电力系统态势感知技术研究综述与展望.docx

电力系统态势感知技术是随着电力行业的快速发展和信息技术的进步而出现的一种新型技术。它旨在通过大数据分析和网络安全态势感知，提升电力系统的安全性和稳定性。本文主要围绕电力系统态势感知的关键技术进行阐述，并探讨其在电力系统中的应用。 网络安全态势感知（CSA）是一种综合性的安全风险管理方法，它依赖于大数据分析，以全局视角识别、分析和应对安全威胁。这种技术不仅能够实时监测网络环境，还能预测潜在的安全风险，确保网络运行的稳定。在电力系统中，态势感知技术对于预防黑客攻击和其他恶意行为至关重要，因为电力系统的安全直接影响到社会经济的正常运行。 数据驱动是电力系统态势感知的基础。通过收集和分析底层数据，如流量数据和日志数据，可以全面了解系统的安全状态。大数据平台提供了高效的数据存储和计算能力，有助于深入检测安全事件，实现对威胁的快速响应和定位。此外，全面的日志收集和分析也是实现全面防御的关键。 多源异构数据采集与融合是电力系统态势感知技术的另一重要方面。由于数据来自不同来源和类型，需要构建一个统一的日志分析平台，集中存储和管理数据，实现数据的全生命周期管理。通过标准化数据格式和信息融合技术，可以揭示不同数据之间的关联性，提高对全局风险和潜在威胁的感知能力。 在计算模型设计上，数值统计模型和算法挖掘模型被用于发现网络攻击行为。数值统计模型通过统计IP交互和用户行为等数据，识别出异常模式。算法挖掘模型，如基于统计学方法的度分布计算和基于PageRank的顶点分析算法，则用于挖掘隐藏的风险，例如识别活跃用户、热点服务器、高危漏洞和严重病毒。 态势评估与预测以及与管理控制系统的联动，确保了信息的及时性和准确性。态势评估模块可以存储一定时间内的信息，便于快速查询和处理，同时通过管理系统将评估结果传递给数据库，维持系统的稳定运行，防止数据混乱。 电力系统态势感知技术是通过数据驱动、多源异构数据融合、计算模型设计和态势评估预测等手段，提升电力系统的安全防护能力，应对网络安全挑战，保障电力系统的稳定运行。随着技术的不断进步，这一领域还有很大的发展空间，未来将更深入地融入电力行业的安全管理中。