智能电网安全态势感知与组合预测

为了提高智能电网信息空间的主动防御能力,需要深入分析电力系统网络安全态势的感知与预测方法.在对电力SCADA系统受到的攻击方式分析的基础上,提出一种智能电网安全态势感知评估预测模型.在态势理解阶段中,采用类比于人工免疫原理的网络安全实时风险检测方法,建立关于抗体的克隆选择、学习机制以及生命周期模型,提出一种建立在抗体浓度基础上的网络安全风险预测模型;在态势预测阶段中,运用灰色关联度分析,结合灰色预测、神经网络与Kalman滤波,得出了以信息融合为基础的组合式预测方法.算例仿真结果表明,组合预测方法不仅能对当前电力系统所处的安全态势和发展情况进行有效描述,而且其预测精确度也高于单一的预测模型.