[发明专利]基于深度神经网络的攻击识别方法及智慧能源功率控制装置

说明书

本发明提供了一种基于深度神经网络微网攻击识别方法，包括采集智慧能源功率控制装置传输的报文；对报文进行预处理；将预处理后的报文输入至深度神经网络模型中进行分类，得到分类结果；根据分类结果，进行相应的处理，所述处理包括当攻击类中存在受到网络攻击的报文时，根据攻击类型进行相应的报警提示生成报警信息进行显示以及生成相应的日志记录，同时对报文进行拦截；当报文均为正常类时，则对报文进行上送。本发明还提供了一种智慧能源功率控制装置。与现有技术相比，保证微网的安全可靠运行。

技术领域

本发明涉及一种电网系统，特别涉及一种基于深度神经网络的攻击识别方法及智慧能源功率控制装置。

背景技术

随着人类社会的不断进步和发展，对能源的需求和要求均不断增加，能源的短缺在一定程度上制约了社会经济的发展；人类对传统的化石能源的大量使用，使得一系列环境问题随之出现，这些问题在一定程度上也反映出了传统电力系统的缺陷。为了解决上述问题或矛盾，能源综合效用如风能、太阳能等新式清洁能源，微网的概念被提出。微网：也称为微电网，是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。

微网集成分布式发电单元、电力电子设备、储能装置以及负荷于一体，其既可以运行于孤岛模式，独立向负载供电，也可以与大电网相连运行于并网模式，实现能量的双向流动。微网技术的发展减小了大电网的负担，改善了供电系统的安全可靠性，并有利于其灵活运用。

微网中的智慧能源功率控制装置需要通过采集微网内各微源、负荷(微网内的负载，也就是用电设备，消耗功率，需上传其开关分合闸信息、功率曲线)的功率以及其他智能设备的状态信息，通过综合的、智能的分析，给出微网系统的最优运行策略，实现微网内分布式能源的协调运行，实现各智能设备运行状态的监控，以及负责与上层能量管理系统、调度中心进行信息交互，其在微网中处于控制中心、信息中心的位置。然而，现阶段微网中各智能设备的信息安全管理能力弱，也不具备容侵容错的功能，特别是随着微网越来越智能化和信息化，信息/网络攻击将成为常态，若不能对这些攻击行为进行主动检测和识别，则会危及到微网内信息的完整性和可靠性，攻击者亦可通过这些异常信息或以智慧能源功率控制装置为跳板，进一步攻击上层系统。

微源：是指微网中的分布式发电单元，如光伏发电、风力发电、微型燃气轮机、燃料电池等发电设备。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度神经网络的攻击识别方法及智慧能源功率控制装置，要解决的技术问题是提高微网的信息安全性以及运行可靠性。

为解决上述问题，本发明采用以下技术方案实现：一种基于深度神经网络的微网攻击识别方法，包括如下步骤：

步骤一、采集智慧能源功率控制装置传输的报文；

步骤二、对报文进行预处理；

步骤三、将预处理后的报文输入至深度神经网络模型中进行分类，得到分类结果，所述分类包括正常类和攻击类；

步骤四、根据分类结果，进行相应的处理，所述处理包括当攻击类中存在受到网络攻击的报文时，根据攻击类型进行相应的报警提示生成报警信息进行显示以及生成相应的日志记录，同时对报文进行拦截；当报文均为正常类时，则对报文进行上送。

进一步地，所述步骤四还包括将报警信息以及日志记录上送。

进一步地，所述步骤四还包括对报警信息以及日志记录进行保存。

进一步地，所述步骤三中将预处理后的报文输入至深度神经网络模型中进行攻击分类前，还需要对深度神经网络模型进行模型训练，包括如下步骤：

一、采集智慧能源功率控制装置的报文的正负样本作为训练样本：所述正样本为未受到攻击的正常报文，所述负样本为受到网络攻击的被攻击报文，所述负样本包括Dos攻击以及虚假数据攻击的攻击样本；

二、数据预处理