基于投票机制的电力监控系统异常检测技术
所属分类:技术论文
上传者:wwei
文档大小:3681 K
标签: 电力监控系统 网络安全 投票机制
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文档介绍:针对电力监控系统面临的网络安全挑战,提出了一种基于投票机制的异常检测技术。通过融合机器学习模型、深度学习模型和基于规则的检测系统,结合多数投票与加权投票机制,实现了对电力生产网流量的多角度协同分析。系统采用动态权重调整策略优化模型性能,支持实时异常检测(毫秒级响应),并引入反馈机制持续提升鲁棒性。实验结果表明,该技术将攻击检测准确率从85%提升至93%以上,误报率降至5%以下,漏报率降低至9%,显著优于传统单模型方法。在保障电力系统稳定运行方面,该技术有效减少了因网络攻击导致的电力中断事故,同时通过降低运维成本推动了电力行业数字化转型。未来研究将进一步结合联邦学习和边缘计算技术,拓展至分布式能源等新型电力场景,为智能电网安全防护提供更全面的解决方案。
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