CN117201187B - 一种电力数据安全共享方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种电力数据安全共享方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：先是对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据，计算数据集中加密数据的正太分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密数据指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号；数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，用以比较两个数据节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常、缺失的数据传输节点进行预警，从而保证每个数据传输点的安全性，以提高整体数据传输的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及电力系统安全领域，特别是涉及一种电力数据安全共享方法、系统及存储介质。
背景技术
电力数据安全共享系统是一种用于电力领域的数据共享和交换系统，旨在确保电力数据在共享过程中的安全性和隐私保护。目前对于电力数据的安全共享系统有着高效性自动化、透明性以及防篡改和数据保护的优势。但是依然存在原始数据在备份处理过程中出现泄露被贩卖的风险，所以对于原始数据的处理过程中隐私的保护就显得尤为重要。
现有技术存在以下不足：
在现有技术中，对于不同区域内的用户用电信息、区域配电线路和内部电力设备等数据通常被认定为需要保护的隐私数据。然而，每个区域甚至每一个电力企业实体他们自身所具备的电力数据量少之又少，考虑到利益以及隐私数据保护，每个实体还存在难以进行跨区域数据聚合的问题，然而，传统的电力数据安全共享系统难以保证跨区域数据的安全共享，各种区域内与电力有关的隐私数据无法得到安全性上的保障，隐私数据一旦泄露将对电力企业造成重大影响。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种电力数据安全共享方法、系统及存储介质，以解决背景技术中不足。
为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
第一方面，本申请实施例提供一种电力数据安全共享方法，包括以下步骤：
S1：对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据；
S2：计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号；
S3：在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，比较两个数据采集节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常的数据传输节点进行预警。
步骤S1.1 获取传感器在t时间内采集到的区域内的若干个监测数据，统计各个监测数据构建数据集；
步骤S1.2 根据不同区域内采集到的数据分别建立数据集，计算数据集的均值和标准差，表达式为：，式中，z表示标准分数，/>是第i个数据点的值，/>是数据集的均值，/>是数据集的标准差，数据集均值计算公式为：/>，N为数据点的总数；数据的标准差计算公式为：/>；式中，/>表示数据集中每个数据点到数据集均值的差值的平方和；
步骤S1.3 在计算每个数据点的标准分数后，建立数据集中加密数据的正态分布的密度概率函数，，式中，/>表示在/>处数据点的密度，正态分布的密度概率函数用来计算随机变量落在某个区间内的概率，表达式为：，/>为/>上任意的两个数据点，且。
统计正态分布的密度概率函数在数据点上的加密数据的个数记为S，计算在数据点/>上的加密数据的概率密度，即数据加密指数，表达式为/>，式中，HK表示数据加密指数，p表示为在/>数据点上所有数据的密度概率；
在获取到数据加密指数后，当加密质量指数越大时，此时生成重点监测信号；当加密质量指数越小时，此时生成一般监测信号。
步骤S2.1 在利用不同的数据节点对数据进行采集传输时，则需要在每个数据节点上安装数据传感器，其中每个维度代表一个加密数据的参数；
步骤S2.2 将每个维度的数据进行标准化归一处理，选择前后两个监测点作为一组数据，将两组数据进行比较，用以衡量了两个数据组之间的总体线性关系；
步骤S2.3 对于每组数据中的前后两个监测点，比较两个监测点之间的关联性，计算公式为；，对于发出重点监测信号监测的监测点，比较两个监测点之间的关联性，计算公式为；，式中，/>是监测点Z和监测点Y的相关系数，/>和/>分别是两个监测点在第i个特征维度上的值，K是特征维度的总数，t是调节因子，且/>计算了两个监测数据点的差值乘积的总和，用来度量两个变量的协方差，对于/>计算了每个数据点的差值平方的总和的平方根，用来度量两个数据点的标准差乘积将两个数据点的协方差除以它们各自的标准差的乘积，从而判断数据之间的标准化线性关系；
在获取到两个数据节点间数据的相关系数后，将相关系数与安全阈值进行比较，若/>，此时不生成预警信号；若/>，此时发出预警信号。
第二方面，本申请实施例提供一种电力数据安全共享系统，用于实现如上所述的共享方法，其特征在于：包括数据采集单元、数据处理单元以及数据监测单元；
数据采集单元先是对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据；数据处理单元计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密数据指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号；数据监测单元在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，用以比较两个数据节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常、缺失的数据传输节点进行预警。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上所述的电力数据安全共享方法的步骤。
与现有技术相比，本申请的有益效果是：
本申请通过先是对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据，计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密数据指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号，不仅加强了对数据共享过程中的监测能力，同时提高了对数据的监测效率。
本申请通过在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，用以比较两个数据节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常、缺失的数据传输节点进行预警，从而保证每个数据传输点的安全性，以提高整体数据传输的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请方法流程图。
图2为本申请的系统框图。
实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
术语“第一”、“第二”等仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
实施例1
请参阅图1所示，本实施例所述一种电力数据安全共享方法，所述共享方法包括以下步骤：
步骤S1：先是对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据，计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号；
步骤S2：在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，用以比较两个数据采集节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常、缺失的数据传输节点进行预警，从而保证每个数据传输点的安全性，以提高整体数据传输的安全性。
具体的，由于实际采集到的电力数据信息量较大，其内部各区域产业结构，能源结构也不相似，将其分为若干个小区域进行针对分析更有利于对电力数据采集区域进行精准把握。因此，在步骤S1中，对于传感器采集到的原始数据进行数据修正，首先应将电力数据采集区域划分为若干个电力数据采集小区域；
将不同区域内的电力用户分为不同的类型，例如住宅用户、商业用户、工业用户、农业用户等。每种类型的用户具有不同的用电量特点和需求，因此通常会根据用户类型来划分用电量，一种常见的方法是根据用户的年度或月度用电量来划分；通过计算各区域内的平均用电水平，将用户分为不同的级别。例如，高耗电用户：用电量远高于平均水平，通常是工业大型企业、数据中心等；中耗电用户：用电量在平均水平附近，例如一般商业建筑；低耗电用户：用电量明显低于平均水平，例如住宅用户。
对划分不同电力用户后的区域进行电力数据统计，包括电费信息、电压、电流等数据，电费信息的获取逻辑为：该区域内的用户在一年之内每月每户应实际所需缴纳的用电费用，电压和电流的相关数据，可以通过电流互感器和电压传感器测得，电流互感器用于测量电流的大小，它们可以连接到电力线路上，将电流信号转换为可测量的电压信号，这些信号可以用于监测电流负载和检测电流异常情况；电压传感器用于测量电网的电压水平。它们通常与电流互感器一起使用，以便计算电力的有功和无功成分。
由于数据采集完成后，对数据进行上传的过程中可能出现隐私数据的泄露，从而影响到电力数据的安全共享，因此需要及时的对数据采集过程中采集到的电力数据进行监测，具体步骤如下：
步骤S1.1 获取传感器在t时间内采集到的区域内的若干个监测数据，统计各个监测数据构建数据集；
步骤S1.2 根据不同区域内采集到的数据分别建立数据集，计算数据集的均值和标准差/>，均值表示数据集的中心位置，标准差度量数据点相对均值的离散程度，然后，对数据集中的每个数据点进行标准化处理，表达式为：/>，式中，z表示标准分数，是第i个数据点的值，/>是数据集的均值，/>是数据集的标准差，数据集均值计算公式为：，N为数据点的总数；数据的标准差计算公式为：/>；式中，表示数据集中每个数据点到数据集均值的差值的平方和；
步骤S1.3 在计算每个数据点的标准分数后，建立数据集中加密数据的正态分布的密度概率函数，，式中，/>表示在/>处数据点的密度，正态分布的密度概率函数可以用来计算随机变量落在某个区间内的概率，具体的，正态分布的概率密度函数可以用于计算加密的数据落在某个区间之内的概率。这个概率可以通过对概率密度函数在区间上进行积分来计算，表达式为：/>，为/>上任意的两个数据点，且/>，/>和/>的具体数值由本领域技术人员根据实际采集电力数据获得，在此不做限定；
统计正态分布的密度概率函数在数据点上的加密数据的个数记为S，计算在数据点/>上的加密数据的概率密度，即数据加密指数，表达式为/>，式中，HK表示数据加密指数，p表示为在/>数据点上所有数据的密度概率；
在获取到数据加密指数后，数据加密指数用于评估传感器组采集到的不同区域需要加密的数据对整个数据集的影响程度，当加密质量指数越大时，说明数据集中需要加密的数据概率越大，即需要被加密的数据量越多，此时生成重点监测信号，工作人员在接收到重点监测信号后，对进行共享的电力数据进行严格监测，用以保证数据共享过程中的安全性；当加密质量指数越小时，说明数据集中需要加密的数据概率越低，即需要被加密的数据量越少，此时生成一般监测信号，工作人员在接收到一般监测信号后，可对进行共享的电力数据进行正常监测，用以保证数据共享过程中的安全性。
对于数据采集过程中需要进行重点监测的数据集，同时需要在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，以保证数据节点传输数据的安全性，通过建立数据采集节点间的相关系数，用以比较两个数据节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常、缺失的数据传输节点进行预警，具体步骤如下：
步骤S2.1 在利用不同的数据节点对数据进行采集传输时，考虑到数据的传输需要经过多个数据传输节点，则需要在每个数据节点上安装数据传感器，其中每个维度代表一个加密数据的参数，例如，将用户对加密数据的访问频率以及数据的传输速度、时间等参数作为不同的维度；其中，用户对加密数据的访问频率可以通过引入计数器或计量器来跟踪数据访问次数；
步骤S2.2 将每个维度的数据进行标准化归一处理，选择前后两个监测点作为一组数据，选取其中的一组数据作为一组参照数据，将其他参照数据与其进行比较，用以衡量了两个数据组之间的总体线性关系；
步骤S2.3 对于每组数据中的前后两个监测点，比较两个监测点之间的关联性，计算公式为；，对于发出重点监测信号监测的监测点，比较两个监测点之间的关联性，计算公式为；，式中，/>是监测点Z和监测点Y的相关系数，/>和/>分别是两个监测点在第i个特征维度上的值，K是特征维度的总数，t是调节因子，且/>计算了两个监测数据点的差值乘积的总和，用来度量两个变量的协方差，对于/>则计算了每个数据点的差值平方的总和的平方根，用来度量两个数据点的标准差乘积将两个数据点的协方差除以它们各自的标准差的乘积，从而计算出它们之间的标准化线性关系，得到的相关系数/>；
步骤S2.4 在获取到两个数据节点间数据的相关系数后，将其与安全阈值进行比较，若/>，系统预测数据间的关联性具有较强的完整性，数据能够安全稳定的进行传输，此时不生成预警信号；若/>，系统预测数据间的关联性较弱，即数据在传输过程中出现数据泄露或者丢失的情况，导致数据不能够安全稳定的进行传输，此时发出预警信号，操作人员在收到预警信号后，可以暂停相关系统或者断开网络连接从而关闭数据传输通道。
在此说明的是，安全阈值的具体数值由本领域技术人员根据实际采集电力数据信息进行设置，在此不做限定。
实施例2
本实施例所述一种电力数据安全共享系统，包括数据采集单元1、数据处理单元2、数据监测单元3；
其中，
数据采集单元1：先是对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据；
数据处理单元2：计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密数据指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号；
数据监测单元3：在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，用以比较两个数据节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常、缺失的数据传输节点进行预警。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上所述的电力数据安全共享方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种电力数据安全共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据；
S2：计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号；
S3：在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，比较两个数据采集节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常的数据传输节点进行预警；
所述利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据具体包括以下步骤：
步骤S1.1 获取传感器在t时间内采集到的区域内的若干个监测数据，统计各个监测数据构建数据集；
步骤S1.2 根据不同区域内采集到的数据分别建立数据集，计算数据集的均值和标准差，表达式为：，式中，z表示标准分数，/>是第i个数据点的值，/>是数据集的均值，/>是数据集的标准差，数据集均值计算公式为：/>，N为数据点的总数；数据的标准差计算公式为：/>；式中，/>表示数据集中每个数据点到数据集均值的差值的平方和；
步骤S1.3 在计算每个数据点的标准分数后，建立数据集中加密数据的正态分布的密度概率函数，，式中，/>表示在/>处数据点的密度，正态分布的密度概率函数用来计算随机变量落在某个区间内的概率，表达式为：，/>为/>上任意的两个数据点，且；
所述计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号具体包括：统计正态分布的密度概率函数在数据点上的加密数据的个数记为S，计算在数据点/>上的加密数据的概率密度，即数据加密指数，表达式为/>，式中，HK表示数据加密指数，P表示为在/>数据点上所有数据的密度概率；
在获取到数据加密指数后，当加密质量指数越大时，说明数据集中需要加密的数据概率越大，即需要被加密的数据量越多，此时生成重点监测信号；当加密质量指数越小时，说明数据集中需要加密的数据概率越低，即需要被加密的数据量越少，此时生成一般监测信号。
2.根据权利要求1所述的一种电力数据安全共享方法，其特征在于，通过建立数据采集节点间的相关系数，比较两个数据采集节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常的数据传输节点进行预警具体包括以下步骤：
步骤S2.1 在利用不同的数据节点对数据进行采集传输时，则需要在每个数据节点上安装数据传感器，其中每个维度代表一个加密数据的参数；
步骤S2.2 将每个维度的数据进行标准化归一处理，选择前后两个监测点作为一组数据，将两组数据进行比较，用以衡量了两个数据组之间的总体线性关系；
步骤S2.3 对于每组数据中的前后两个监测点，比较两个监测点之间的关联性，计算公式为；，对于发出重点监测信号监测的监测点，比较两个监测点之间的关联性，计算公式为；，式中，/>是监测点Z和监测点Y的相关系数，/>和/>分别是两个监测点在第i个特征维度上的值，K是特征维度的总数，t是调节因子，且/>计算了两个监测数据点的差值乘积的总和，用来度量两个变量的协方差，对于/>计算了每个数据点的差值平方的总和的平方根，用来度量两个数据点的标准差乘积将两个数据点的协方差除以它们各自的标准差的乘积，从而判断数据之间的标准化线性关系；
在获取到两个数据节点间数据的相关系数后，将相关系数与安全阈值进行比较，若，此时不生成预警信号；若/>，此时发出预警信号。
3.一种电力数据安全共享系统，用于实现权利要求1或2所述的共享方法，其特征在于：包括数据采集单元、数据处理单元以及数据监测单元；
数据采集单元先是对不同区域内的用户的用电类型进行区分，利用传感器组分别采集不同区域内的电力原始数据；数据处理单元计算数据集中加密数据的正态分布密度概率，建立数据加密指数，并对数据加密数据指数进行分析，分别生成重点监测信号和一般监测信号；数据监测单元在数据采集过程中对每个数据采集节点进行监测，数据传输过程中在接收到重点监测信号后，通过建立数据采集节点间的相关系数，用以比较两个数据节点数据的关联性，对数据传输过程中出现异常、缺失的数据传输节点进行预警。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如权利要求1或2所述的电力数据安全共享方法的步骤。
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2023
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