共查询到20条相似文献,搜索用时 17 毫秒
1.
当前电力行业安全生产[1]形势依然严峻,与国家对安全生产要求,人民对美好生活的向往存在一定的差距。在此背景下,电厂作为主体开展安全生产管控平台创新建设,基于平台技术的应用融合安全态势感知[2]、行为分析预测、人工智能干预进行高可用性、高可靠性、高智慧性安全生产模型研究具有极重大的现实意义。本文在现有研究成果基础上,着重以实际案例阐述研究成果在传统火电企业中的应用,分析当前面临的问题和注意事项,提出合理的解决措施。 相似文献
2.
对信息系统安全防护而言,大数据是一把双刃剑。信息量的巨增使得数据价值密度更小,给APT等攻击行为提供了更好的藏身环境;但大数据处理技术对海量数据的聚合、挖掘和分析又使得准确检测及预测攻击威胁成为可能。为增强信息系统的威胁感知与攻击预警能力,构建大数据威胁处理平台势在必行。基于最新的开源大数据组件集,构建了集数据收集整理、数据存储、离线分析发现、实时关联检测、威胁预警和态势呈现等功能于一体的、支持全流程安全事件处理过程的、完整的网络安全态势感知及预警架构,与现有同类平台架构相比,其具有高可用、可扩展、易部署等特点,且能较好地支持威胁情报的引入。 相似文献
3.
客户侧窃电行为不仅造成电能资源大量流失,同时造成线路负荷过载引发火灾等重大安全事故。针对当前客户侧窃电行为的多样性与隐蔽性特征,以约束客户侧窃电行为为目的,设计了客户侧窃电态势感知及智能预警关键技术。考虑客户侧窃电行为的多样性与隐蔽性特性,选取额定电压偏离度、电压不平衡率与电流不平衡率等6个客户侧窃电态势感知指标,利用RBF神经网络构建客户侧窃电态势感知模型,将所选取的6个指标与相关数据作为模型输入,通过动态K均值聚类算法优化模型,模型输出结果即为客户侧窃电态势感知结果。基于感知结果 ,通过声光报警装置与智能设备实现智能预警,实验结果显示,该技术能够有效抑制客户侧窃电行为。 相似文献
4.
当前,物联网、云计算、大数据等新技术日新月异,我们已经步入Web6.0时代,智慧地球、互联网+、自媒体等新概念不断产生,信息网络在各领域各行业实现了全覆盖、全普及、全应用。信息网络的新发展、新应用所带来的问题是:数据的数量级迅速加大、数据的类型更为复杂、数据的来源愈加多样、病毒和攻击事件更加隐蔽。基于此,本文主要对大数据安全态势感知与冲突预测进行分析探讨。 相似文献
5.
6.
为了探讨调度业务模型和电力大数据在电网智能状态感知体系中的应用路径,同时为了提升电网智能状态感知体系对电力调度业务的支持接口效率,在对以往电力物联网硬件系统满足最小改动的前提下,充分利用之前物联网大数据系统开发一套独立于以往调度系统的智能电网感知体系。该研究的关键技术是电力物联网与大数据系统的数据穿透体系和数据导出体系。经过仿真分析,该研究设计的新体系驱动的调度业务模型管理信息系统拥有更高的效率、敏感度和更低的人为错误概率。 相似文献
7.
我国船舶制造业与发达国家相比仍处于智能化制造起步阶段,船舶制造企业网络安全意识薄弱,然而随着船舶制造智能化高速发展,船舶制造工控系统与物联网、互联网逐步融合,制造企业对网络安全的要求也越来越高。针对漏洞风险的安全通告和单位内部的安全告警缺少统一的监测预警机制,难以做到安全问题的提前感知和及时处理等。通过引入多源异构数据处理技术、多维交叉层次时序关联分析技术和基于人工智能的数据融合预测技术等态势感知关键技术,对网络整体安全状况进行评估,并提出PSO-RBF神经网络预测模型对安全态势进行预测,最后实验验证该模型的有效性和可行性,为信息安全管理者提供可靠的数据参考和决策支持。 相似文献
8.
为了提高电力网络的安全性,实现电力网络的可持续运行,引入深度学习神经网络,开展对电力网络安全态势感知方法的设计研究,以此提出一种全新的安全态势感知方法。本文采用电力网络安全态势评估指标,结合各类电力网络环境因素,对未来可能发生的电力网络变化趋势进行预测;明确电力网络安全态势评估指标及其相关表述含义后,对电力网络安全态势风险进行综合量化,通过划分电力网络安全态势风险量化及等级,构建基于深度学习的电力网络安全态势预测模型,验证模拟安全态势感知预测结果。通过真实电力网络算例的方式,得出新的安全态势感知方法应用在现实电力网络运行环境中时,能够实现对其安全等级的精准预测,可以为电力网络的可持续运行提供安全保障条件,具有一定的实用性。 相似文献
9.
为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。 相似文献
10.
11.
12.
连续性多层次指标更具有全局性,因此,为提高对电网安全的感知能力,在连续性多层次指标下,基于异构双活数据模型设计了一种新的电网安全感知体系.为了全维度感知电网的安全态势,选取连续性多层次指标,利用相对比较法确定各指标权重,并通过熵权法修正指标权重.在此基础上,利用获取的电网数据构建异构双活数据模型,求解模型协方差矩阵谱分... 相似文献
13.
为实现对网络通信安全态势的实时感知,进一步提高对通信节点安全态势感知的精度,本文引进卷积神经网络,设计一种针对网络通信安全态势的感知模型。通过网络通信安全态势数据获取与评价指标设计、基于卷积神经网络的特征数据融合与训练处理、模型安全响应结果输出,完成对感知模型的设计。通过对比实验证明,本文设计的感知模型输出值与期望输出完全一致,安全态势感知的精度较高,可以实现对网络通信安全态势的感知,能够满足研究目的,具有较好的实际应用性能。 相似文献
14.
针对传统调度算法对电网数据调度负载不均衡、调度效果差的问题,提出了基于网络感知的电网数据均衡动态关键路径调度算法.依据电力网络的拓扑结构,选取与处理调度目标参数,结合随机均衡策略,动态迁移电网数据.充分考虑电网数据均衡动态属性,采用网络感知迭代均衡方法,进行电网数据归一化处理.依据均衡调度样本误差,确定最终负荷输出值.... 相似文献
15.
为提高计算机网络安全态势感知准确率,提出一种基于大数据技术的计算机网络安全态势感知方法。利用大数据技术采集计算机网络安全中的特征数据,融合数据并分析,再检测网络攻击完成分类,并评估安全态势。实验结果表明,该方法能有效提高网络安全态势感知准确率,平均网络安全态势感知准确率为95.13%,具有一定的应用价值。 相似文献
16.
17.
文任远 《网络安全技术与应用》2023,(1):57-58
从网络信息安全角度看,大数据是一把双刃剑。海量的数据通信使得数据的密集程度降低,为APT等黑客的入侵提供了良好的隐蔽环境,同时收集、挖掘、分析海量数据,能够准确地检测到网络中的攻击和威胁,因而对基于大数据的网络安全态势感知技术进行研究。分析网络安全态势影响因素,结合隐马尔可夫模型理论,构建安全态势感知模型,并将其与边界点之间的间距、自变量相结合,最终达到了混合组织的网络安全态势信息整合,以达到对混合组织的网络安全信息的最优感知。实验结果表明,该方法在分析过程中所耗费的时间和精确度均高于其他相关技术,其安全性评估的效果与真实情况相符。 相似文献
18.
文章通过分析给出未来安全态势趋势预测的系统,提出安全度量的目标是把专业的安全数据翻译成决策者关心的、与核心业务关联的评价指标,形成对安全态势度量的指标体系,并最终为管理者决策提供依据。 相似文献
19.
《工矿自动化》2021,47(5)
基于物联网技术获取矿山安全大数据并加以充分挖掘、利用,有利于实现矿山安全态势预测预警。以瓦斯爆炸事故为例,通过分析事故致因,构建了矿山安全态势评价指标体系,并对各评价指标进行了量化。基于长短期记忆(LSTM)网络和贝叶斯网络构建了矿山安全态势预测模型,根据矿山安全监测数据,通过LSTM得到矿山安全态势评价指标预测值,由贝叶斯网络根据评价指标预测值推理得出矿山安全事故风险概率,实现矿山安全态势预测。基于安全态势预测结果建立了预警机制,根据警情划分4级预警级别及响应部门,制定了相应的预警措施。以某煤矿某次瓦斯爆炸事故为例进行反演,结果表明基于LSTM和贝叶斯网络的矿山安全态势预测结果与实际情况吻合。 相似文献
20.
随着智能电网、信息技术和新能源技术的飞速发展,能源互联网的概念已经提出,“源-网-荷-储”4个环节的互动协调的趋势已经显现.能源互联网本质上是安全攸关系统,特别在电网故障发生时,需要执行大量的具有先后关系和截止期限的动作序列进行恢复.因此,能源互联网中实现电网自愈的体系架构在多智能体的基础上,提出了一种基于多智能体的混合实时调度模型和求解方法,在电网自愈过程中加入了故障链和安全树,并增加了截止期约束条件,确保电网能及时得出修复故障安全的操作序列,减少后继可能发生的故障.最后,通过仿真结果验证了智能电网自愈多智能体混合实时调度模型及其求解算法可有效地增加故障结点安全操作处理的成功率(平均17.74%)并减少故障链式后续触发率(平均7.72%),有助于增强智能电网乃至能源互联网的快速自愈和减少后继安全故障的发生. 相似文献