电网安全分析机器学习模型测试方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115129607A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210849025.3

    申请日:2022-07-19

    IPC分类号: G06F11/36 G06K9/62 G06N20/00

    摘要: 本发明的目的在于提供一种电网安全分析机器学习模型测试方法、装置、设备及介质,方法包括:获取电网运行的故障样本集,故障样本集包括作为电网安全分析机器学习模型输入的原始样本;对原始样本施加扰动,生成第一对抗样本;以第一对抗样本与原始原本的差距最小为目标,以电网安全分析机器学习模型输出错误分类结果为约束条件,对第一对抗样本进行迭代寻优,得到最终攻击样本;将最终攻击样本输入电网安全分析机器学习模型中,获得第一分类结果;将第一分类结果与正确结果比较,得到测试结果。通过自动生成对抗攻击样本输入至模型,测试模型决策的鲁棒性和安全性,量化评估对抗样本攻击效果,发现模型决策风险,提升了模型应用安全性。

    一种自动异常检测方法和系统
    38.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112149860A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN201910576383.X

    申请日:2019-06-28

    摘要: 本发明提供了一种自动异常检测方法和系统,包括:基于待测指标的历史序列,对待测指标下一检测步长的值进行预测,得到待测指标的预测值;当达到下一检测步长时,获取检测的实际值,对待测指标的预测值和实际值进行比较,当待测指标的预测值和实际值的偏差超过正常范围时,则判断待测指标异常,否则指标正常。该方法和系统支持全指标的异常检测分析,无需依赖人的经验知识指定指标;其次,无需为每个指标设置固定阈值,通过历史规律进行预测来感知当前是否出现异常,比较灵活;当指标规律发生变化时,可以自适应指标规律变化,预测正常范围会随之产生变化,客观反应指标的真实运行状况。

    一种主设备数据分析功能验证方法及系统

    公开(公告)号:CN111813647A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201910287032.7

    申请日:2019-04-10

    IPC分类号: G06F11/36

    摘要: 本发明提供的一种主设备数据分析功能验证方法及系统,包括获取智能运检平台相关组件设计和功能说明书;基于所述智能运检平台相关组件设计和功能说明书,结合面向对象测试思想将所述智能运检平台应用软件开发周期划分测试阶段;在每个测试阶段中采用常规软件测试与面向对象测试相相结合的方式进行测试;其中所述常规软件测试包括面向过程的测试。本发明技术方案能满足电网智能运检平台需要既具有通用性又具有灵活配置的测试要求,同时基于面向对象的测试和常规测试相结合的技术手段能够及时发现电网智能运检平台的功能缺陷。