一种面向电力数据的智能标识与防护方法及系统

本发明提出了一种面向电力数据的智能标识与防护方法及系统，旨在解决电力数据在智能电网中的标识、风险评估和安全防护问题。方法通过动态时间规整算法对齐多源异构数据；采用多模态时空特征融合技术，结合改进的自注意力机制和图采样聚合网络，提取时序和空间特征；通过层级分类模型对融合特征进行细粒度分类；结合深度神经网络和业务标签，实时评估数据风险状态，生成动态防护策略；采用L3同态加密技术确保数据安全，并通过Q‑learning算法动态调整防护强度；利用联邦学习框架和多目标优化算法，实时更新模型参数，优化防护策略。显著提升了电力系统的数据安全管理水平，同时保障了数据要素的价值释放。