[发明专利]基于机器学习的电力计量系统业务逻辑非侵入式防护方法有效
| 申请号： | 201911127446.X | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN111143835B | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 吕志宁;罗伟峰;汪伟;李曼;李重杭;王慧琴;许爱东;蒋屹新;张宇南;丁俐夫;颜钢锋;徐铿;黎为;时侠圣;郭柠瑄 | 申请（专利权）人： | 深圳供电局有限公司;中国南方电网有限责任公司;浙江大学华南工业技术研究院 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 518000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的电力计量系统业务逻辑非侵入式防护方法，本发明利用二级监测设备分别对参与该业务的所有电力终端设备进行非侵入数据的采集，结合电力智能计量系统的业务流程将数据进行多模块单一指标的时序关联，有效关联非侵入式数据的时序特征、多设备单一指标状态特征和业务流程，形成电力计量系统业务逻辑的非侵入式状态向量；结合非侵入式数据的特性，对原始的深度置信网络进行了改进，并添加了数据分割层以融合并降低非侵入式数据的长度与维数，通过改进的深度置信网络对含有时间信息的非侵入式状态向量进行攻击和故障特征特征提取，对检测到危险特征的数据进行离线预警，实现系统业务逻辑的非侵入式防护。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 电力 计量 系统 业务 逻辑 侵入 防护 方法 | ||
【主权项】：
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