摘要
一种基于事件触发的智能电网入侵检测方法及系统。建立联邦学习架构并定义优化目标和事件触发机制;根据SCADA采集数据训练入侵检测模型,作为联邦学习架构维护的全局模型;服务器端基于预设选择比例选择客户端,并将全局模型发送至选择的客户端;客户端接收全局模型,并加载本地SCADA采集数据执行全局模型对智能电网进行入侵检测;客户端将本轮学习所得的局部模型参数经过事件触发机制校验,决定本轮是否将局部模型参数上传至服务器;服务器端聚合客户端上传的局部模型参数,并更新全局模型参数进入下一轮学习。本方法通过联邦学习和事件触发机制的结合,提升了智能电网入侵检测的性能,同时降低了通信开销和提升了学习效率。
技术关键词
入侵检测方法
客户端
智能电网
事件触发机制
入侵检测模型
参数
时间序列特征
分布式入侵检测
电力系统
一维卷积神经网络
加权平均策略
定义
注意力机制
入侵检测系统
服务器架构
数据
可读存储介质
依赖特征
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
图像修复模型
训练样本数据
计算机执行指令
图像修复方法
网络
入侵检测方法
工控系统
孪生神经网络
样本
三元组
新能源场站
输出告警提示
生成工作
作业工作
客户端
自然语言模型
信息处理方法
训练样本集
计算机程序产品
电子设备