[发明专利]一种智能电网信息敏感度的动态评估方法及系统

权利要求书

1.一种智能电网信息敏感度的动态评估方法，其特征在于，方法步骤包括：

S1：获取原始电网数据信息，所述原始电网数据信息为待评估电网的历史结构化用电数据信息、业务数据流通环境信息以及历史业务参与者的隐私数据信息；

S2：基于所述原始电网数据信息进行计算分析处理，获得客观性信息因素I、电力业务运营环境C以及业务参与者体验P信息敏感度评估指标量化值；

S3：对客观性信息因素I、电力业务运营环境C以及业务参与者体验P之间的关联映射关系进行分析，采用自学习的方法获得多因素影响下的关联映射函数f_I、f_C、f_P及多因素关联影响下的敏感度量化指标I′、C′、P′；

S4：基于所述敏感度评估指标量化值I、C、P以及多因素关联影响下的敏感度量化指标I′、C′、P′，构建待评估电网的数据敏感度动态评估模型，并采用深度强化学习的方法对所述动态评估模型进行智能优化，获得待评估电网的数据敏感度评估模型；

S5：将待评估电网产生的数据信息输入到数据敏感度评估模型中，获得待评估电网的数据敏感度

2.根据权利要求1所述的一种智能电网信息敏感度的动态评估方法，其特征在于，所述历史结构化用电数据信息包括用户位置信息、用户用电数据信息以及用户服务请求信息，所述业务数据流通环境信息包括业务运行及支撑环境信息以及数据全业务链流通网络环境信息，所述历史业务参与者体验的隐私数据信息包括用户对隐私数据不愿披露程度评分信息、用户对隐私数据的设置情况以及用户期望的隐私保护程度信息。

3.根据权利要求2所述的一种智能电网信息敏感度的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述原始电网数据信息进行分析处理获得客观性信息因素I的子步骤包括：

对历史结构化用电数据信息进行数值化处理，获得客观性信息属性I_a，所述信息属性I_a为客观性信息因素I属性的数值映射；

将采集历史结构化用电数据信息的时间间隔与时间跨度进行计算分析，获得客观性信息规模I_s，所述信息规模I_s为客观性信息因素I数据的规模大小；

基于用电数据随着时间迁移而变化的特性，获得客观性信息时效I_t，所述信息时效I_t为时间变化对客观性信息因素I数据影响属性；

将参数客观性信息属性I_a、客观性信息规模I_s以及客观性信息时效I_t对待评估电网的敏感信息进行综合度量，获得客观性信息因素I。

4.根据权利要求2所述的一种智能电网信息敏感度的动态评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述获取原始电网数据信息进行分析处理获得电力业务运营环境C的子步骤包括：

采用互信息的相关性分析方法，构建关联依赖图模型；

基于所述关联依赖图模型中，数据流通链路中各个节点的状态，获得电力业务场景中的服务可信度C_t，所述服务可信度C_t为电力业务运营环境在当前服务下提供数据隐私保护能力的信任程度；

采用互信息量识别所述关联依赖图模型中各个节点之间的关联性，获得电力业务场景中的依赖相关度C_r，所述依赖相关度C_r为电力业务运营环境中存在依赖关系各节点之间的关联性；

通过所述依赖相关度C_r量化所述电力业务运营环境的关联敏感度C_s，所述关联敏感度C_s为电力业务运营环境中由于各节点之间的关联依赖关系而导致的敏感信息隐私安全程度；

基于参数服务可信度C_t与关联敏感度C_s，计算获得电力业务运营环境C。