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        考慮數(shù)據(jù)特征聚類的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知

        2023-08-16 05:01:30常富紅張文豐
        無(wú)線互聯(lián)科技 2023年11期
        關(guān)鍵詞:態(tài)勢(shì)聚類節(jié)點(diǎn)

        常富紅,李 麒,張文豐

        (國(guó)網(wǎng)河南省電力公司 許昌供電公司,河南 許昌 461000)

        0 引言

        網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用為電力系統(tǒng)日常的生產(chǎn)調(diào)度提供了極大的便利條件,但是降低了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全系數(shù)[1]。 因此,國(guó)內(nèi)有研究學(xué)者提出了基于數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)與基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)來(lái)解決這一問(wèn)題[2-3]。 雖然這兩種方法能夠完成預(yù)期的感知處理任務(wù),但是易受到外部因素的影響,感知速度慢,誤差較難控制。

        數(shù)據(jù)特征聚類技術(shù)可及時(shí)設(shè)定對(duì)應(yīng)的特征感知目標(biāo),實(shí)現(xiàn)多維聚類處理[4]。 本文提出考慮數(shù)據(jù)特征聚類的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知方法,以期營(yíng)造穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)感知、調(diào)度環(huán)境。

        1 構(gòu)建電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)特征聚類感知方法

        1.1 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行標(biāo)定數(shù)據(jù)預(yù)處理

        為避免數(shù)據(jù)積壓過(guò)量導(dǎo)致電力系統(tǒng)卡頓,因此對(duì)所采集的標(biāo)定數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理[5]。 設(shè)定基礎(chǔ)性標(biāo)定指標(biāo),如表1 所示。

        表1 基礎(chǔ)標(biāo)定態(tài)勢(shì)感知指標(biāo)設(shè)定

        對(duì)相關(guān)的指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整設(shè)定,構(gòu)建電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集層級(jí),分別為日志采集、感應(yīng)采集和外部數(shù)據(jù)采集[6]。 完成采集后進(jìn)行匯總轉(zhuǎn)換,導(dǎo)入電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)內(nèi)部[7]。

        1.2 聚類安全態(tài)勢(shì)感知特征提取

        對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行感知的區(qū)域進(jìn)行劃分[8],構(gòu)建對(duì)應(yīng)的感知結(jié)構(gòu),結(jié)合感知的需求,對(duì)感知特征提取的原理進(jìn)行設(shè)定,如圖1 所示。

        圖1 感知特征提取原理

        對(duì)多個(gè)周期的運(yùn)行區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè),利用特定的識(shí)別模型,關(guān)聯(lián)感知過(guò)程中的線索及元素,測(cè)算基礎(chǔ)性的感知網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行感知范圍,如下式所示。

        公式(1)中,K 表示安全運(yùn)行感知范圍,h 表示整合感知距離,γ 表示預(yù)設(shè)期望值,i 表示感知次數(shù),d 表示定向感知識(shí)別區(qū)域,μ 表示感知單元。 綜合上述測(cè)定,最終可以得出實(shí)際的安全運(yùn)行感知范圍。 在范圍之內(nèi),依據(jù)電力系統(tǒng)的運(yùn)行周期,采集相關(guān)的運(yùn)行數(shù)據(jù)、信息,并依據(jù)數(shù)據(jù)特征聚類技術(shù),劃定對(duì)應(yīng)的運(yùn)行情況,總結(jié)出特征規(guī)律,作為后續(xù)運(yùn)行態(tài)勢(shì)感知的基礎(chǔ),確保運(yùn)行感知效果的真實(shí)可靠。

        1.3 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)感知節(jié)點(diǎn)部署

        網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行感知節(jié)點(diǎn)的部署,一定程度上可以進(jìn)一步擴(kuò)大實(shí)際的感知范圍,從整體上簡(jiǎn)化對(duì)應(yīng)的感知環(huán)節(jié),提升對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)感知的精準(zhǔn)度。 先構(gòu)建一個(gè)定向的可控感知空間,依據(jù)設(shè)定的感知目標(biāo),對(duì)所采集的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,完成匯總整合后,綜合數(shù)據(jù)特征聚類技術(shù),預(yù)設(shè)基礎(chǔ)的感知位置,并測(cè)算節(jié)點(diǎn)的感知導(dǎo)向值,如下式所示。

        公式(2)中,J 表示節(jié)點(diǎn)感知導(dǎo)向值,a 表示運(yùn)行態(tài)勢(shì)偏差,m 表示定向感知區(qū)域,n 表示堆疊感知區(qū)域,表示可控覆蓋距離,t 表示單向感知次數(shù)。 綜合上述測(cè)定,最終可以得出實(shí)際的節(jié)點(diǎn)感知導(dǎo)向值。 依據(jù)導(dǎo)向距離,進(jìn)行初始感知節(jié)點(diǎn)的布設(shè),隨后,根據(jù)感知位置的變動(dòng),不斷調(diào)整感知節(jié)點(diǎn)的位置,針對(duì)各個(gè)位置的節(jié)點(diǎn)運(yùn)行情況做出調(diào)整,如表2 所示。

        表2 各位置感知節(jié)點(diǎn)運(yùn)行情況調(diào)整設(shè)定

        通過(guò)表2 完成對(duì)各位置感知節(jié)點(diǎn)運(yùn)行情況調(diào)整的設(shè)定,隨后對(duì)相關(guān)感知區(qū)域的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度,完成關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)感知節(jié)點(diǎn)的部署。

        1.4 構(gòu)建數(shù)據(jù)特征聚類安全態(tài)勢(shì)感知模型

        根據(jù)上述關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)感知節(jié)點(diǎn)的部署,綜合數(shù)據(jù)特征聚類技術(shù),對(duì)電力系統(tǒng)安全態(tài)勢(shì)感知模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。 在初始的感知模型內(nèi)部,設(shè)定多個(gè)具有不同目標(biāo)的感知模塊,與周圍的節(jié)點(diǎn)搭接后,形成穩(wěn)定的感知環(huán)境。 在此基礎(chǔ)上,通過(guò)各個(gè)周期電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集,分析周期內(nèi)安全態(tài)勢(shì)的感知特征,并預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)的時(shí)間感知序列,形成對(duì)應(yīng)的信息化感知數(shù)據(jù)集,計(jì)算感知時(shí)長(zhǎng),如下式所示。

        公式(3)中,U 表示感知時(shí)長(zhǎng),x 表示動(dòng)態(tài)化的檢測(cè)區(qū)域,r 表示特征識(shí)別距離,e 表示感知次數(shù),θ 表示特征差值,δ 表示堆疊感知位置,Y 表示運(yùn)行偏差。 綜合上述測(cè)定,最終可以得出實(shí)際的感知時(shí)長(zhǎng),將其設(shè)定為模型的感知標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況,測(cè)定數(shù)據(jù)特征的可識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。 將相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定在模型之中,通過(guò)數(shù)據(jù)集中器,對(duì)每一個(gè)周期進(jìn)行集中分析,同時(shí)設(shè)定感知異常警示裝置,形成循環(huán)式的感知結(jié)構(gòu),完成數(shù)據(jù)特征聚類安全態(tài)勢(shì)感知模型的構(gòu)建。

        1.5 特征有功校正實(shí)現(xiàn)安全態(tài)勢(shì)感知處理

        采用構(gòu)建的數(shù)據(jù)特征聚類安全態(tài)勢(shì)感知模型,獲取模糊感知結(jié)果,將其與初始的感知標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比照,如果出現(xiàn)的感知誤差超出合理的范圍,則需要依據(jù)感知特征,采用多維有功的形式進(jìn)行感知結(jié)果的校正。

        此模型可以利用節(jié)點(diǎn)進(jìn)行周期性數(shù)據(jù)的采集,隨后,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,測(cè)定分析階段性的感知情況,并利用感知模型對(duì)實(shí)際的結(jié)果進(jìn)行修正,標(biāo)記出有功校正的位置,逐步形成一個(gè)動(dòng)態(tài)化的感知處理結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)最終電力系統(tǒng)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知工作的處理。

        2 方法測(cè)試

        本次主要是對(duì)數(shù)據(jù)特征聚類的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析與研究,考慮到最終測(cè)試結(jié)果的分析與研究,選定A 配電站作為測(cè)試的主要目標(biāo)對(duì)象,并設(shè)定3 個(gè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域作為測(cè)試對(duì)象,明確網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)的標(biāo)定范圍,參考王艷[5]和趙冬梅等[6]的研究,設(shè)定傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知測(cè)試組、傳統(tǒng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知測(cè)試組以及本文設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)特征聚類網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知測(cè)試組。 測(cè)試得出的結(jié)果以對(duì)比的方式進(jìn)行分析,下面根據(jù)實(shí)際的感知需求及標(biāo)準(zhǔn),搭建相應(yīng)的測(cè)試環(huán)境。

        2.1 測(cè)試準(zhǔn)備

        為對(duì)數(shù)據(jù)特征聚類的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行分析與研究,結(jié)合實(shí)際的態(tài)勢(shì)感知需求,進(jìn)行基礎(chǔ)性感知環(huán)境的搭建。

        在選定的A 配電站電力系統(tǒng)的控制程序中接入一個(gè)動(dòng)態(tài)化的監(jiān)督程序,與周圍設(shè)定的定向感知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián),逐步形成一個(gè)具有多元性的感知結(jié)構(gòu)。 隨后,設(shè)定3 個(gè)具有特定攻擊性的指令,將其布設(shè)在測(cè)試程序中,營(yíng)造一個(gè)專業(yè)的測(cè)試程序,對(duì)3 個(gè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域設(shè)定的感知點(diǎn)位做出調(diào)節(jié),并設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的感知時(shí)間窗,測(cè)算感知時(shí)間窗的有效感知距離,如下式所示。

        公式(4)中,D 表示時(shí)間窗有效感知距離,π 表示定向感知點(diǎn)位間距,? 表示感知偏差,σ1和σ2分別表示時(shí)間窗的初始感知范圍和實(shí)測(cè)感知范圍。 將得出的時(shí)間窗有效感知距離設(shè)定在感知模型中,與電力系統(tǒng)的控制程序形成對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu),完成測(cè)試環(huán)境的搭建。

        2.2 測(cè)試過(guò)程及結(jié)果分析

        在電力系統(tǒng)中下發(fā)攻擊指令,營(yíng)造測(cè)試環(huán)境,綜合數(shù)據(jù)特征聚類技術(shù),可以測(cè)算電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),計(jì)算運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知邊界值,如下式所示。

        公式(5)中,M 表示感知邊界值,ζ 表示既定值,F表示感知周期,v 表示感知單向頻率,S 表示感知次數(shù)。 綜合上述測(cè)定,最終可以得出實(shí)際的感知邊界值進(jìn)行具體的分析與研究,具體如表3 所示。

        表3 測(cè)試結(jié)果對(duì)比分析

        根據(jù)上述分析,最終可以得出實(shí)際的測(cè)試結(jié)果。相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知測(cè)試組和傳統(tǒng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知測(cè)試組,本文設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)特征聚類網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知測(cè)試組最終得出的感知邊界值較低,在對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際感知的過(guò)程中,感知速度快,誤差小,邊界偏差可控,具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文基于特征聚類技術(shù),設(shè)計(jì)了電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)感知方法,增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行感知結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性與可調(diào)度性。 在強(qiáng)化電力系統(tǒng)的應(yīng)用能力的同時(shí),逐步營(yíng)造更加安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,推動(dòng)電力及相關(guān)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

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