一种基于密度聚类和自组织网络的电网告警数据关联溯源系统的实现方法

    公开(公告)号:CN114880380A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210597168.X

    申请日:2022-05-30

    摘要: 本发明公开了一种基于密度聚类和自组织网络的电网告警数据关联溯源系统的实现方法,包括:基于多个维度对多电站原始告警数据进行切分操作,并利用每个维度的特征关键词进行特征向量化;从向量化告警数据中抽取目标可疑告警数据,同时制定关联指数ConValue,使用DBSCAN对目标告警数据和各个电站的告警数据进行聚类操作,得到若干条关联数据;提取关联数据以及目标告警数据的告警开始时间和最新发生时间,以目标告警数据的时间为原点,定义关联数据的入港和出港,构建出两个时间维度的攻击传播图;对多电站的关联数据进行二次特征切分,并利用自组织网络进行二次特征挖掘,得到关联数据的细粒度特征描述。本发明能够保障电力监控系统安全稳固运行。

    一种基于聚类算法的电网告警数据分析系统的实现方法

    公开(公告)号:CN114692771A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210366598.0

    申请日:2022-04-08

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于聚类算法的电网告警数据分析系统的实现方法,包括:(1)基于告警数据最新发生时间进行K‑Means聚类;(2)对步骤1中原始数据集,获取告警开始时间,同样转换为时间戳形式,选取最优的K值,进行第二次K‑Means聚类,并修正第一次聚类的结果,得到K‑Means最终聚类数据;(3)在步骤2基础上,针对每一个属性,制定关键词向量化规则,将所有数据转换为数学向量的形式,利用DBSCAN算法对特征关键词进行聚类,得到DBSCAN最终聚类数据;(4)在步骤3基础上,综合K‑Means和DBSCAN聚类的结果,对原始告警数据进行关联性描述,给出特定时间段内告警信息的具体分类描述。本发明很好地提高了已有系统对告警数据分析和处理的能力,构建更加高效的电网数据分析模型。