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龙图腾网恭喜大唐凉山新能源有限公司申请的专利基于深度学习的新能源电力系统网络安全入侵检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119299222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411783185.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习的新能源电力系统网络安全入侵检测方法是由戴立伟;胡湘涛;王贵富;刘钰;乔贵林设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的新能源电力系统网络安全入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的新能源电力系统网络安全入侵检测方法，本发明通过获取新能源电力系统的网络攻击案例资料，对获取的数据进行预处理，并针对网络攻击案例资料中的网络流量参数、功率参数以及频率参数进行分析，从而得到攻击表现指数和电力表现模型，将攻击表现指数和电力表现模型组合成数据对输入预先构建的深度学习模型进行整合，得到特征学习模型，该模型能够综合学习网络流量和电力系统运行参数在受到攻击时的特征变化，克服现有技术仅关注正常数据特征而对异常数据学习不足的问题。

本发明授权基于深度学习的新能源电力系统网络安全入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的新能源电力系统网络安全入侵检测方法，其特征在于，包括：数据收集：获取新能源电力系统的网络攻击案例资料并进行预处理，从而得到新能源电力系统对应各组网络攻击案例资料的评估数据包；评估数据包内包含网络流量变化参数、功率参数以及频率参数；特征量化：从各组网络攻击案例资料中提取评估数据包，并进行分析，从而得到各组网络攻击案例资料所对应的攻击表现指数rcda和电力表现模型；得到各组网络攻击案例资料所对应的攻击表现指数rcda，具体为：提取各组网络攻击案例材料中设定时间区间内的网络流量变化参数，将设定时间区间按照预设的划分比例划分为各子区间窗口；提取各子区间窗口内各时间点的网络流量参数，并分别计算相邻两组时间点网络流量参数的变化率，即对于各子区间窗口内每一秒的网络流量参数，计算其与前一秒网络流量参数之间的差值，取绝对值后再除以前一秒的网络流量参数，从而得到各子区间窗口内各时间点的网络流量大小变化率；对各子区间窗口内的各组网络流量大小变化率求取均值，从而得到各子区间窗口所分别对应的流量变化均率；对各子区间窗口所分别对应的流量变化均率进行均值的计算得到流量总均率，然后提取各子区间窗口中最高流量变化均率和最低流量变化均率并进行差值的计算得到流量总差率；预设流量总均率和流量总差率所分别对应的参考流量总均率和参考流量总差率；将流量总均率和流量总差率分别与对应预设的参考流量总均率和参考流量总差率进行比值的计算，然后对两组比值求和得到流量评估指数y1；预设网络流量参数的流量阈值，若设定时间区间内某一时间点的网络流量参数超过预设的流量阈值，则将该时间点标记为起始点并开始计时，直至网络流量参数低于预设的流量阈值时结束计时，对计时范围内的最高网络流量参数进行标记作为流量峰值；在设定时间区间内，统计流量峰值的出现次数作为峰值次数，将峰值次数除以设定时间区间得到峰值评估指数y2；依据公式对各组网络攻击案例材料所对应的流量评估指数y1和峰值评估指数y2进行加权计算，从而得到各组网络攻击案例材料所对应的攻击表现指数rcda；其中a1和a2分别为流量评估指数y1和峰值评估指数y2的影响权重因子；得到各组网络攻击案例资料所对应的电力表现模型，具体为：提取各组网络攻击案例材料中设定时间区间内的功率参数，功率参数包括有功功率和无功功率，预设电力系统的正常有功功率和正常无功功率；对于设定时间区间内的功率参数，分别计算设定时间区间内各时间点有功功率与无功功率的均值，将计算的两组均值分别与对应预设的正常有功功率和正常无功功率进行比值的计算，从而得到有功比值和无功比值；提取各组网络攻击案例材料中设定时间区间内的频率参数，预设电力系统的标称频率，对于设定时间区间内的频率参数，计算设定时间区间内各时间点频率参数的均值，并将均值与标称频率之间进行比值的计算，得到频率比值；对于有功比值、无功比值以及频率比值，分别求取均值得到有功率均差、无功率均差以及频率均差；以有功率均差、无功率均差以及频率均差分别作为立体矩形的长度值、宽度值以及高度值，并由此构建立体矩形模型，将构建的立体矩形模型作为对应网络攻击案例材料的电力表现模型；建立模型：对各组网络攻击案例资料的攻击表现指数rcda和电力表现模型进行数据对的组合，并将各组数据对输入预先构建的深度学习模型中进行整合，将整合过后的深度学习模型作为当前新能源电力系统网络安全入侵的特征学习模型；入侵判定：基于预设的判定规则判定电力系统网络出现入侵时，采集新能源电力系统在设定时间区间内的网络流量特征、功率参数以及频率参数，对新能源电力系统在设定时间区间内的攻击表现指数rcda和电力表现模型进行分析，分析后启动并加载特征学习模型对实时分析的攻击表现指数rcda和电力表现模型进行分析，从而得到各组网络攻击案例资料与当前实时分析结果之间的相似评估指数kred，基于得到的各组相似评估指数kred判定入侵的具体类型；入侵处理：判定新能源电力系统的入侵类型时，执行对应的步骤进行处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大唐凉山新能源有限公司，其通讯地址为：615399 四川省凉山彝族自治州黎安乡李子坪村5组；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。