基于RBF神经网络的电力监控系统网络安全态势感知方法

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中文摘要：电力监控系统涉及大量敏感数据和控制指令,若遭遇网络攻击,可能引发系统功能的全面瘫痪,并导致重要数据的非法外流,这些潜在风险对电力系统的安全运营构成极大威胁.因此,本文采用径向基函数(RBF)神经网络,设计电力监控系统网络安全态势感知方法.采集电力监控系统网络数据,并采用S-G平滑滤波进行去噪处理.利用主成分分析法提取电力监控系统网络数据特征,建立神经网络模型,将提取的电力监控系统网络数据特征作为输入,从而输出电力监控系统网络安全态势感知结果.实验结果表明,所提方法的安全态势感知准确率高且感知速率快,具有实际应用价值.

作者：

胡同圣

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作者单位：

国网阿克苏供电公司,新疆阿克苏,843000

关键词：

RBF神经网络态势感知 S-G平滑滤波主成分分析电力监控系统

出版年：

2024

DOI：

10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.9.064

电子元器件与信息技术

ISSN：

年,卷(期)：2024.8(9)