基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法
李勇
韩俊飞
李秀芬
王鹏
王蓓
内蒙古电力科学研究院 信息通信技术研究所,内蒙古 呼和浩特 010020
摘要：针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法.该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系.通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测.仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义.
关键词：自回归模型深度学习异常检测海量数据分析周期支持向量机
分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61033013)
论文发表日期：2024-01-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 24-28 )
英文信息