摘要
本发明涉及虚拟电厂技术领域,公开了一种虚拟电厂网络安全污染辨识方法、装置、电子设备及存储介质,本方法通过以目标虚拟电厂受网络攻击前、后的量测参数之间的偏差最小化,构建目标虚拟电厂的运营模型,以确定目标虚拟电厂受网络攻击前、后的量测参数之间的偏差,并通过目标虚拟电厂的运营模型来确定多个量测参数样本的污染辨别标签,并利用多个所述量测参数样本和污染辨别标签对深度神经网络进行训练,得到目标虚拟电厂的网络安全污染辨识模型,从而可以通过输入实时的量测参数来辨识是否受到污染,从而实现在攻击作用下及时准确地恢复由于攻击造成的对系统各部分采样真实运行态势的辨别。
技术关键词
辨识方法
深度神经网络
参数
有功功率
训练样本集
标签
线路
深度学习神经网络
偏差
虚拟电厂技术
电子设备
集成分类器
节点
辨识装置
辨识模块
非线性
处理器
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