CN117640218A - 一种电力网络安全仿真方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种电力网络安全仿真方法和系统。其特征在于，所述方法包括：对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护。通过建立电力系统的仿真模型，可以模拟各种电力网络安全场景，预测并发现潜在的安全风险。
Description
技术领域
本发明提出了一种电力网络安全仿真方法和系统，属于电力技术领域。
背景技术
随着电力系统的不断发展，电力网络安全问题日益突出。为了提高电力网络的安全性，需要对电力网络进行仿真和评估。然而，现有的电力网络安全仿真方法存在一些问题，例如仿真场景不够真实、评估结果不够准确等。因此，需要一种电力网络安全仿真方法，以提高仿真和评估的准确性和可靠性。
在现有的电力网络安全仿真方法中，一些方法只是对电力网络进行简单的模拟，而没有考虑到电力网络的复杂性和时变性。另外，一些方法只是对电力网络进行静态的模拟，而没有考虑到电力网络的动态性和变化性。此外，一些方法只是对电力网络进行简单的攻击模拟，而没有考虑到电力网络的复杂性和多变性。因此，需要一种电力网络安全仿真方法，可以真实地模拟电力网络的实际运行情况，并准确地评估电力网络的安全性。
发明内容
本发明提供了一种电力网络安全仿真方法和系统，用以解决上述技术问题：
本发明提出的一种电力网络安全仿真方法，所述方法包括：
S1：对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；
S2：通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估；
S3：定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估；
S4：基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护。
进一步的，所述对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；包括：
S11：确定需要收集的参数数据类型，所述参数数据类型包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数；
S12：根据确定的参数数据类型，通过电网图纸以及SCADA系统获取电网拓扑的相关数据，所述电网拓扑的相关数据包括各个设备之间的连接关系、线路长度以及导线型号；
S13：通过智能电表对电力系统中各个节点的实时负荷数据进行收集，所述实时负荷数据覆盖不同时间段的负荷变化情况；
S14：通过发电设备自身的监控系统获取各个发电设备的状态信息，所述状态信息包括实时状态、运行参数以及输出功率；
S15：通过设备手册收集电力设备的参数数据，所述参数数据包括额定参数、技术特征以及运行限制；
S16：利用收集到的所述电力系统的参数数据通过电力系统仿真软件，建立电力系统的仿真模型。
进一步的，所述通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估，包括：
S21：在电力系统中布置传感器，并设置传感器采样频率，通过所述传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并计算每个传感器的采样数据，所述实际运行参数数据包括电压、电流、功率因数、频率、温度以及电力负荷；所述传感器包括电压传感器、电流传感器、频率传感器、温度传感器以及负荷传感器；所述传感器按照传感器类型首字母加上安装时间先后顺序进行唯一编号；
S22：对采集到的所述运行参数数据以及采样数据进行预处理，并根据预处理结果进行数据质量划分；所述预处理包括数据清洗以及异常值处理；
S23：将进行过所述数据质量划分后的所述运行参数数据进行归一标准化计算，生成电力系统运行参数的数据集，并将所述数据及划分为训练集以及测试集，并确定训练集以及测试集的比例。
进一步的，所述对采集到的所述运行参数数据进行预处理，并根据预处理结果进行数据质量划分；所述预处理包括数据清洗以及异常值处理，包括：
S221：对采集到的所述运行参数数据进行数据清洗，所述数据清洗包括去除重复数据以及填补缺失数据；
S222：通过机器学习算法对进行数据清洗后的运行参数数据进行检测，并基于阈值对所述运行参数数据进行判断，若超过设置的上下阈值则视为异常值；
S223：若判断为异常值则对所述异常值进行处理，所述异常值处理包括删除异常值以及替换异常值；
S224：对预处理后的运行参数数据进行分析，并根据分析结果进行数据质量评估；所述分析包括缺失值分析、数据一致性分析、异常值分析、数据分布分析、相关性分析以及可视化分析；
S225：根据数据质量评估结果，判断不同运行参数数据的数据质量等级，所述数据质量等级分为高质量数据、中质量数据以及低质量数据。
进一步的，所述对预处理后的运行参数数据进行分析，并根据分析结果进行数据质量评估；包括
对所述预处理后的运行参数数据进行分析，所述分析包括缺失值分析、数据一致性分析、异常值分析、数据分布分析、相关性分析以及可视化分析；
根据对运行参数数据的分析结果进行归一化处理，并将分析结果范围映射为[0,1]，得到不同类型的分析结果，并将不同类型的分析结果进行加权平均，获得数据质量数值，并将数据质量数值划分为一档、二档以及三档，所述一档范围为[0.85,1]，所述二档范围为[0.5,0.85)，所述二档范围为[0,05)；所述一档为高质量数据，所述二档为中质量数据，所述三档为低质量数据。
进一步的，所述将进行过所述数据质量划分后的所述运行参数数据划分为训练集以及测试集，并确定训练集以及测试集的比例；包括：
确定所述运行参数数据的质量等级，并根据所述质量等级确定每个质量等级在训练集以及测试集中的比例占比，
所述比例占比的确定方法如下：将数据质量等级设置为Q，且Q为正整数，Q∈[1,3]，1代表高质量数据，2代表中等质量数据，3代表低质量数据；
将训练集与测试集的比例设置为P，所述P∈[0,1]；
将每个质量等级在训练集以及测试集中的比例占比设为R(Q)，则
R(Q)＝(1-P)×(Q-1)/(3-1)+0.5×P
其中，所述(Q-1)/(3-1)表示质量等级在训练集中的比例，0.5×P表示质量等级在测试集中的比例。
进一步的，所述定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估，包括：
S31：定义仿真场景，所述仿真场景包括输入数据的特征、分布和范围以及期望的输出结果；
S32：通过模拟器生成仿真数据，所述仿真数据包括故障模拟数据、随机扰动数据以及攻击模拟数据；
S33：对生成的所述仿真数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗以及平滑处理；
S34：根据定义的仿真场景，并将生成的仿真数据输入到电力系统的仿真模型中，通过所述电力系统的仿真模型对所述电力网络安全进行评估，并输出评估结果；
S35：将输出的评估结果与期望的输出结果进行比较，判断电力系统在不同仿真场景下的安全性能。
进一步的，所述故障类型包括短路、断线以及设备损坏，所述故障类型覆盖电力系统的不同位置以及不同位置的不同严重程度；
所述随机扰动包括负荷波动以及天气突变，所述随机扰动用于对电力系统不同工况下的响应能力进行考察；
所述模拟攻击包括恶意操作设备以及入侵控制系统，所述模拟攻击数据用于评估电力系统对安全威胁的抵抗能力。
进一步的，所述基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案、加强网络安全防护、改进监测以及控制系统，包括：
S41：对所述电力网络安全评估结果以及安全性能进行分析，获得分析结果，所述分析结果包括电力网络安全存在的安全威胁、电力系统的脆弱性以及鲁棒性；
S42：根据分析结果，制定风险管控策略，所述风险管控策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护；
S43：所述制定应急预案包括根据分析结果，制定不同类型安全事件的应急预案，并根据应急预案确定应急响应的组织结构、责任人以及沟通机制；并确定应急资源的准备和调配计划；
S44：所述加强网络安全防护包括根据分析结果，加强电力网络的安全防护措施，所述安全包括物理安全、网络安全以及数据安全；所述安全防护测试包括实施访问控制、身份控制以及加密通信；
S45：建立定期检查和评估机制，对风险管理策略的有效性和实施情况进行监督和评估，及时调整和改进策略。
本发明提出的一种电力网络安全仿真系统，所述系统包括：
数据采集模块：对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；
数据处理模块：通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估；
场景定义模块：定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估；
安全评估模块：基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护。
本发明有益效果：通过建立电力系统的仿真模型，可以模拟各种电力网络安全场景，预测并发现潜在的安全风险。同时，通过模拟器生成的仿真数据能够更真实地模拟电力系统的实际运行情况，使得安全评估结果更准确，从而制定更有效的风险管理策略；本发明能够根据电力网络安全评估结果，制定针对性的风险管理策略，包括应急预案和网络安全防护措施。这些策略能够有效地应对各种电力网络安全威胁，提高电力系统的稳定性和可靠性；通过自动化和智能化的仿真过程，可以大大减少人工操作和干预，提高工作效率。同时，本发明能够实时更新电力系统运行参数数据，使得仿真模型始终与实际系统保持一致，从而提高了仿真结果的实时性和准确性；能够提供准确的电力网络安全评估结果，为决策者提供可靠的数据支持。通过制定合理的风险管理策略，决策者可以更加准确地评估电力系统的安全状况，制定合理的应对措施；这种电力网络安全仿真方法能够提高电力系统的安全性和稳定性，为电力行业的可持续发展提供有力保障。同时，这种方法还能够促进电力行业与信息技术的融合，推动电力行业的现代化进程。
附图说明
图1为本发明所述一种电力网络安全仿真方法步骤图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本发明的一个实施例，一种电力网络安全仿真方法，所述方法包括：
S1：对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；
S2：通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估；
S3：定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估；
S4：基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护。
上述技术方案的工作原理为：收集电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数数据，并基于这些数据建立电力系统的仿真模型；利用传感器等设备采集实时的电力系统运行参数数据，然后对这些数据进行预处理，包括数据清洗(去除重复数据、填补缺失数据)以及异常值处理，确保数据的完整性和准确性。接着将预处理后的数据分为训练集和测试集，以便进行后续的模型训练和评估。使用训练集对建立的仿真模型进行训练，以学习电力系统的特征和行为规律，同时利用测试集对模型的性能进行评估，验证其对实际数据的拟合程度和准确性。进行仿真场景定义，在定义好仿真场景后，利用模拟器生成符合要求的仿真数据。这些数据可以模拟电力系统在不同工作状态下的运行情况，为后续的安全评估提供输入数据。将生成的仿真数据输入到仿真模型中进行电力网络安全评估，分析系统在不同场景下的安全性能。根据评估结果，制定相应的风险管理策略，包括制定应急预案和加强网络安全防护措施，以应对可能出现的安全风险和问题。
上述技术方案的效果为：通过传感器采集实际运行参数数据，并建立仿真模型，可以实现对电力系统的实时监测和评估。这有助于及时发现电力系统中的异常情况和潜在风险，提高对电力系统状态的实时感知能力；利用训练集对仿真模型进行训练，可以学习电力系统的特征和规律，从而实现对电力设备的预测性维护。当模型检测到潜在故障或问题时，可以提前采取相应的维护措施，降低设备故障率，提高设备可靠性和持续性运行能力；通过定义仿真场景并生成符合要求的仿真数据，结合仿真模型进行电力网络安全评估，可以全面分析系统在不同场景下的安全性能，识别潜在的风险和问题。基于评估结果，可以制定相应的风险管理策略，包括制定应急预案和加强网络安全防护，从而提高电力系统的安全性和稳定性；通过实时监测、预测性维护和风险管理策略，可以提高电力系统的运行效率，减少因故障停电而造成的损失，降低维护成本和生产停工损失。
本发明的一个实施例，所述对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；包括：
S11：确定需要收集的参数数据类型，所述参数数据类型包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数；
S12：根据确定的参数数据类型，通过电网图纸以及SCADA系统获取电网拓扑的相关数据，所述电网拓扑的相关数据包括各个设备之间的连接关系、线路长度以及导线型号；
S13：通过智能电表对电力系统中各个节点的实时负荷数据进行收集，所述实时负荷数据覆盖不同时间段的负荷变化情况；
S14：通过发电设备自身的监控系统获取各个发电设备的状态信息，所述状态信息包括实时状态、运行参数以及输出功率；
S15：通过设备手册收集电力设备的参数数据，所述参数数据包括额定参数、技术特征以及运行限制；
S16：利用收集到的所述电力系统的参数数据通过电力系统仿真软件，建立电力系统的仿真模型。
上述技术方案的工作原理为：需要确定需要收集的参数数据类型，包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息和电力设备参数。这些数据类型涵盖了电力系统运行所需的基本信息；根据确定的参数数据类型，进行数据采集工作。通过电网图纸和SCADA系统获取电网拓扑的相关数据，包括设备之间的连接关系、线路长度和导线型号。利用智能电表实时收集各个节点的负荷数据，覆盖不同时间段的负荷变化情况。同时，通过发电设备自身的监控系统获取各个发电设备的状态信息，包括实时状态、运行参数和输出功率。此外，还需要从设备手册中收集电力设备的参数数据，包括额定参数、技术特征和运行限制等；利用收集到的参数数据，通过电力系统仿真软件建立电力系统的仿真模型。在建立仿真模型的过程中，将各种参数数据结合起来，形成完整的电力系统模型，以便后续的仿真分析和评估工作。
上述技术方案的效果为：通过建立电力系统的仿真模型，可以更全面地了解电网拓扑、负荷信息、发电设备状态和电力设备参数，有助于识别潜在的问题和瓶颈，并采取相应的优化和改进措施，提高系统的运行可靠性；仿真模型可以帮助分析电力系统在不同工况下的运行情况，找到系统的优化方案，提高能源利用效率，降低能源浪费，从而降低系统运行成本；基于仿真模型的分析结果，可以为电力系统的决策制定和规划提供科学依据，包括扩建、改造和升级方案的确定，有助于系统的长期发展与规划；仿真模型可以用于风险评估和预警系统设计，帮助及时发现潜在风险并采取预防措施，保障电网安全稳定运行；通过对实时负荷数据和发电设备状态信息的收集，可以加强对电力系统的实时监测和故障响应能力，提高系统的应急处理水平。
本发明的一个实施例，所述通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估，包括：
S21：在电力系统中布置传感器，并设置传感器采样频率，通过所述传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并计算每个传感器的采样数据，所述实际运行参数数据包括电压、电流、功率因数、频率、温度以及电力负荷；所述传感器包括电压传感器、电流传感器、频率传感器、温度传感器以及负荷传感器；所述传感器按照传感器类型首字母加上安装时间先后顺序进行唯一编号，例如电流传感器第一个安装则编号为DL1，负荷传感器第k个安装则编号为DHk，若遇到首字母重复则用前两位字母编号，依次类推。
所述采样数据计算方法为：
其中，SamplingL表示传感器的采样数据，L表示传感器类型，Lk表示传感器类型为L且编号为k的传感器的采样信息，表示类别为L的传感器中编号为k的传感器的权重。
S22：对采集到的所述运行参数数据以及采样数据进行预处理，并根据预处理结果进行数据质量划分；所述预处理包括数据清洗以及异常值处理；
S23：将进行过所述数据质量划分后的所述运行参数数据进行归一标准化计算，生成电力系统运行参数的数据集，并将所述数据及划分为训练集以及测试集，并确定训练集以及测试集的比例。所述归一标准化公式为：
其中，Yαβ表示归一化后的电力系统运行参数的值，α表示数据集中第α个参数，β为第β个样本数据，n为数据集的大小，Yαβ为原始电力参数系统运行参数的值，Xαβ为原始数据集中的第α个参数，第β个样本数据的值。
上述技术方案的工作原理为：在电力系统中布置传感器，例如电压传感器、电流传感器、温度传感器等，并设置传感器的采样频率。通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，包括电压、电流、功率因数、频率、温度以及电力负荷等参数；并计算每个传感器的采样数据，对采集到的实际运行参数数据以及采样数据进行预处理，包括数据清洗和异常值处理。数据清洗可以包括去除重复数据、填补缺失数据和纠正数据格式等操作，以确保数据的完整性和准确性。异常值处理则是针对数据中可能存在的异常数值进行识别和修正，以提高数据的可靠性和准确性；根据预处理后的结果，对运行参数数据进行质量划分，将进行过所述数据质量划分后的所述运行参数数据进行归一标准化计算，生成电力系统运行参数的数据集，并将所述数据及划分为训练集以及测试集，并确定训练集以及测试集的比例。
这可以帮助确保训练集和测试集中的数据能够充分代表电力系统的实际情况，并且在模型训练和评估过程中能够得到合理的结果；根据具体需求和数据量大小以及质量等级，确定训练集和测试集的比例。
上述技术方案的效果为：通过布置传感器并设置合适的采样频率，能够实时、精确地采集电力系统的各种运行参数数据，包括电压、电流、功率因数、频率、温度以及电力负荷等。这样可以更全面地了解电力系统的运行状态，有利于优化系统管理和性能评估，通过计算每个传感器的采样数据可以监测电力系统的运行状况以及分析电力系统负荷特性支持电力系统的稳定运行以及智能化管理；通过预处理包括数据清洗和异常值处理，可以提高数据的质量和准确性。清洗和处理后的数据更加可靠，有利于后续的模型训练和性能评估，避免了因数据质量低下而导致的模型误差和不确定性；将预处理后的数据分为训练集和测试集，能够有效地对仿真模型进行训练和性能评估。训练集用于模型的学习和参数调整，测试集用于验证模型的泛化能力和准确性，从而确保模型对未知数据的推广能力和预测准确性；通过对电力系统实际运行数据的精细化采集、预处理和模型训练评估，可以为电力系统的运行管理和决策提供更可靠的数据支持。这有助于提高电力系统的稳定性、安全性和效率，为系统运行和维护提供科学依据。通过上述公式能够综合考虑不同传感器的数据贡献、提高数据利用效率，有助于提高电力系统数据处理的准确性和全面性。同时，上述公式通过引入权重项，可以对不同类型、不同编号的传感器采样数据进行加权处理，从而更准确地反映出传感器的重要性和影响程度。这有助于在建立仿真模型时更精确地考虑各个传感器的数据贡献，提高模型的准确性和可靠性；将多个传感器的采样数据进行加权求和，可以综合考虑不同参数的影响，形成更全面的系统状态描述。这有助于评估电力系统的整体运行状况，提高对系统行为的理解和分析能力；通过对不同传感器的数据进行加权汇总，可以更有效地利用传感器采集到的信息，避免信息冗余或重复，提高数据的利用效率；公式中的参数L和k可以适应不同类型和不同数量的传感器，因此这种计算方法具有一定的通用性和灵活性，可以适用于多种传感器组合的情况。上述归一标准化公式可以提高模型的训练效果，减小特征之间的差异，并改善模型的性能评估，从而帮助提升电力系统仿真模型的准确性和可靠性。同时，通过归一化标准化，将不同参数之间的数值范围统一到一个较小的区间内，消除了参数之间的量纲差异。这样可以使得不同参数在模型训练过程中具有相同的重要性，避免某些参数对模型的影响过大；归一化后的数据集可以更好地满足模型对输入数据的要求。通常情况下，模型对于输入数据的分布有一定的假设，归一化可以使数据更接近假设的分布，从而提高模型的训练效果；归一化可以减小不同特征之间的差异。当特征之间的差异较大时，模型可能会更关注那些具有较大数值范围的特征，从而忽略了其他特征的影响。通过归一化，可以减小特征之间的差异，使得模型更平衡地考虑各个特征的贡献；归一化后的数据集可以更准确地评估模型的性能。由于归一化消除了参数之间的量纲差异，因此可以更公平地比较不同模型在不同参数上的表现，更准确地评估模型的性能。
本发明的一个实施例，所述对采集到的所述运行参数数据进行预处理，并根据预处理结果进行数据质量划分；所述预处理包括数据清洗以及异常值处理，包括：
S221：对采集到的所述运行参数数据进行数据清洗，所述数据清洗包括去除重复数据以及填补缺失数据；
S222：通过机器学习算法对进行数据清洗后的运行参数数据进行检测，并基于阈值对所述运行参数数据进行判断，若超过设置的上下阈值则视为异常值；
S223：若判断为异常值则对所述异常值进行处理，所述异常值处理包括删除异常值以及替换异常值；
S224：对预处理后的运行参数数据进行分析，并根据分析结果进行数据质量评估；所述分析包括缺失值分析、数据一致性分析、异常值分析、数据分布分析、相关性分析以及可视化分析；
S225：根据数据质量评估结果，判断不同运行参数数据的数据质量等级，所述数据质量等级分为高质量数据、中质量数据以及低质量数据。
上述技术方案的工作原理为：对采集到的运行参数数据进行数据清洗，包括去除重复数据和填补缺失数据。去除重复数据可以避免在后续分析中对同一数据重复计算，填补缺失数据则可以保证数据完整性。接着，通过机器学习算法对清洗后的数据进行检测，基于预设的阈值判断是否存在异常值。如果某一运行参数数据超过了设置的上下阈值，则视为异常值；针对检测出的异常值，进行相应的处理。处理方式可以包括删除异常值和替换异常值。删除异常值是指直接将异常值从数据集中剔除，以保证后续分析和建模的准确性；替换异常值则是通过合适的方法(如均值、中位数或者插值)用合理的数值替代异常值，以保障数据的完整性和可靠性；对预处理后的运行参数数据进行全面的分析，包括缺失值分析、数据一致性分析、异常值分析、数据分布分析、相关性分析以及可视化分析。根据分析结果，对不同运行参数数据的数据质量进行评估，并划分为高质量数据、中质量数据和低质量数据。
上述技术方案的效果为：通过去除重复数据和填补缺失数据，以及使用机器学习算法进行异常值检测和处理，可以有效提高数据的完整性和准确性。这有助于消除数据中的错误和不一致性，为后续分析和应用提供更可靠的基础数据；通过对预处理后的运行参数数据进行缺失值、一致性、异常值、数据分布、相关性等多方面的分析，可以全面评估数据的质量状况。这样可以帮助用户深入了解数据特征，发现潜在问题，并为数据质量等级划分提供客观依据；根据数据质量评估结果，将不同运行参数数据划分为高、中、低质量等级，有助于用户在实际应用中有针对性地选择和利用数据。高质量数据可以直接支持重要决策和建模，而中低质量数据则可能需要额外处理或者辅助分析；结合可视化分析，可以直观呈现数据的分布情况、相关性关系等，帮助用户快速理解数据特征和质量状况。这有助于加强用户对数据的信任度，提升数据应用时的决策效率。
本发明的一个实施例，所述对预处理后的运行参数数据进行分析，并根据分析结果进行数据质量评估；包括
对所述预处理后的运行参数数据进行分析，所述分析包括缺失值分析、数据一致性分析、异常值分析、数据分布分析、相关性分析以及可视化分析；
根据对运行参数数据的分析结果进行归一化处理，并将分析结果范围映射为[0,1]，得到不同类型的分析结果，并将不同类型的分析结果进行加权平均，获得数据质量数值，并将数据质量数值划分为一档、二档以及三档，所述一档范围为[0.85,1]，所述二档范围为[0.5,0.85)，所述二档范围为[0,05)；所述一档为高质量数据，所述二档为中质量数据，所述三档为低质量数据。所述数据质量数值通过如下公式获取：
其中，Dquality表示数据质量数值，Ji表示第i个分析结果的数据质量得分，表示第i个分析结果的权重，N表示不同类型分析结果的数量。
上述技术方案的工作原理为：首先对预处理后的运行参数数据进行分析，包括缺失值分析：对预处理后的运行参数数据进行缺失值分析，统计每个字段的缺失情况，了解数据的完整性和可用性。数据一致性分析：分析各个字段数据之间的逻辑关系和一致性，确保数据没有逻辑上的矛盾和错误。异常值分析：通过统计分析和数据分布情况，识别和分析异常值，排除错误输入或错误采集导致的异常数据。数据分布分析：对数据的分布情况进行统计和分析，包括均值、方差、偏度、峰度等指标，了解数据的分布特征。相关性分析：通过相关性分析探索各个字段之间的相关关系，包括线性相关性和非线性相关性，以发现变量之间的潜在关联。可视化分析：利用图表、图形等可视化手段对数据进行展示和分析，更直观地呈现数据的特征和规律。将各项分析结果映射到[0,1]的范围内，使得不同指标具有可比性；为了综合考虑各项分析结果的重要性，对归一化后的分析结果进行加权平均，得到一个综合的数据质量数值；根据综合的数据质量数值，将其划分为一档、二档和三档，其中一档表示高质量数据，二档表示中等质量数据，三档表示低质量数据。
上述技术方案的效果为：通过缺失值分析、数据一致性分析、异常值分析、数据分布分析、相关性分析以及可视化分析，能够全面了解预处理后的运行参数数据的情况，包括数据完整性、准确性、稳定性和相关性等，有助于发现数据质量问题和潜在的价值信息；对分析结果进行归一化处理并进行加权平均，能够将多个指标综合考虑，得到一个综合的数据质量数值。这有助于简化数据质量评估过程，更直观地比较不同数据质量的高低，并为后续决策提供依据；将数据质量数值划分为一档、二档以及三档，有助于直观地了解数据质量状况，方便业务人员根据实际需求来采取相应的处理和应用策略；通过对数据质量的全面评估，可以帮助决策者更准确地理解数据的可靠性和适用性，从而提高决策的准确性和效率；对数据质量进行评估有助于提高数据的可信度和可用性，使得数据能够更好地被业务部门所利用，从而提升整体业务效果和价值。上述公式考虑了数据归一化、加权平均和数据质量等级划分的需求，能够有效地综合考虑各项分析结果对最终数据质量的影响，提高了数据质量评估的客观性和准确性。同时，上述公式通过对分析结果进行归一化处理，并将结果范围映射为[0,1]，可以消除不同分析结果之间的量纲和数值差异，确保它们具有可比性；根据分析结果的重要性，引入了加权平均的概念。这样做的好处是能够更准确地反映各个分析结果对最终数据质量数值的贡献程度，使得数据质量数值更加客观和全面；通过将数据质量数值划分为一档、二档和三档，可以直观地对数据质量进行分类和评估。这种划分方式使得数据质量的评估更加清晰和具体，有利于后续针对不同档位数据的处理和决策。
本发明的一个实施例，所述将进行过所述数据质量划分后的所述运行参数数据划分为训练集以及测试集，并确定训练集以及测试集的比例；包括：
确定所述运行参数数据的质量等级，并根据所述质量等级确定每个质量等级在训练集以及测试集中的比例占比，所述比例占比的确定方法如下：将数据质量等级设置为Q，且Q为正整数，Q∈[1,3]，1代表高质量数据，2代表中等质量数据，3代表低质量数据；
将训练集与测试集的比例设置为P，所述P∈[0,1]；
将每个质量等级在训练集以及测试集中的比例占比设为R(Q)，则
R(Q)＝(1-P)×(Q-1)/(3-1)+0.5×P
其中，所述(Q-1)/(3-1)表示质量等级在训练集中的比例，0.5×P表示质量等级在测试集中的比例。
例如，假设数据质量等级为Q＝2，比例P＝0.6，则可得出，R(2)＝(1-0.6)×(2-1)/(3-1)+0.5×0.6，即中等质量数据在训练集中的比例为0.4，在测试集中的比例为0.6。
上述技术方案的工作原理为：首先根据之前的数据质量评估结果，将运行参数数据划分为高、中、低三个质量等级。然后根据设定的比例规则，确定每个质量等级在训练集和测试集中的比例占比；根据质量等级的不同，确定了不同的训练集和测试集划分比例，这是为了充分利用数据，并在模型训练和测试中保持一定的数据平衡。通过将不同质量等级的数据分别分配到训练集和测试集中，可以有效利用各类数据，提高数据的利用率，同时也为模型提供了不同质量数据的学习和验证环境，有助于全面评估模型的表现。
上述技术方案的效果为：通过将数据根据质量等级划分为不同的训练集和测试集，可以更灵活地针对不同质量的数据进行训练和测试，从而提高模型的适应性和泛化能力；根据质量等级确定不同比例的训练集和测试集，有助于合理利用数据资源，确保在模型训练和测试过程中充分考虑到不同质量数据的影响，避免浪费高质量数据的同时又能够充分考虑低质量数据的情况；通过考虑不同质量等级数据在训练集和测试集中的比例，有助于提高模型对低质量数据的鲁棒性，使得模型在面对真实世界中的各种质量数据时表现更加稳健；该方案考虑了数据质量等级和训练集与测试集比例之间的关系，能够综合考虑数据质量和数据量的影响，提高了模型训练和测试的效果。本发明的一个实施例，所述定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估，包括：
S31：定义仿真场景，所述仿真场景包括输入数据的特征、分布和范围以及期望的输出结果；
S32：通过模拟器生成仿真数据，所述仿真数据包括故障模拟数据、随机扰动数据以及攻击模拟数据；
S33：对生成的所述仿真数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗以及平滑处理；
S34：根据定义的仿真场景，并将生成的仿真数据输入到电力系统的仿真模型中，通过所述电力系统的仿真模型对所述电力网络安全进行评估，并输出评估结果；
S35：将输出的评估结果与期望的输出结果进行比较，判断电力系统在不同仿真场景下的安全性能。
所述故障类型包括短路、断线以及设备损坏，所述故障类型覆盖电力系统的不同位置以及不同位置的不同严重程度；
所述随机扰动包括负荷波动以及天气突变，所述随机扰动用于对电力系统不同工况下的响应能力进行考察；
所述模拟攻击包括恶意操作设备以及入侵控制系统，所述模拟攻击数据用于评估电力系统对安全威胁的抵抗能力。
上述技术方案的工作原理为：定义电力网络安全评估的仿真场景，包括输入数据的特征、分布和范围以及期望的输出结果。这些输入数据特征可能包括电力系统中的各种参数、设备状态、环境条件等，而期望的输出结果可能是关于电力系统安全性能的指标，比如系统稳定性、故障容忍能力等；根据定义的仿真场景，使用模拟器生成符合要求的仿真数据。这些仿真数据可以包括故障模拟数据(如设备故障情况)、随机扰动数据(如天气变化、负荷波动等)以及攻击模拟数据(如网络攻击、恶意操作等)。生成的仿真数据应该能够覆盖定义的仿真场景，并且具有一定的真实性和多样性；生成的仿真数据可能需要进行预处理，包括数据清洗和平滑处理。数据清洗可以去除异常数据或错误数据，确保生成的数据质量良好；而平滑处理则可以消除数据中的噪声和波动，使数据更符合实际情况。根据定义的仿真场景，将经过预处理的仿真数据输入到电力系统的仿真模型中进行仿真。这个仿真模型可以是一个复杂的数学模型或基于物理规律的仿真软件，用于对电力系统的运行状态和安全性能进行模拟和评估；最后，将模拟得到的评估结果与预期的输出结果进行比较，以判断电力系统在不同仿真场景下的安全性能。通过比较评估结果，可以评估电力系统在面对不同类型的故障、扰动或攻击时的表现，从而为实际电力系统运行提供参考和指导。
上述技术方案的效果为：通过定义仿真场景、生成符合要求的仿真数据并输入到仿真模型中进行评估，可以实现对电力系统安全性能的精细化评估。这样的评估方式能够更充分地考虑各种可能的情景和影响因素，为安全管理提供更全面的支持；通过模拟器生成包括故障模拟数据、随机扰动数据以及攻击模拟数据的仿真数据，可以对电力系统在多种情况下的安全性能进行评估。这有助于发现和解决不同类型的安全隐患，提高系统的整体安全性；对生成的仿真数据进行预处理，包括数据清洗和平滑处理，有助于提升评估结果的准确性。清洗和平滑处理能够消除数据中的干扰和噪声，使评估结果更加可靠；基于仿真模型的评估可以实现对电力系统安全性能的实时评估，包括对系统运行状态的实时监测和预警。这对于及时发现潜在安全风险和采取相应措施具有重要意义；将输出的评估结果与期望的输出结果进行比较，能够直观地判断电力系统在不同仿真场景下的安全性能。这样的比较有助于为管理者提供决策支持，从而改进系统运行和安全管理策略。
本发明的一个实施例，所述基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案、加强网络安全防护、改进监测以及控制系统，包括：
S41：对所述电力网络安全评估结果以及安全性能进行分析，获得分析结果，所述分析结果包括电力网络安全存在的安全威胁、电力系统的脆弱性以及鲁棒性；
S42：根据分析结果，制定风险管控策略，所述风险管控策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护；
S43：所述制定应急预案包括根据分析结果，制定不同类型安全事件的应急预案，并根据应急预案确定应急响应的组织结构、责任人以及沟通机制；并确定应急资源的准备和调配计划；
S44：所述加强网络安全防护包括根据分析结果，加强电力网络的安全防护措施，所述安全包括物理安全、网络安全以及数据安全；所述安全防护测试包括实施访问控制、身份控制以及加密通信；
S45：建立定期检查和评估机制，对风险管理策略的有效性和实施情况进行监督和评估，及时调整和改进策略。
上述技术方案的工作原理为：对电力网络的安全性能进行评估，并根据评估结果进行分析，包括识别电力网络存在的安全威胁、系统的脆弱性和鲁棒性。这一步骤可以通过仿真数据和实际历史数据进行对比分析，以全面了解电力网络的安全状况；根据分析结果，制定针对性的风险管控策略，其中包括制定应急预案和加强网络安全防护。这一步骤需要综合考虑各种安全威胁和系统脆弱性，以及应对这些威胁和脆弱性的有效措施；根据分析结果，制定不同类型安全事件的应急预案，并确定应急响应的组织结构、责任人和沟通机制。同时，还需要确定应急资源的准备和调配计划，以保证在发生安全事件时能够迅速有效地做出反应；根据分析结果，加强电力网络的安全防护措施，包括物理安全、网络安全和数据安全。这涉及到实施访问控制、身份控制和加密通信等安全防护测试，以确保系统的安全性；建立定期检查和评估机制，对风险管理策略的有效性和实施情况进行监督和评估。通过对策略的定期检查和评估，及时发现问题并进行调整和改进，以确保风险管理策略的持续有效性
上述技术方案的效果为：通过对电力网络进行全面的安全评估和分析，能够及时识别存在的安全威胁和系统脆弱性，有针对性地制定风险管控策略。这可以有效提高电力网络的整体安全性能，降低发生安全事件的风险；制定不同类型安全事件的应急预案，并建立应急响应的组织结构、责任人和沟通机制，有助于在安全事件发生时能够迅速有效地做出反应。同时，确定应急资源的准备和调配计划也能够保证应急响应的及时性和有效性；根据分析结果加强电力网络的安全防护措施，包括物理安全、网络安全和数据安全。通过实施访问控制、身份控制和加密通信等安全防护测试，能够有效地提升电力系统的防护能力，降低遭受网络攻击的风险；建立定期检查和评估机制，能够监督和评估风险管理策略的有效性和实施情况，及时发现问题并进行调整和改进。这有助于不断优化风险管理策略，适应不断变化的安全威胁和系统演化，从而保持电力系统安全性能的持续提升。
本发明的一个实施例，一种电力网络安全仿真系统，所述系统包括：
数据采集模块：对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；
数据处理模块：通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估；
场景定义模块：定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估；
安全评估模块：基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护。
上述技术方案的工作原理为：收集电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数数据，并基于这些数据建立电力系统的仿真模型；利用传感器等设备采集实时的电力系统运行参数数据，然后对这些数据进行预处理，包括数据清洗(去除重复数据、填补缺失数据)以及异常值处理，确保数据的完整性和准确性。接着将预处理后的数据分为训练集和测试集，以便进行后续的模型训练和评估。使用训练集对建立的仿真模型进行训练，以学习电力系统的特征和行为规律，同时利用测试集对模型的性能进行评估，验证其对实际数据的拟合程度和准确性。进行仿真场景定义，在定义好仿真场景后，利用模拟器生成符合要求的仿真数据。这些数据可以模拟电力系统在不同工作状态下的运行情况，为后续的安全评估提供输入数据。将生成的仿真数据输入到仿真模型中进行电力网络安全评估，分析系统在不同场景下的安全性能。根据评估结果，制定相应的风险管理策略，包括制定应急预案和加强网络安全防护措施，以应对可能出现的安全风险和问题。
上述技术方案的效果为：通过传感器采集实际运行参数数据，并建立仿真模型，可以实现对电力系统的实时监测和评估。这有助于及时发现电力系统中的异常情况和潜在风险，提高对电力系统状态的实时感知能力；利用训练集对仿真模型进行训练，可以学习电力系统的特征和规律，从而实现对电力设备的预测性维护。当模型检测到潜在故障或问题时，可以提前采取相应的维护措施，降低设备故障率，提高设备可靠性和持续性运行能力；通过定义仿真场景并生成符合要求的仿真数据，结合仿真模型进行电力网络安全评估，可以全面分析系统在不同场景下的安全性能，识别潜在的风险和问题。基于评估结果，可以制定相应的风险管理策略，包括制定应急预案和加强网络安全防护，从而提高电力系统的安全性和稳定性；通过实时监测、预测性维护和风险管理策略，可以提高电力系统的运行效率，减少因故障停电而造成的损失，降低维护成本和生产停工损失。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述方法包括：
对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；
通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估；
定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估；
基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护。
2.根据权利要求1所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；包括：
确定需要收集的参数数据类型，所述参数数据类型包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数；
根据确定的参数数据类型，通过电网图纸以及SCADA系统获取电网拓扑的相关数据，所述电网拓扑的相关数据包括各个设备之间的连接关系、线路长度以及导线型号；
通过智能电表对电力系统中各个节点的实时负荷数据进行收集，所述实时负荷数据覆盖不同时间段的负荷变化情况；
通过发电设备自身的监控系统获取各个发电设备的状态信息，所述状态信息包括实时状态、运行参数以及输出功率；
通过设备手册收集电力设备的参数数据，所述参数数据包括额定参数、技术特征以及运行限制；
利用收集到的所述电力系统的参数数据通过电力系统仿真软件，建立电力系统的仿真模型。
3.根据权利要求1所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估，包括：
在电力系统中布置传感器，并设置传感器采样频率，通过所述传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并计算每个传感器的采样数据，所述实际运行参数数据包括电压、电流、功率因数、频率、温度以及电力负荷；所述传感器包括电压传感器、电流传感器、频率传感器、温度传感器以及负荷传感器；所述传感器按照传感器类型首字母加上安装时间先后顺序进行唯一编号；
对采集到的所述运行参数数据以及采样数据进行预处理，并根据预处理结果进行数据质量划分；所述预处理包括数据清洗以及异常值处理；
将进行过所述数据质量划分后的所述运行参数数据进行归一标准化计算，生成电力系统运行参数的数据集，并将所述数据及划分为训练集以及测试集，并确定训练集以及测试集的比例。
4.根据权利要求3所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述对采集到的所述运行参数数据进行预处理，并根据预处理结果进行数据质量划分；所述预处理包括数据清洗以及异常值处理，包括：
对采集到的所述运行参数数据进行数据清洗，所述数据清洗包括去除重复数据以及填补缺失数据；
通过机器学习算法对进行数据清洗后的运行参数数据进行检测，并基于阈值对所述运行参数数据进行判断，若超过设置的上下阈值则视为异常值；
若判断为异常值则对所述异常值进行处理，所述异常值处理包括删除异常值以及替换异常值；
对预处理后的运行参数数据进行分析，并根据分析结果进行数据质量评估；
根据数据质量评估结果，判断不同运行参数数据的数据质量等级，所述数据质量等级分为高质量数据、中质量数据以及低质量数据。
5.根据权利要求4所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述对预处理后的运行参数数据进行分析，并根据分析结果进行数据质量评估；包括：
对所述预处理后的运行参数数据进行分析，获得运行参数数据的分析结果，所述分析包括缺失值分析、数据一致性分析、异常值分析、数据分布分析、相关性分析以及可视化分析；
根据运行参数数据的分析结果进行归一化处理，并将分析结果范围映射为[0,1]，得到不同类型的分析结果，并将不同类型的分析结果进行加权平均，获得数据质量数值，并将数据质量数值划分为一档、二档以及三档，所述一档范围为[0.85,1]，所述二档范围为[0.5,0.85)，所述二档范围为[0,05)；所述一档为高质量数据，所述二档为中质量数据，所述三档为低质量数据。
6.根据权利要求3或4所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述将进行过所述数据质量划分后的所述运行参数数据划分为训练集以及测试集，并确定训练集以及测试集的比例；包括：
确定所述运行参数数据的质量等级，并根据所述质量等级确定每个质量等级在训练集以及测试集中的比例占比，所述比例占比的确定方法如下：
将数据质量等级设置为Q，且Q为正整数，Q∈[1,3]，1代表高质量数据，2代表中等质量数据，3代表低质量数据；
将训练集与测试集的比例设置为P，所述P∈[0,1]；
将每个质量等级在训练集以及测试集中的比例占比设为R(Q)，则
R(Q)＝(1-P)×(Q-1)/(3-1)+0.5×P
其中，所述(Q-1)/(3-1)表示质量等级在训练集中的比例，0.5×P表示质量等级在测试集中的比例。
7.根据权利要求1所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估，包括：
定义仿真场景，所述仿真场景包括输入数据的特征、分布和范围以及期望的输出结果；
通过模拟器生成仿真数据，所述仿真数据包括故障模拟数据、随机扰动数据以及攻击模拟数据；
对生成的所述仿真数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗以及平滑处理；
根据定义的仿真场景，并将生成的仿真数据输入到电力系统的仿真模型中，通过所述电力系统的仿真模型对所述电力网络安全进行评估，并输出评估结果；
将输出的评估结果与期望的输出结果进行比较，判断电力系统在不同仿真场景下的安全性能。
8.根据权利要求7所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述故障类型包括短路、断线以及设备损坏，所述故障类型覆盖电力系统的不同位置以及不同位置的不同严重程度；
所述随机扰动包括负荷波动以及天气突变，所述随机扰动用于对电力系统不同工况下的响应能力进行考察；
所述模拟攻击包括恶意操作设备以及入侵控制系统，所述模拟攻击数据用于评估电力系统对安全威胁的抵抗能力。
9.根据权利要求1或7所述一种电力网络安全仿真方法，其特征在于，所述基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案、加强网络安全防护、改进监测以及控制系统，包括：
对所述电力网络安全评估结果以及安全性能进行分析，获得分析结果，所述分析结果包括电力网络安全存在的安全威胁、电力系统的脆弱性以及鲁棒性；
根据分析结果，制定风险管控策略，所述风险管控策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护；
所述制定应急预案包括根据分析结果，制定不同类型安全事件的应急预案，并根据应急预案确定应急响应的组织结构、责任人以及沟通机制；并确定应急资源的准备和调配计划；
所述加强网络安全防护包括根据分析结果，加强电力网络的安全防护措施，所述安全包括物理安全、网络安全以及数据安全；所述安全防护测试包括实施访问控制、身份控制以及加密通信；
建立定期检查和评估机制，对风险管理策略的有效性和实施情况进行监督和评估，及时调整和改进策略。
10.一种电力网络安全仿真系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块：对电力系统的参数数据进行收集，所述参数数据包括电网拓扑、负荷信息、发电设备状态信息以及电力设备的参数，根据收集的所述参数数据建立电力系统的仿真模型；
数据处理模块：通过传感器采集电力系统的实际运行参数数据，并对所述运行参数数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集以及测试集，所述训练集用于对所述仿真模型进行训练，所述测试集用于对所述仿真模型的性能进行评估；
场景定义模块：定义仿真场景，根据定义的仿真场景，通过模拟器生成符合要求的仿真数据，并将所述仿真数据输入到所述仿真模型中进行电力网络安全评估；
安全评估模块：基于电力网络安全评估结果，制定风险管理策略，所述风险管理策略包括制定应急预案以及加强网络安全防护。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311648706.4A CN117640218A (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种电力网络安全仿真方法和系统 |
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| CN202311648706.4A CN117640218A (zh) | 2023-12-04 | 2023-12-04 | 一种电力网络安全仿真方法和系统 |
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|---|---|---|---|---|
| CN111652496A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-09-11 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 基于网络安全态势感知系统的运行风险评估方法及装置 |
| CN112330165A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-05 | 中国电力科学研究院有限公司 | 基于特征分离型神经网络的电网暂态稳定评估方法及系统 |
| CN115983714A (zh) * | 2023-01-15 | 2023-04-18 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 边图神经网络电力系统静态安全评估方法及系统 |
-
2023
- 2023-12-04 CN CN202311648706.4A patent/CN117640218A/zh active Pending
Patent Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王虎;柳岩妮;: "基于模糊Petri网的电力信息系统网络安全态势评估", 电力安全技术, no. 08, 20 August 2020 (2020-08-20) * |
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