标题中的“入侵检测技术在智能配电系统中的应用研究”指的是在智能配电系统中采用特定的技术手段来检测并预防网络攻击的行为。智能配电系统是电力行业的重要组成部分，它利用先进的信息和通信技术，实现对电力网络的实时监控和智能管理。随着网络化的推进，这些系统面临着越来越复杂的网络安全威胁。
描述中提到的“电器与能效管理技术”和“智能系统、人工智能、系统开发”是智能配电系统的基础，它们涉及到如何高效地管理和控制电器设备，以及如何通过人工智能技术提高系统的自动化和智能化水平。同时，“参考文献和专业指导”表明该研究是基于已有的研究成果，并得到了专业领域的指导。
文章内容涉及到了“特征选择算法”和“K近邻算法”，这两种技术在入侵检测中的作用至关重要。特征选择算法（如Reeef、MCFS、mRMR）用于从大量数据中挑选出最有代表性的特征，以减少数据维度，提高处理效率和检测精度。而K近邻算法（KNN）是一种常用的分类算法，它根据样本的特征将其分类，当新的数据点进入时，KNN会找到最近的K个邻居，依据这些邻居的类别来预测新点的类别，这在入侵检测中用于判断网络行为是否异常。
智能配电系统的入侵检测主要关注的是如何有效地识别和防止非法攻击，如未经授权的访问、恶意软件传播等。文中提到的研究选取了控制与保护开关作为终端设备的智能配电系统为研究对象，这是因为这些设备是系统的关键部分，其安全直接影响到整个网络的安全性。
通过应用上述的特征选择和分类算法，研究者能够建立一个有效的入侵检测系统，这个系统能够识别并应对智能配电系统可能遭受的非法攻击。实验结果证明了所提出的入侵检测算法的有效性，它能有效地检测出针对智能配电系统的攻击，从而保障了系统的稳定运行和数据安全。
总结来说，这篇研究论文深入探讨了智能配电系统中的网络安全问题，特别是入侵检测技术的应用。通过采用特征选择算法降低数据复杂性，并利用K近邻算法进行分类，构建了一套能够有效检测非法攻击的系统。这一研究对于提升智能配电系统的安全性，以及在复杂网络环境中确保电力供应的稳定具有重要意义。
