到特征向量数据明显差异时从策略集中挑选备 选策略； ④ 设立反馈调节向量，表示层与层之间因素的相关关系；在环境因素变化的情况下，影 响因素 a很可能成为影响因素 b的影响因素，在影响因素关系矩阵中考虑建立有向关联系 数矩阵，对每一行每一列的关系矩阵设置权值。
5. 如权利要求4所述的电力系统终端安全威胁评估方法，其特征在于，所述步骤①中， 根据IS017799的规定，将影响威胁因素集分为10个因素子集；根据分析的电力系统终端结 构，按照10个子集逐层划分的方式确立待分析的电力系统终端结构；将10个因素子集记 为：U= {UQ，U1，…，UJ ;再根据安全评估要求将每个因素子集分成IUi,。，Ui+···，&"} 所示的子集，其中表示因素子集的标号，i e {〇，···9};再将每个因素子集Uu细化为为 UiJ= {u UiJ2，…，UiJ1J若干所示的因素集合，其中i e …9}，j e {〇,…，n} ;m为 Ui;j中所含元素的个数； 所述步骤②中，采用步骤①建立的三层评估模型，将每一个细化的子集评估结果作为 上一个子集评估过程的输入；在第三层中，通过权重系数auk表明各因素的重要程度；对 每一个ui，j，k存在一个权重系数 ai，j，k，记为：AiJ= ； 设立关系矩阵和权重向量来表示第二层中各因素之间的数值关系，记为：
设立关系矩阵和权重向量来表示第一层中各因素之间的数值关系，记为：
所述步骤③中，对每一层采用下述方式来实现动态可变权重系数和关联关系，以增强 其适应性，包括： a) 读取各个终端历史监测数据，建立特征向量?和?，以电力系统终端第k个和 第1个终端作为研宄对象； b) 计算第k个终端到第1个终端特征向量的二范数：in= (t(d2)r，即两个检测 J=I 数据特征向量之间的距离； c) 确定其他终端之间的距离ty, i e {1，2, "·η}，j e {1，2, "·η}，i乒j ; d) 根据上述计算结果得出第a时刻的距离矩阵：
所述距离矩阵为对称矩阵，且\ i，i = {0, 1，…，η}恒为O ; e) 通过检测数据计算第b时刻的距离矩阵Tb; f) 使用矩阵2-范数表示矩阵的相对距离：
矩阵的2范数为： WTba h^KmHTbaf .Tba)其中λ_((τ，τ·τ，表示矩阵转置与原矩阵乘积的最 ， 大特征值，此时的最大值下标为s, t ; g)给定阈值e，使得相对距离在阈值范围内，否则进行调整。
6.如权利要求5所述的电力系统终端安全威胁评估方法，其特征在于，所述步骤g)包 括下述调整方案： (i) 调整方案一： 对权值向量Ai= Lai^aiil，…，\η]的分量进行调整：设I |Tba| |s，t彡e，则针对终端s 和t，调用历史数据检测数据异常的电力系统终端；若终端s的监测数据与历史数据偏差大 于终端t的数据偏差，则需要修改终端s的权值比重，以增加终端s的数据异常所产生的影 响；设变动步长为β，则权值向量调整为：a i;s+f3，at;s_f3 ;其中：β使得变动后的分量值不 小于〇 ; (ii) 调整方案二： 设矩阵1为权值调整矩阵：
1,即通过权值调整矩阵，为关系矩阵的各个分量之间设定 重要程度，通过加权实现，加权矩阵的每一行和每一列之和均为1 ; 调整关系矩阵的分量：设I ITbaI I s，t彡e且s和t记录此时的异常终端；分片采样计算 历史数据，Ib1, aj，{b2, a2}，…Ib1^ a^}共k-Ι个时间片段；若异常出现的频度大于设定值 f，则P = ^的概率置信为电力系统终端所在的上一层影响因素出现稳定变化；若此两终 K 端分别在不同的上层分层中，则对上一层的关系矩阵进行调整，调整如下：设S和t分别在 不同的上层分层S和T中，则分别计算S和T的历史数据偏差；若S的偏差明显大于T的偏 差，则需要修改S的关联矩阵影响因子；设调整步进为γ，则调整后的权值矩阵为：
(iii)调整方案三： 策略集：选择M个历史时间片段，每一次调整权值向量和权值矩阵分别形成M个动态调 整组合方案：以1，<}，丨4，％2}，~，{<,</}.根据历史记录数据和监测计算数据计算 偏差，当上层与下层间的数据偏差之一出现异常，根据设定的阈值e判断调整权限的时机； 若在某时刻需要动态调整，则从选择合适的调整方案；选择的方式参考方案（i)或（ii)，其 中根据变化的参数决定策略集中最优策略，实现动态适应调整。
7. 如权利要求1所述的电力系统终端安全威胁评估方法，其特征在于，所述步骤（4) 中，设V= Ivci, V1, v2, v3, v4}为评价集，各分量分别表示不可接受、风险、可接受、实用和安全 五个级别；按照7个方面进行打分：一致性、可用性、适应性、可行性、完整性、有效性和可信 7 性；7种打分分别取值O和1，则评价分值C = c,. e丨0,1丨。
8. 如权利要求1所述的电力系统终端安全威胁评估方法，其特征在于，所述步骤（5)采 用自下而上方法逐层进行，包括： 〈1>第三层模糊评估：按照因素集Uu中第k个子因素 u Uk进行评判，评判对象属于评 价集中Vi的隶属度为? =1，其中1 = 〇, 1，…，4, z为专家的总人数，ν' i是所有专家 ， Z 中认为评判对象隶属于V1的专家人数，则评判矩阵为：
其中：m为Uu中所含元素的个数；U u的模糊综合评价集为：
〈2>第二层模糊评估：在第二层中结合权重向量和关系矩阵以及动态适应性；则仏中 的模糊评价矩阵为：
〈3>第一层模糊评估的评判矩阵为：
B = Odci, Id1，…，b4}表示第一层的安全威胁评估向量。
9.如权利要求1所述的电力系统终端安全威胁评估方法，其特征在于，所述步骤（6)中 的量化评价结果：采取量化综合法，对最终结果进行量化评分；设评价集中权重向量为： d = {dQ, (I1，…，d4} 11)； 则量化分值结果为：Value = baXcV^Xd^^t^Xdp
【专利摘要】本发明涉及一种动态自适应的电力系统终端安全威胁评估方法，包括：数据采集及数据清洗；特征提取：针对电力系统终端产生的独立数据，通过特征提取建立所述电力系统终端的特征向量；构建评估模型；构造评价集；模糊评判：根据评判样本总体和各评判分，构造评判矩阵；量化评价结果。本发明从层次模型的角度出发，通过设置关联矩阵，能够保证层与层之间在一方受到影响时，威胁效果可以传遍整个模型，从而实现对于环境动态变化的风险评估。本发明中设立了策略集，当需要动态调整时首先从策略集中选择策略，从而更快速的应用模型给出评估效果，效率大大提高。
【IPC分类】G06Q50-06
【公开号】CN104657915
【申请号】CN201510105268
【发明人】叶云, 余勇, 石聪聪, 高鹏, 曹宛恬
【申请人】国家电网公司, 国网智能电网研究院
【公开日】2015年5月27日
【申请日】2015年3月10日