电网信息物理系统的异常检测方法、装置和计算机设备与流程

本技术涉及电网信息物理系统建模领域，特别是涉及一种电网信息物理系统的异常检测方法、装置和计算机设备。

背景技术：

1、随着互联网和物联网技术的日趋成熟，系统之间的协作与依赖越来越强，通过系统间的互联互通可以实现更广泛的功能协同，扩大多元信息的利用。目前信息物理系统的定义还没有统一的定论，但是各国机构和专家们已有比较成熟的认识。新型电力系统属于典型的系统级信息物理系统，新一代的智能技术的应用贯穿电网运行的各个环节。信息物理融合的应用将在可再生能源协调、智能配用电、无人机巡检与智能电网自愈控制方面进一步发挥重要作用。

2、现有技术中更多的是通过依存网络描述cps(cyber-physical systems，信息物理系统)耦合网络的结构特性，其反应的是网络间抽象节点的连接关系，但无法描述具有冗余特性，功能降级等包含复杂逻辑和过渡状态的信息物理过程。进一步地，目前基于依存网络理论的建模主要集中在站点级层面，即以变电站作为最小单元，而这种简化条件适合分析网络的变化规律，对系统的电器和功能逻辑特性分析不足。

3、目前，对于电网信息物理系统的异常检测效率较低的问题，尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电网信息物理系统的异常检测方法、装置和计算机设备。

2、第一方面，本技术提供了一种电网信息物理系统的异常检测方法。所述方法包括：

3、获取电网信息物理系统的至少两个节点结构之间的依存关系以及实际概率关系，并采集节点结构状态；

4、根据依存关系建立依存网络，并将实际概率关系引入依存网络，得到针对于电网信息物理系统的概率依存网络；

5、将概率依存网络转换为携带有逻辑影响结果的概率分析网络，并将节点结构状态输入至概率分析网络，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果；其中，逻辑影响结果是根据依存关系以及实际概率关系得到的。

6、在其中一个实施例中，获取实际概率关系，包括：

7、获取对于电网信息物理系统的统计数据以及逻辑依存关系，并根据统计数据以及逻辑依存关系获取实际概率关系。

8、在其中一个实施例中，节点结构包括子节点与目标节点，且目标节点是指基于子节点的节点结构状态确定对应状态的节点；逻辑影响结果包括逻辑依存关系以及影响结果，将概率依存网络转换为携带有逻辑影响结果的概率分析网络，包括：

9、若检测到子节点与目标节点为直接依存关系，则根据实际概率关系得到子节点与目标节点之间的逻辑依存关系，根据逻辑依存关系将概率依存网络转换为因果概率分析网络；

10、若检测到子节点与目标节点为间接依存关系，则根据依存关系反向调换概率依存网络的箭头指向表达形式，得到子节点对目标节点的影响结果，并根据实际概率关系进行反向推理得到证据概率关系；根据影响结果以及证据概率关系将概率依存网络转换为证据概率分析网络；其中，概率分析网络包括因果概率分析网络以及证据概率分析网络。

11、在其中一个实施例中，将实际概率关系引入依存网络，得到针对于电网信息物理系统的概率依存网络，包括：

12、获取预设的虚拟关系节点；其中，虚拟关系节点包括至少三个节点结构之间的虚拟概率关系；

13、根据虚拟概率关系和实际概率关系引入依存网络，得到概率依存网络。

14、在其中一个实施例中，将节点结构状态输入至概率分析网络，得到针对于信息物理系统的量化分析结果，包括：

15、根据实际概率关系、依存关系以及节点结构状态得到信息物理系统的节点异常检测结果。

16、在其中一个实施例中，节点结构包括目标节点以及子节点，根据实际概率关系、依存关系以及节点结构状态得到信息物理系统的节点异常检测结果，包括：

17、在概率分析网络为因果分析网络的情况下，根据实际概率关系以及依存关系对节点结构状态进行相乘处理，得到因果依存强度，并根据节点结构状态获取子节点的因果状态数量，根据因果状态数量对因果依存强度进行平均处理，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果；

18、在概率分析网络为证据分析网络的情况下，根据依存关系对目标节点以及子节点之间的实际概率关系进行相乘处理，得到支持因子函数值；并根据节点结构状态获取子节点的证据状态数量，根据状态数量对支持因子函数值进行平均处理，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果。

19、在其中一个实施例中，节点结构包括目标节点以及子节点，将节点结构状态输入至概率分析网络，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果，包括：

20、在概率分析网络为证据概率分析网络的情况下，将节点结构状态输入至概率分析网络，利用概率分析网络对节点结构状态进行检测；

21、若基于节点结构状态检测到子节点失效的概率小于预设阈值，则将节点结构状态判定为小概率特征类型，并响应于判定到的小概率特征类型，根据实际概率关系生成子节点代数结果；

22、根据子节点代数结果，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果。

23、在其中一个实施例中，节点异常检测结果包括目标节点状态结果；根据子节点代数结果，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果，包括：

24、根据子节点代数结果得到支持因子；其中，所有子节点与支持因子为一一对应关系；

25、将所有支持因子进行相乘处理，得到支持因子函数值，根据支持因子函数值得到目标节点状态结果。

26、第二方面，本技术还提供了一种电网信息物理系统的异常检测装置。所述装置包括：

27、获取模块，用于获取电网信息物理系统的至少两个节点结构之间的依存关系以及实际概率关系，并采集节点结构状态；

28、计算模块，用于根据依存关系建立依存网络，并将实际概率关系引入依存网络，得到针对于电网信息物理系统的概率依存网络；

29、生成模块，用于将概率依存网络转换为携带有逻辑影响结果的概率分析网络，并将节点结构状态输入至概率分析网络，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果；其中，逻辑影响结果是根据依存关系以及实际概率关系得到的。

30、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

31、获取电网信息物理系统的至少两个节点结构之间的依存关系以及实际概率关系，并采集节点结构状态；

32、根据依存关系建立依存网络，并将实际概率关系引入依存网络，得到针对于电网信息物理系统的概率依存网络；

33、将概率依存网络转换为携带有逻辑影响结果的概率分析网络，并将节点结构状态输入至概率分析网络，得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果；其中，逻辑影响结果是根据依存关系以及实际概率关系得到的。

34、上述电网信息物理系统的异常检测方法、装置和计算机设备，首先获取电网信息物理系统的多个节点之间的依存关系、实际概率关系以及节点结构状态；其次，根据依存关系建立依存网络，并将实际概率关系引入依存网络，得到概率依存网络；最后，将概率依存网络转换为概率分析网络，并根据节点结构状态得到对于电网信息物理系统的节点异常检测结果。通过上述方法，将实际概率关系引入至依存网络，能够表达更多的节点间的依存关系，解决了现有的依存网络无法描述含有复杂逻辑和过渡状态的信息物理过程的缺点，提高了对电网信息物理系统定量计算以及定性计算的精确度；进一步地，将概率依存网络转换成携带有逻辑影响结果的概率分析网络，便于后续对电网信息物理系统的节点状态的检测计算以及节点之间影响关系的计算以及分析，提高了对系统异常状态的检测的效率。