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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司

摘要：本发明具体涉及一种电网调控敏感数据的识别方法，属于智能电网安全防护技术领域。包括以下步骤：先采集需要进行敏感识别的数据，然后对数据的非结构化特征和结构化特征向量化；根据向量化的结果计算需要进行敏感识别的数据的非结构化特征和结构化特征的相对敏感度和绝对敏感度；根据相对敏感度和绝对敏感度来识别电网调控数据是否敏感。本发明征采用了Transformer模型对电网调控数据的非结构化特征进行提取分析和处理，同时计算了非结构化特征的绝对敏感度和相对敏感队作为电网调控数据是否敏感的依据，大大提升对电网调控数据中非结构化特征的处理，解决了现有技术对对非结构化特征比例较大的电网调控数据进行敏感度识别的准确度不高的问题。

主权项：1.一种电网调控敏感数据的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采集一个需要进行敏感识别的电网调控数据，所述电网调控数据包括x个结构化特征和y个非结构化特征；所述x和所述y均是自然数；将所述电网调控数据的x个结构化特征和y个非结构化特征进行向量化，将向量化后的x个结构化特征向量收集起来形成结构化特征向量集合V，V＝{v1、v2、...、vx}，v1是所述电网调控数据的x个结构化特征中第1个经过向量化后的结构化特征向量；v2是所述电网调控数据的x个结构化特征中第2个经过向量化后的结构化特征向量；vx是所述电网调控数据的x个结构化特征中第x个经过向量化后的结构化特征向量；将向量化后的y个非结构特征向量收集起来形成非结构化特征向量集合S，S＝{s1、s2、...、sy}，s1是所述电网调控数据的y个非结构化特征中第1个经过向量化后的非结构化特征向量；s2是所述电网调控数据的y个非结构化特征中第2个经过向量化后的非结构化特征向量；sy是所述电网调控数据的y个非结构化特征中第y个经过向量化后的非结构化特征向量；步骤2：将所述结构化特征向量集合V中的x个结构化向量依次代入下式1中分别计算出所述电网调控数据的x个结构化绝对敏感度， 式1中，i是大于等于1且小于等于x的自然数；是第i个结构化特征向量计算得到的结构化绝对敏感度；P是结构化敏感向量集合；p1是第1个结构化敏感向量；p2是第2个结构化敏感向量；是第n1个结构化敏感向量；将计算得到的x个结构化绝对敏感度收集起来形成结构化绝对敏感度集合Mv，是第1个结构化特征向量经过敏感度计算得到的第1个结构化绝对敏感度；是第2个结构化特征向量经过敏感度计算得到的第2个结构化绝对敏感度；是第x个结构化特征向量经过敏感度计算得到的第x个结构化绝对敏感度；将非结构化特征向量集合S中的y个非结构化向量依次代入下式2中分别计算出所述电网调控数据的y个非结构化绝对敏感度， 式2中，j是大于等于1且小于等于y的自然数；是第j个非结构化特征向量计算得到的非结构化绝对敏感度；C是非结构化敏感向量集合；c1是第1个非结构化敏感向量；c2是第2个非结构化敏感向量；是第n2个非结构化敏感向量；将计算得到的y个非结构化绝对敏感度收集起来形成非结构化绝对敏感度集合Ms，是第1个非结构化特征向量经过敏感度计算得到的第1个非结构化绝对敏感度；是第2个非结构化特征向量经过敏感度计算得到的第2个非结构化绝对敏感度；是第y个非结构化特征向量经过敏感度计算得到的第y个非结构化绝对敏感度；步骤3：将所述结构化特征向量集合V中的x个结构化向量依次代入下式3中分别计算出所述电网调控数据的x个结构化相对敏感度， 式1中，是第i个结构化特征向量计算得到的结构化绝对敏感度；P是结构化敏感向量集合；on是非敏感数据的原型向量；ou是敏感数据的原型向量；所述公式3中的非敏感数据的原型向量on和敏感数据的原型向量ou使用学习向量量化LearningVectorQuantization，LVQ的方法获得，获得过程如下：步骤3.1：构造人工标注的数据集D＝{w1,y1,w2,y2,...,wn,ym}，其中yi＝0代表vi为非敏感数据，yi＝1代表wi为敏感数据；初始化原型向量on和ou为随机数向量。步骤3.2：根据下式4计算非敏感数据的原型向量on和敏感数据的原型向量ou到数据集D中第i个数据wi的欧式距离 步骤3.3：循环计算数据集D中第i个数据wi对应的Ln,i、Lu,i的大小，以更新非敏感数据的原型向量on和敏感数据的原型向量ou；若数据集D中第i个数据wi的标注类型yi＝0且Ln,iLu,i或数据集D中第i个数据wi的标注类型yi＝1且Ln,iLu,i，则按照下式5更新非敏感数据的原型向量on和敏感数据的原型向量ou 式5中，on′是；on*是；ou′是；ou*是；η是；否则，按照下式6来更新非敏感数据的原型向量on和敏感数据的原型向量ou 若前一更新轮次中||wi-on*||2的平均值在0.05以下，或达到了最大更新轮次n，则停止更新on、ou；将此时的非敏感数据的原型向量on和敏感数据的原型向量ou代入公式3中；将计算得到的x个结构化相对敏感度收集起来形成结构化相对敏感度集合Qv，是第1个结构化特征向量经过敏感度计算得到的第1个结构化相对敏感度；是第2个结构化特征向量经过敏感度计算得到的第2个结构化相对敏感度；是第x个结构化特征向量经过敏感度计算得到的第x个结构化相对敏感度；步骤4：将非结构化特征向量集合S中的y个非结构化向量依次代入Transformer模型中分别计算出所述电网调控数据的y个非结构化相对敏感度，如下式7所示， 式7中，是第j个非结构化特征向量sj计算得到的非结构化相对敏感度；LayerNorm为层归一化，Linear为全连接层，FeedForward为前馈层，CrossAttention为交叉注意力模块，MaskedAttention为掩码注意力模块，MultiHeadAttention为多头注意力模块，Tj为Transformer模型的输出。将计算得到的y个非结构化绝对敏感度收集起来形成非结构化相对敏感度集合Qs，是第1个非结构化特征向量经过敏感度计算得到的第1个非结构化相对敏感度；是第2个非结构化特征向量经过敏感度计算得到的第2个非结构化相对敏感度；是第y个非结构化特征向量经过敏感度计算得到的第y个非结构化相对敏感度；步骤5：将步骤2、3和4得到的所述电网调控数据的x个结构化绝对敏感度和相对敏感度，y个非结构化绝对敏感度和相对敏感度收集起来，选取其中的最大值作为所述电网调控数据的总敏感度的数值，如果所述总敏感度的数值大于经验阈值Y，则认为所述电网调控数据是敏感数据；如果所述总敏感度的数值不大于经验阈值Y，则认为所述电网调控数据是正常数据。

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