基于节点地图与边缘认证的电力物联网终端设备分层认证方法

    公开(公告)号:CN114172742B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202111588972.3

    申请日:2021-12-23

    摘要: 本发明公开了一种基于节点地图与边缘认证的电力物联网终端设备分层认证方法,属于信息安全技术领域。物联管理平台首先依据多维度特征对终端设备进行群组聚类划分,从中产生边缘认证节点;之后利用各接入设备的信息构建节点地图,由各边缘认证节点对其余设备进行一对一认证,最终完成物联管理平台、边缘认证节点与其余终端设备之间的信任链传递。当新设备请求接入时,根据新设备的所属群组指定物联管理平台或边缘认证节点对新设备执行认证流程。本发明充分利用了电力物联系统中的边缘计算资源、网络资源与存储资源,降低了物联管理平台的资源压力,同时节约认证流程,提升了认证效率,且对意图非法接入访问的恶意设备具有良好的过滤与拒止作用。

    基于节点地图与边缘认证的电力物联网终端设备分层认证方法

    公开(公告)号:CN114172742A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111588972.3

    申请日:2021-12-23

    摘要: 本发明公开了一种基于节点地图与边缘认证的电力物联网终端设备分层认证方法,属于信息安全技术领域。物联管理平台首先依据多维度特征对终端设备进行群组聚类划分,从中产生边缘认证节点;之后利用各接入设备的信息构建节点地图,由各边缘认证节点对其余设备进行一对一认证,最终完成物联管理平台、边缘认证节点与其余终端设备之间的信任链传递。当新设备请求接入时,根据新设备的所属群组指定物联管理平台或边缘认证节点对新设备执行认证流程。本发明充分利用了电力物联系统中的边缘计算资源、网络资源与存储资源,降低了物联管理平台的资源压力,同时节约认证流程,提升了认证效率,且对意图非法接入访问的恶意设备具有良好的过滤与拒止作用。

    基于多智能体宽大强化学习的电力安全经济调度方法

    公开(公告)号:CN114386331B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202210043886.2

    申请日:2022-01-14

    摘要: 本发明公开了基于多智能体宽大强化学习的电力安全经济调度方法。针对智能电网规模的不断扩张,设计了多智能体宽大强化学习解决框架,采用深度学习拟合状态‑动作价值曲线,并融入了经验池,可以普遍应用于电力系统的分布式经济调度。针对新能源发电单元与网络干扰带来的成本函数不确定性问题,引入宽大强化学习的奖励空间拟合机制,消除智能体与环境交互过程中的不确定性奖励。采用信誉值评估各个智能体的安全状态,应对多智能体系统可能遇到的网络攻击问题,并通过信誉值更新网络通信权重,实现不安全节点的隔离。本发明实现了智能电网多发电机组分布式经济调度问题的联合求解,为复杂电网发电单元的安全、可靠、高效的调度提供可行的方案。