一种基于BP神经网络的供电网络安全监控系统及方法与流程

本发明涉及一种基于BP神经网络的供电网络安全监控系统及方法，属于供电安全领域。

背景技术：

电力是国家的支柱能源和经济命脉，其安全稳定的运行关系着国家的安全和经济发展。近年来，随着网络和计算机技术的迅速发展，推动了供电系统进入了数字化时代，这使得供电系统朝着了安全、可靠、优质和经济等方向迈进。目前，由于计算机信息系统的普及，供电系统的调度运行、生产经营和日常管理都需要依靠计算机系统来完成。因此供电系统有着供电网络所有的重要信息，供电网络中的信息安全监控问题日益受到关注，供电网络的安全监控问题直接影响到供电系统的运行。

目前，一些发电厂和变电站在规划、设计、建设控制系统和数据网络时，对网络的安全问题重视不够，使供电网络存在一些安全隐患，构成了对电网安全运行的潜在威胁和严重隐患。因此，建立供电网络安全防护体系，保障供电网络系统的安全稳定运行，已成为一个非常紧迫的问题。

在保障供电网络系统信息安全的同时，大多数企业经常会忽略掉供电网络受自然因素影响的问题，由于自然因素的影响是不可控不可逆的，一旦发生自燃灾害，如：水灾、火灾等，而没有对供电系统进行预防，将会给供电系统和用户带来巨大的损失。因此，预防外部条件变化对供电系统的破坏是供电网络安全监控系统必不可少的内容。

技术实现要素：

本发明设计开发了一种基于BP神经网络的供电网络安全监控系统及方法，能够监测并控制环境因素对供电网络的影响，提高供电网络的安全性能。

本发明的另一个发明目的：能够克服供电网络受到攻击、供电信息被盗取的问题。

能够监控自然因素，防止自然灾害对供电网络造成的破坏。

本发明提供的技术方案为：

一种基于BP神经网络的供电网络安全监控系统，包括：

服务器，其与监控装置连接，并保持信息同步，能够监测和控制供电网络；

处理器，其与所述服务器相互连接，能够接收并处理来自所述服务器传递的信息，并将信息传递给控制模块；

传感模块，其与所述处理器连接，能够测量环境信息，并将测量信息传递给所述处理器，所述处理器接收来自传感模块传递的信息并进行处理，通过控制模块断开供电模块，保障供电网络的安全。

优选的是，所述监控装置包括：电脑、手机以及平板中的至少一种，能够接收来自服务器传递的信息，并控制服务器。

优选的是，所述控制模块接收来自所述处理器传递的信息，启动供电模块或报警模块。

优选的是，所述供电模块包括供电单元和配电负载单元。

优选的是，所述服务器与所述监控装置通过有线或无线网络进行连接，保持同步。

优选的是，所述传感模块包括：温度传感器、湿度传感器以及烟雾传感器。

优选的是，所述服务器能够连接多个子站。

优选的是，所述服务器内部设置有安全软件，能够抵抗外来攻击的侵入。

本发明的目的还可以进一步由一种基于BP神经网络的供电网络安全监控方法来实现，该方法具体包括如下步骤：

步骤一，按照采样周期，确定采样信号为环境温度T、环境湿度W、烟雾浓度C，传输线长度L；

步骤二、选择3层BP神经网络，依次将上述参数进行规格化处理，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄}；其中x₁为环境温度系数、x₂为环境湿度系数、x₃为环境烟雾浓度系数、x₄为传输线长度系数；

步骤三，所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m为中间层节点个数，满足其中n为输入层节点个数，p为输出层节点个数，进行BP神经网络训练；

步骤四，得到输出层向量o＝{o₁,o₂,o₃,o₄}；o₁为正常、o₂温度异常、o₃湿度异常、o₄为烟雾浓度异常；

步骤五、根据第i次周期中的采样信号，判定第i+1次周期时的运行状态，当输出信号o_i＝{1,0,0,0}时为正常，启动供电模块，当输出信号o_i＝{0,1,0,0}时为温度异常，当输出信号o_i＝{0,0,1,0}时为湿度异常，当输出信号o_i＝{0,0,0,1}，这三种情况均启动报警模块，并停止供电。

优选的是，步骤二中进行规格化的公式为其中，为规格化处理的输入参数，x_j为测量参数T、W、C、L，j＝1,2,3,4,；x_jmax、x_jmin分别为相应测量参数中的最大测量值和最小测量值。

本发明所述的有益效果：在供电系统的服务器中设置安全软件，能够向监控装置发送报警信息，并通过监控系统控制服务器，备份供电信息，能够防止外来攻击造成的信息泄露。服务器和监控装置通过网络连接，随时保持信息同步，使供电网络状况实时被监控装置记录，同时能够通过手机等其他方式查看供电网络的运行情况，方便，快捷。采用传感装置，能够监控自然环境的变化，在出现自然灾害的时候自动报警并断电，减少因预料不到的灾害所带来的损失。本系统操作简单，使用方便，成本低，适宜大范围推广和使用。

附图说明

图1为本发明所述的基于BP神经网络的供电网安全监控系统的结构示意图。

图2为本发明所述的基于BP神经网络的供电网络安全监控方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1所示，本发明提供一种基于BP神经网络的供电网络安全监控系统及方法，包括安全软件110，其植入在服务器120中，能够抵挡外来攻击的侵入，并通过服务器120向与其互相连接的监控装置130发送被警报信息，所述服务器120与所述监控装置130通过有线或无线网络进行连接，所述监控装置130包括：手机、电脑、平板等电子产品中的至少一种；所述服务器120还连接有处理器140，所述服务器120能够接收来自处理器140传递的信息，并将信息传递给所述监控装置130，同时还能够向所述处理器140发送信息；所述处理器140与传感模块180连接，能够接收来自传感模块180传递的信息，所述传感模块180包括：温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器，能够测量自然环境信息；

所述处理器140还连接有控制模块150，所述控制模块150连接有供电模块160和报警模块170，并根据接收到的所述处理器140传递的信息，判断模块的开启；所述处理器140通过采用小波分析和神经网络结合的方法来提取信号、判断故障，并进行报警。

供电网络工作时，所述服务器120将供电信息传递给处理器140，同时处理器140接收来自传感模块180传递的正常测量信息，此时通过控制模块150启动供电模块160，对该供电网络中需要供电的用户进行供电，同时，所述监控装置130通过网络能够监控供电情况。

当有外来攻击侵入服务器时，所述安全软件110将进行安全防护，同时通过所述服务器120向所述监控装置130发送被攻击信息，所述监控装置130将以最快的速度备份服务器中的供电信息，并在需要时将服务器120关闭，来保证供电网络的安全。

当传感模块180监测到异常信号时，通过处理器140进行处理和判断，在发生自然灾害时，包括：水灾、火灾等自然灾害，控制模块150将开启报警模块170，进行报警，以便引起巡逻者和其它附近人的注意，同时，处理器140将此灾害信息传递给服务器120，其通过有线或无线网络将该灾害信息发送给监控装置130。具体监控方法如下：

如图2所示，步骤S210，按照采样周期，确定采样信号为环境温度T、环境湿度W、烟雾浓度C，传输线长度L；

选择3层BP神经网络，依次将上述参数进行规格化处理，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄}；其中x₁为环境温度系数、x₂为环境湿度系数、x₃为环境烟雾浓度系数、x₄为传输线长度系数；

所采用的规格化的公式为其中，为规格化处理的输入参数，x_j为测量参数T、W、C、ω_t、ω_w、ω_c，j＝1,2,3,4,5,6,；x_jmax、x_jmin分别为相应测量参数中的最大测量值和最小测量值。

所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m为中间层节点个数，满足其中n为输入层节点个数，p为输出层节点个数；

步骤S220，建立好BP神经网络节点模型后，即可进行BP神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值w_ij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值w_jk，隐层节点j的阈值θ_j，输出层节点k的阈值θ_k、w_ij、w_jk、θ_j、θ_k均为-1到1之间的随机数。输入层：

在训练过程中，不断修正w_ij和w_jk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程

步骤S230，得到输出层向量o＝{o₁,o₂,o₃,o₄}；o₁为正常、o₂温度异常、o₃湿度异常、o₄为烟雾浓度异常；

步骤S240，根据第i次周期中的采样信号，判定第i+1次周期时的运行状态，当输出信号o_i＝{1,0,0,0}时为正常情况，启动供电模块进行供电。

步骤S250，当输出信号o_i＝{0,1,0,0}时为温度异常，当输出信号o_i＝{0,0,1,0}时为湿度异常，当输出信号o_i＝{0,0,0,1}，为烟雾浓度异常，启动报警模块，同时不停止供电。

在供电系统的服务器中设置安全软件，能够向监控装置发送报警信息，通过监控系统控制服务器，并备份供电信息，能够防止外来攻击造成的信息泄露。服务器和监控装置通过网络连接，随时保持信息同步，使供电网络状况实时被监控装置记录，同时能够通过手机等其他方式查看供电网络的运行情况，方便，快捷。采用传感装置，能够监控自然环境的变化，在出现自然灾害的时候自动报警并断电，减少因预料不到的灾害所带来的损失。本系统操作简单，使用方便，成本低，适宜大范围推广和使用。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。