一种电力物联网终端行为异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116738354B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311022009.8

    申请日:2023-08-15

    摘要: 本发明提供了一种电力物联网终端行为异常检测方法及系统,通过在接近用户侧、电力生产现场侧的电力智能感知终端设备上采集数据,经预处理后去除不相关特征和噪声,再经自组织映射模型和对比学习模型构建检测行为是否正常的正负样本,继而将模型检测任务迁移到网络边缘的终端节点上,并在边缘节点上进行处理,可以减少对网络带宽的压力,加快终端异常检测的响应速度,确保终端设备稳定运行,实现对电力物联网终端设备数据的实时处理和安全检测。同时,本发明将自组织映射模型与对比学习模型进行结合,可以使正负样本间的特征更加明显,更利于样本的分类,并通过自学习自动更新知识(56)对比文件CN 112214788 A,2021.01.12CN 112345252 A,2021.02.09CN 114724043 A,2022.07.08CN 115473671 A,2022.12.13CN 116113967 A,2023.05.12CN 116431966 A,2023.07.14CN 116436551 A,2023.07.14EP 3667570 A1,2020.06.17EP 4050518 A1,2022.08.31US 2020178825 A1,2020.06.11US 2022261600 A1,2022.08.18US 2023139718 A1,2023.05.04WO 2021088377 A1,2021.05.14范守祥;姚俊萍;李晓军;马可欣.基于序列标注反馈模型的方面信息提取方法.计算机工程与设计.2020,(第09期),全文.