一种电力计量数据安全风险评估方法及系统与流程

本发明涉及电力安全，具体为一种电力计量数据安全风险评估方法及系统。

背景技术：

1、在电力系统管理领域中，为了确保电力系统的运行安全和效率，对电力计量数据的安全性进行评估变得至关重要。电力系统管理牵涉到庞大而复杂的网络结构，需要实时监测和评估各个节点的电力计量数据，以便及时发现潜在的异常和波动。

2、当前系统可能未能充分考虑到电网交叉处的复杂性和多样性，导致在一些交叉点的电力计量数据采集不够详细。这可能受到设备配置、通信技术等因素的限制，进而影响系统对于整个电力系统波动的全面感知。缺乏对电网交叉处因素的细致监测，可能使系统对潜在风险的判断存在局限。

3、电网交叉终端不同用途因素可能导致由于海量电力计量数据的迸发以及通信过程中潜在的各项安全威胁，电力计量数据的传输与利用面临着新的挑战，系统可能未能充分考虑到不同终端用途对电力波动的敏感性差异，可能使得系统对于不同终端的电力波动风险评估不够准确，从而导致系统在提醒和通知方面的不足。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种电力计量数据安全风险评估方法及系统，解决了背景技术中提到的问题。

3、（二）技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种电力计量数据安全风险评估系统，包括采集模块、标记模块、校验模块、处理模块、评估模块和执行模块；

5、所述采集模块对配电交叉线路网中的节点处进行采集电力信息，组成节点电力信息组；

6、所述标记模块对节点电力信息进行标记，通过对当前输电线路终端用途进行标记，获取标记信息组，并进行计算获取：用户波动偏差系数pcxs；

7、所述校验模块对节点电力信息组进行预处理，包括清理和归一化处理，排除异常值和噪声，组成第一数据集，对标记信息组进行归一化处理，组成第二数据集；

8、所述处理模块使用机器学习技术对第一数据集和第二数据集进行建立电力计量波动模型，进行训练后获取：节点电力状态系数jdzt，并与用户波动偏差系数pcxs进行关联计算获取：电力波动指数bdzs；

9、所述评估模块通过预设的电力波动阈值b与电力波动指数bdzs进行匹配，获取电力计量数据波动评估策略方案；

10、所述执行模块通过电力计量数据波动评估策略方案内容，进行具体执行，包括通知和展示。

11、优选的，所述采集模块包括采集单元和传输单元；

12、所述采集单元通过在配电交叉线路网的节点处设置的电力数据采集传感器进行实时采集电流、电压和功率因数相关电力参数，组成节点电力信息组；

13、配电交叉线路网表示：在若干个变电站的输入线路和输出线路中存在线路交叉的情况，并通过记录输入线路、输出线路和线路交叉处，形成配电交叉线路网，其中，节点是配电交叉线路网的线路交叉处；

14、所述传输单元对节点电力信息组进行传输至所述校验模块进行处理和整合，传输方式包括移动通信、光纤、有线网络、无线网络和内部软件通信方式。

15、优选的，所述标记模块包括终端标记单元和终端计算单元；

16、所述终端标记单元对配电交叉线路网中的节点进行标记终端用途信息，包括商业楼、居民区、工业区和公共区，组成标记信息组，包括：终端电能使用量dnsy、终端峰值电能使用量fzsy和终端谷值电能使用量gzsy；

17、所述终端计算单元对标记信息组进行计算，获取电网终端对输电线路的波动影响表现：用户波动偏差系数pcxs。

18、优选的，所述用户波动偏差系数pcxs通过以下计算公式获取：

19、；

20、式中，dnsy表示终端电能使用量，fzsy表示终端峰值电能使用量，gzsy表示终端谷值电能使用量，p1、p2和p3分别表示终端电能使用量dnsy、终端峰值电能使用量fzsy和终端谷值电能使用量gzsy的比例系数，c表示第一修正常数；

21、其中，，，，且。

22、优选的，所述校验模块包括处理单元和整合单元；

23、所述处理单元对节点电力信息组进行预处理，包括清理和归一化处理，使电力信息数据处理同一量纲下，对标记信息组进行归一化处理，使标记信息数据处于同一量纲下；

24、所述整合单元对处理后的节点电力信息组进行整合，组成第一数据集，对标记信息组进行整合，组成第二数据集；

25、第一数据集包括：节点电流值dlz、节点电压值dyz、电压波动值dybd和电流谐波值dlxb；

26、第二数据集包括：节点电能使用量jddn、节点峰值使用量jdfz和节点谷值使用量jdgz。

27、优选的，所述处理模块包括建模单元；

28、所述建模单元通过使用机器学习技术对第一数据集和第二数据集进行建立电力计量波动模型，并进行训练，记录电力计量波动模型的波动信息和峰值谷值信息，并进行第一次计算获取：节点电力状态系数jdzt，并将用户波动偏差系数pcxs进行关联，执行第二次计算，获取：电力波动指数bdzs；

29、所述电力波动指数bdzs通过以下计算公式获取：

30、；

31、式中，b1和b2分别表示节点电力状态系数jdzt和用户波动偏差系数pcxs的比例系数，e表示第二修正常数；

32、其中，，，且。

33、优选的，所述节点电力状态系数jdzt通过以下计算公式获取：

34、；

35、式中，dlz表示节点电流值，dyz表示节点电压值，dybd表示电压波动值，dlxb表示电流谐波值，szgl表示节点视在功率值因子，j1、j2、j3、j4和j5分别表示节点电流值dlz、节点电压值dyz、电压波动值dybd、电流谐波值dlxb和节点视在功率值因子szgl的比例系数，f表示第三修正常数；

36、其中，，，，，，且；

37、所述节点视在功率值因子szgl通过以下公式获取：

38、；

39、式中，通过节点有功功率值因子yggl和节点无功功率值因子wggl的计算，获取节点处的电流和电压的负载状况和容量需求表现：节点视在功率值因子szgl；

40、所述节点有功功率值因子yggl通过以下计算公式获取：

41、；

42、式中，yggl表示节点有功功率值因子，dlz表示节点电流值，dyz表示节点电压值，表示节点电流值dlz和节点电压值dyz之间的相位差的余弦值，并体现出节点电流值dlz和节点电压值dyz的同步性；

43、所述节点无功功率值因子wggl通过以下计算公式获取：

44、；

45、式中，wggl表示节点无功功率值因子，dlz表示节点电流值，dyz表示节点电压值，表示节点电流值dlz和节点电压值dyz之间的相位差的正弦值，并体现出节点电流值dlz和节点电压值dyz的相位差影响表现。

46、优选的，所述评估模块包括存储单元和匹配单元；

47、所述存储单元用于存储电力波动阈值b、电力计量数据波动评估策略方案、相关通知单元联系方式和相关提示方式；

48、所述匹配单元通过预设的相关信息与需要的对比值进行匹配，包括通过预设的电力波动阈值b与电力波动指数bdzs进行匹配，获取电力计量数据波动评估策略方案：

49、电力波动指数bdzs＜电力波动阈值b，获取电力波动无异常评估方案；

50、电力波动指数bdzs≥电力波动阈值b，获取电力波动异常评估方案，异常项包括：节点电流项、节点电压项、电压波动项和电流谐波项，当电力波动指数bdzs≥电力波动阈值b两倍时，执行电力波动异常预警方案，通知相关人员对异常波动节点进行巡检和维修。

51、优选的，所述执行模块包括通知单元和展示单元；

52、所述通知单元通过电力计量数据波动评估策略方案内容，对相关工作人员进行通知，包括电子邮件、短信和内部软件通信方式；

53、所述展示单元通过电力计量数据波动评估策略方案内容，在交互页面上进行弹窗提示，以提示相关工作人员进行处理和实时查看。

54、一种电力计量数据安全风险评估方法，包括以下步骤：

55、步骤一：通过采集模块对配电交叉线路网中的节点处进行采集电力信息，组成节点电力信息组；

56、步骤二：通过标记模块对节点电力信息进行标记，通过对当前输电线路终端用途进行标记，获取标记信息组，并进行计算获取：用户波动偏差系数pcxs；

57、步骤三：通过校验模块对节点电力信息组进行预处理，包括清理和归一化处理，排除异常值和噪声，组成第一数据集，对标记信息组进行归一化处理，组成第二数据集；

58、步骤四：通过处理模块使用机器学习技术对第一数据集和第二数据集进行建立电力计量波动模型，进行训练后获取：节点电力状态系数jdzt，并与用户波动偏差系数pcxs进行关联计算获取：电力波动指数bdzs；

59、步骤五：通过评估模块预设的电力波动阈值b与电力波动指数bdzs进行匹配，获取电力计量数据波动评估策略方案；

60、步骤六：通过执行模块对电力计量数据波动评估策略方案内容，进行具体执行，包括通知和展示。

61、（三）有益效果

62、本发明提供了一种电力计量数据安全风险评估方法及系统，具备以下有益效果：

63、（1）系统运行时，通过采集模块对电网节点的实时数据采集，标记模块的用户波动计算使系统更细致地了解不同终端用途对电力波动的影响，提高了对系统的差异化认知，在数据预处理和归一化处理方面，校验模块工作提高了数据质量和一致性，机器学习建模和电力波动指数bdzs的计算与建立，通过处理模块利用机器学习技术建立了电力计量波动模型，准确地理解各节点的电力状态，并和预设的电力波动阈值b匹配形成电力计量数据波动评估策略方案，使系统管理者能更有针对性地制定运行决策，执行模块通过实时通知和展示，使系统管理者及时了解电力系统波动情况，实现了对潜在风险的及时响应。该系统全面提升了电力系统管理，通过更精细的数据处理、智能模型建立和评估策略，系统更全面、准确地了解电力系统运行状态，提高了系统管理的智能性、稳定性和安全性。

64、（2）通过节点电力状态系数jdzt的计算和处理模块的建模单元采用机器学习技术对第一和第二数据集进行建模，这种建模方式不仅能够捕捉各个参数之间的复杂关系，还能够适应电力系统运行的动态变化。机器学习的应用使得系统更具智能性，能够从数据中学习并预测未来可能的波动趋势，提高了系统对电力系统波动的适应性。综合考虑节点电力状态系数jdzt和机器学习建模的结果，系统实现了对电力系统波动的全面分析。

65、（3）通过步骤一至步骤六，对配电交叉线路网中的节点处进行采集电力信息，组成节点电力信息组，对节点电力信息进行标记，通过对当前输电线路终端用途进行标记，获取标记信息组，并进行计算获取：用户波动偏差系数pcxs，对节点电力信息组进行预处理，包括清理和归一化处理，排除异常值和噪声，组成第一数据集，对标记信息组进行归一化处理，组成第二数据集，并使用机器学习技术对第一数据集和第二数据集进行建立电力计量波动模型，进行训练后获取：节点电力状态系数jdzt，并与用户波动偏差系数pcxs进行关联计算获取：电力波动指数bdzs，与预设的电力波动阈值b进行匹配，获取电力计量数据波动评估策略方案，根据内容继续具体执行，达到提高系统管理者全面了解电力系统的波动状况的能力，包括不同终端用途对电力波动的影响，提高了对系统整体运行状态的认知。