[發(fā)明專利]電網(wǎng)異常事件的關(guān)聯(lián)規(guī)則生成方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811284261.5
• 申請日: 2018-10-30
• 公開（公告）號: CN109389181B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 章銳;費(fèi)稼軒;石聰聰;張濤;張小建;黃秀麗;陳偉;范杰
• 申請（專利權(quán)）人: 全球能源互聯(lián)網(wǎng)研究院有限公司;國網(wǎng)江蘇省電力有限公司;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/12
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 張琳琳

1.一種電網(wǎng)異常事件的關(guān)聯(lián)規(guī)則生成方法，其特征在于，包括：

獲取若干異常事件；

基于預(yù)設(shè)分類模型對所述異常事件進(jìn)行分類，以得到預(yù)設(shè)攻擊場景下的正例集以及負(fù)例集；其中，所述預(yù)設(shè)分類模型為利用樣本異常事件對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的；

利用所述正例集形成多個預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則；

根據(jù)預(yù)設(shè)算法、所述正例集以及負(fù)例集，訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則，以生成所述異常事件的關(guān)聯(lián)規(guī)則；其中，所述預(yù)設(shè)算法用于對所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行全局尋優(yōu)；

所述正例集包括信息量異常事件以及電氣量異常事件；其中，所述利用所述正例集形成多個預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括：

基于所述正例集中的所述信息量異常事件，形成多個初始關(guān)聯(lián)規(guī)則；

按照時序?qū)γ總€所述初始關(guān)聯(lián)規(guī)則中的所述信息量異常事件進(jìn)行排序；

在排序后的所述初始關(guān)聯(lián)規(guī)則的預(yù)設(shè)深度處設(shè)定所述電氣量異常事件，以形成所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)設(shè)算法、所述正例集以及負(fù)例集，訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則，以生成所述異常事件的關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括：

利用所述正例集以及負(fù)例集與所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行匹配，以確定第一例數(shù)以及第二例數(shù)；其中，所述第一例數(shù)為所述正例集中匹配成功的數(shù)量，所述第二例數(shù)為所述負(fù)例集中匹配失敗的數(shù)量；

基于所述第一例數(shù)、所述第二例數(shù)、所述正例集以及所述負(fù)例集，計算適應(yīng)度；

根據(jù)所述適應(yīng)度以及預(yù)設(shè)迭代次數(shù)，利用所述預(yù)設(shè)算法訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，采用如下公式計算適應(yīng)度：

其中，O_f為所述適應(yīng)度；Z_P為所述第一例數(shù)；Z_N為所述第二例數(shù)；S_P為所述正例集中所述異常事件的數(shù)量；S_N為所述負(fù)例集中所述異常事件的數(shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述適應(yīng)度以及預(yù)設(shè)迭代次數(shù)，利用所述預(yù)設(shè)算法訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括：

判斷所述適應(yīng)度是否小于預(yù)設(shè)閾值；

當(dāng)所述適應(yīng)度小于所述預(yù)設(shè)閾值時，判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否達(dá)到所述預(yù)設(shè)迭代次數(shù)；

當(dāng)當(dāng)前迭代次數(shù)小于所述預(yù)設(shè)迭代次數(shù)時，利用所述當(dāng)前迭代次數(shù)計算交叉概率以及變異概率；

基于計算結(jié)果，訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，采用如下公式計算所述交叉概率：

其中，P為所述交叉概率；P₁為初始交叉概率；P₂為結(jié)束交叉概率；T為所述預(yù)設(shè)迭代次數(shù)；t為所述當(dāng)前迭代次數(shù)；

和/或，

采用如下公式計算所述變異概率：

其中，K為所述變異概率；K₁為初始變異概率；K₂為結(jié)束變異概率；T為所述預(yù)設(shè)迭代次數(shù)；t為所述當(dāng)前迭代次數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于計算結(jié)果，訓(xùn)練所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括：

提取所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則中的信息量異常事件；

利用所述交叉概率，對提取出的所述信息量異常事件進(jìn)行交叉運(yùn)算；

利用所述變異概率，對交叉運(yùn)算的結(jié)果進(jìn)行變異運(yùn)算，以得到訓(xùn)練結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述適應(yīng)度以及預(yù)設(shè)迭代次數(shù)，計算所述交叉概率以及變異概率，還包括：

當(dāng)當(dāng)前迭代次數(shù)達(dá)到所述預(yù)設(shè)迭代次數(shù)時，輸出訓(xùn)練結(jié)果；其中，所述訓(xùn)練結(jié)果為所述異常事件的關(guān)聯(lián)規(guī)則。