扑的电网监视告警事件化分析及推送方法
CN108399579B (zh) 变电站设备监控数据信号的智能解析系统
CN117498958A (zh) 一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法及系统
CN110826735B (zh) 一种电力scada智能多维查询检修方法
CN110165674B (zh) 一种有源滤波器安全管理系统
CN116131467B (zh) 一种可监可控的物联网配电箱
CN116846085A (zh) 一种自感知监测智能化配电箱控制系统
CN107843779A (zh) 一种基于模糊聚类的电力系统故障录波分类分析方法和系统
CN111753528A (zh) 一种变电站四遥信息表统一规范校核方法和系统
CN114265837A (zh) 一种站端交互数据特征提取方法
CN106530128A (zh) 一种变电站监控信息的二次分类方法
Wu et al. The medium-voltage distribution detwork fault fiagnosis based on data association analysis
CN112415343A (zh) 一种多状态量可组态全封闭式气体组合电器的智能组件
CN112598023A (zh) 一种电网监控告警信息智能识别和自动映射方法和装置
CN111103487A (zh) 一种非侵入式的基于功耗分析的pst异常监测方法
CN113852199B (zh) 一种多维度的配电自动化巡检系统
CN110348729A (zh) 一种馈线健康度计算方法和系统
CN110991833B (zh) 一种稳态电能质量评级方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant