用于电力系统的数据聚类网络异常漏洞检测方法及系统

本申请涉及用于电力系统的数据聚类网络异常漏洞检测方法及系统，涉及电力网络安全技术领域，包括：接收待聚类电网数据；对第一数据属性基于第一数据源做扰动关联性分析，获得第一噪音触发因子，并据此进行扰动分析，获得第一扰动置信区间；对第N数据属性基于第N数据源进行扰动关联性分析，获得第N噪音触发因子，并据此进行扰动分析，获得第N扰动置信区间；根据第一至第N扰动置信区间，构建扰动置信空间；对电网数据聚类后，将不属于该空间的离群簇数据，纳入异常漏洞检测数据。本发明解决了传统利用聚类识别电网系统漏洞数据时将离群点直接作为漏洞数据，因无法区分噪音导致的离群点与真实漏洞数据，而造成异常漏洞检测准确率不足的问题。