本發(fā)明涉及電力網(wǎng)絡(luò)管理，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著社會的快速發(fā)展，電力已成為現(xiàn)代社會不可或缺的能源。電力行業(yè)正積極推進(jìn)綠色低碳發(fā)展，減少碳排放，提高能源利用效率。電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)的完善，有助于支撐這一轉(zhuǎn)型過程，確保電網(wǎng)在新能源接入、分布式能源管理等方面的安全性和可靠性，保障電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和安全性，對于維護(hù)國家能源安全、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會穩(wěn)定具有重要意義。然而電力網(wǎng)絡(luò)面臨的網(wǎng)絡(luò)安全威脅日益嚴(yán)峻。黑客攻擊、病毒入侵等事件頻發(fā)，對電力網(wǎng)絡(luò)的安全穩(wěn)定運行構(gòu)成嚴(yán)重威脅，此時，電力行業(yè)需加速向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組成部分，需要充分利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，提升風(fēng)險識別、評估、預(yù)警和應(yīng)對能力。

2、因此，本技術(shù)提出一種基于大數(shù)據(jù)的電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)及方法來解決背景中的問題是十分必要的。

3、專利文件cn110287186b公開了一種基于主權(quán)區(qū)塊鏈技術(shù)的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，上述專利實現(xiàn)了區(qū)塊鏈中電力用戶身份信息可控、智能合約合法性可監(jiān)督、電力信息針對性開放等優(yōu)勢，并通過電力數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)類型標(biāo)識的區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)提升電力數(shù)據(jù)的存儲與利用效率，但上述專利不能實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析功能。

4、專利文件cn113688381b公開了一種基于大數(shù)據(jù)的信息安全風(fēng)險管理系統(tǒng)，上述專利實現(xiàn)了通過對信息網(wǎng)絡(luò)中有效防控值進(jìn)行評估，從而方便用戶及時了解信息網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險防控能力，在面對風(fēng)險時對風(fēng)險進(jìn)行削弱，并結(jié)合有效防控評估值，評估受損資產(chǎn)，并對受損資產(chǎn)進(jìn)行分類，按照重要性分類排序，最后根據(jù)重要性選擇需要修復(fù)的受損資產(chǎn)進(jìn)行修復(fù)，修復(fù)通過修復(fù)成本評估值的表達(dá)式，評估修復(fù)需要的受損資產(chǎn)的成本，從而能夠清晰的了解修復(fù)成本，降低不需要的資產(chǎn)修復(fù)帶來的成本消耗,利用對風(fēng)險防控,對損失評估，對成本評估，有效進(jìn)行風(fēng)險管理，但上述專利不能實現(xiàn)跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析功能。

5、專利文件cn111882453b公開了一種基于大云物移智新技術(shù)應(yīng)用的電網(wǎng)企業(yè)管理系統(tǒng)，上述專利實現(xiàn)了對“量價費損本”等主要經(jīng)營成本數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控、展示、風(fēng)險預(yù)警和評估。做到對異常成本信息提前預(yù)警、主動應(yīng)對，同時建立設(shè)備資產(chǎn)成本分析決策模型，提升公司投資決策管理科學(xué)化、精益化水平，增強(qiáng)輔助決策能力，但上述專利不能實現(xiàn)可擴(kuò)展性強(qiáng)、高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的功能。

6、專利文件cn117390495b公開了一種基于大數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)風(fēng)險管理系統(tǒng)及方法，上述專利實現(xiàn)了通過數(shù)據(jù)源接入管理模塊為同一類用戶選擇并接入數(shù)據(jù)源，降低了因第三方數(shù)據(jù)源選擇不當(dāng)導(dǎo)致數(shù)據(jù)調(diào)用出現(xiàn)異常情況風(fēng)險加劇的概率，提高了數(shù)據(jù)調(diào)用的效率和成功率，但上述專利不能實現(xiàn)多元化數(shù)據(jù)類型有效整合和融合。

7、綜上所述，上述專利不能實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析功能、對跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析功能、對可擴(kuò)展性強(qiáng)、高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的功能和對多元化數(shù)據(jù)類型有效整合和融合功能，導(dǎo)致風(fēng)險識別不及時、評估不準(zhǔn)確、預(yù)警與響應(yīng)滯后、數(shù)據(jù)孤島與不一致性、資源分配不合理、缺乏靈活性與可擴(kuò)展性以及用戶體驗不佳；

8、為此，本技術(shù)提出了一種能實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析功能、對跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析功能、對可擴(kuò)展性強(qiáng)、高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的功能和對多元化數(shù)據(jù)類型有效整合和融合功能的基于大數(shù)據(jù)的電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)及方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于大數(shù)據(jù)的電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的不能實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析功能、對跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析功能、對可擴(kuò)展性強(qiáng)、高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的功能和對多元化數(shù)據(jù)類型有效整合和融合功能，導(dǎo)致風(fēng)險識別不及時、評估不準(zhǔn)確、預(yù)警與響應(yīng)滯后、數(shù)據(jù)孤島與不一致性、資源分配不合理、缺乏靈活性與可擴(kuò)展性以及用戶體驗不佳的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于大數(shù)據(jù)的電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括應(yīng)用微服務(wù)平臺、大數(shù)據(jù)存儲器、流式數(shù)據(jù)處理引擎、風(fēng)險識別評估模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊、智能權(quán)限管理模塊；

3、所述應(yīng)用微服務(wù)平臺的輸出端連接大數(shù)據(jù)存儲器的輸入端，所述大數(shù)據(jù)存儲器的輸出端連接流式數(shù)據(jù)處理引擎的輸入端，所述流式數(shù)據(jù)處理引擎的輸出端連接機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊的輸入端，所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊和大數(shù)據(jù)存儲器的輸出端連接所述智能權(quán)限管理模塊的輸入端；

4、所述應(yīng)用微服務(wù)平臺包括api網(wǎng)關(guān)模塊、配置管理模塊、服務(wù)發(fā)現(xiàn)與注冊模塊和分布式追蹤模塊；

5、所述服務(wù)發(fā)現(xiàn)與注冊模塊通過服務(wù)注冊中心注冊和發(fā)現(xiàn)外部模塊，所述api網(wǎng)關(guān)模塊通過restful風(fēng)格的api進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)交換，所述配置管理模塊通過事件驅(qū)動機(jī)制傳遞信息和響應(yīng)分布式追蹤模塊。

6、優(yōu)選的，所述大數(shù)據(jù)存儲器包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、分布式計算框架、數(shù)據(jù)查詢引擎、數(shù)據(jù)可視化工具；

7、數(shù)據(jù)采集模塊通過數(shù)據(jù)信號連接數(shù)據(jù)存儲模塊，分布式計算框架通過etl處理數(shù)據(jù)存儲模塊中信息，數(shù)據(jù)存儲模塊通過網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)查詢引擎和數(shù)據(jù)可視化工具。

8、優(yōu)選的，所述流式數(shù)據(jù)處理引擎包括數(shù)據(jù)處理器、窗口操作引擎和狀態(tài)管理引擎；

9、數(shù)據(jù)處理器、窗口操作引擎和狀態(tài)管理引擎之間通過內(nèi)部通信連接。

10、優(yōu)選的，所述風(fēng)險識別評估模塊包括風(fēng)險識別模塊、風(fēng)險評估模塊、風(fēng)險監(jiān)控模塊；

11、風(fēng)險識別模塊將識別的風(fēng)險傳輸至風(fēng)險評估模塊，風(fēng)險評估模塊將結(jié)果傳輸至風(fēng)險監(jiān)控模塊。

12、優(yōu)選的，所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊包括特征提取模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)模型模塊、模型訓(xùn)練與評估模塊、用戶交互模塊；

13、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取模塊之間通過消息隊列進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞，特征提取模塊提取的特征向量通過數(shù)據(jù)接口的方式傳遞給機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊，機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊輸出的模型結(jié)果通過restful?api調(diào)用傳遞給模型訓(xùn)練與評估模塊，模型訓(xùn)練與評估模塊通過遠(yuǎn)程過程調(diào)用至用戶交互模塊，用戶交互模塊對接到用戶。

14、優(yōu)選的，所述智能權(quán)限管理模塊包括用戶身份認(rèn)證模塊、信息控制模塊、訪問控制模塊和日志審計模塊；

15、用戶身份認(rèn)證模塊通過api接口連接信息控制模塊，信息控制模塊定義用戶的權(quán)限和角色，訪問控制模塊根據(jù)權(quán)限信息控制用戶對資源的訪問，信息控制模塊和訪問控制模塊之間通過數(shù)據(jù)傳遞方式連接，訪問控制模塊記錄用戶的操作日志通過消息隊列傳遞的方式連接日志審計模塊進(jìn)行審計和監(jiān)控。

16、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊輸出端連接數(shù)據(jù)處理器輸入端，數(shù)據(jù)處理器輸出端連接分布式追蹤模塊輸入端，分布式追蹤模塊輸出端連接特征提取模塊輸入端。

17、優(yōu)選的，所述用戶身份認(rèn)證模塊輸出端連接數(shù)據(jù)存儲模塊輸入端，數(shù)據(jù)存儲模塊輸出端連接用戶交互模塊輸入端；

18、api網(wǎng)關(guān)模塊輸出端連接服務(wù)發(fā)現(xiàn)與注冊模塊輸入端，服務(wù)發(fā)現(xiàn)與注冊模塊輸出端連接風(fēng)險監(jiān)控模塊輸入端，風(fēng)險監(jiān)控模塊輸出端連接訪問控制模塊輸入端。

19、優(yōu)選的，所述電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)的實現(xiàn)方法包括以下步驟：

20、大數(shù)據(jù)存儲器建立龐大的數(shù)據(jù)倉庫，收集包括電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)信息、風(fēng)險評估報告等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如網(wǎng)絡(luò)安全問題清單、日常巡檢記錄,數(shù)據(jù)將被存儲于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中，并通過實時數(shù)據(jù)采集技術(shù)，將實時數(shù)據(jù)動態(tài)存儲至實時數(shù)據(jù)庫；

21、流式數(shù)據(jù)處理引擎利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗和清洗，風(fēng)險識別評估模塊建立網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險評估分析模型，計算各管理對象的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險指標(biāo)，結(jié)果被存儲在大數(shù)據(jù)存儲器的特定結(jié)果數(shù)據(jù)庫中，并進(jìn)行分類和對比；

22、用戶身份認(rèn)證模塊將根據(jù)信息控制模塊的用戶權(quán)限管理矩陣對用戶身份進(jìn)行識別，訪問控制模塊限制用戶操作和訪問權(quán)限，通過動態(tài)報表生成和導(dǎo)出、文檔查詢及下載的方式，呈現(xiàn)給用戶個性化的風(fēng)險指標(biāo)對比結(jié)果，基于大數(shù)據(jù)的電力網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險管理系統(tǒng)還集成數(shù)字證書加登錄口令方式，增強(qiáng)用戶身份鑒別的安全性；

23、在系統(tǒng)設(shè)計中加入數(shù)據(jù)校驗邏輯，采用數(shù)據(jù)校驗技術(shù)保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)和實時數(shù)據(jù)處理。

24、優(yōu)選的，所述實現(xiàn)方法還包括以下步驟：

25、（5）收集電力網(wǎng)絡(luò)的實時運行數(shù)據(jù)，包括各個節(jié)點的電氣參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、電能質(zhì)量參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)、用戶用電數(shù)據(jù)；

26、（6）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過訪問大數(shù)據(jù)存儲器獲取實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，將不同來源的數(shù)據(jù)融合處理；

27、（7）應(yīng)用微服務(wù)平臺將數(shù)據(jù)拆分為多個微服務(wù)，每個微服務(wù)進(jìn)行獨立部署和運行，進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和集成；

28、（8）流式數(shù)據(jù)處理引擎通過分布式計算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗產(chǎn)生連續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流，并進(jìn)行實時分析和計算，構(gòu)建數(shù)據(jù)系統(tǒng)框架；

29、（9）數(shù)據(jù)系統(tǒng)框架經(jīng)過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析，識別潛在風(fēng)險和異常，構(gòu)建智能預(yù)測模型，智能化分析和預(yù)測電力網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)。

30、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

31、1.本發(fā)明通過應(yīng)用微服務(wù)平臺，實現(xiàn)了跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用微服務(wù)平臺上應(yīng)用程序被拆分為多個微服務(wù)，每個微服務(wù)負(fù)責(zé)一個特定的功能模塊，通過容器化技術(shù)實現(xiàn)獨立部署和運行，解決了現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏與其他行業(yè)系統(tǒng)的集成，無法進(jìn)行跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)共享和分析的問題，提高綜合風(fēng)險管理能力、應(yīng)用程序的靈活性和可維護(hù)性；

32、2.本發(fā)明通過流式數(shù)據(jù)處理引擎，實現(xiàn)了快速處理和分析大量數(shù)據(jù)、監(jiān)測、預(yù)警和決策支持的功能，解決了電力系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理延遲的問題，提高數(shù)據(jù)處理效率、風(fēng)險的識別和預(yù)警能力，有助于降低風(fēng)險發(fā)生的可能性；

33、3.本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實現(xiàn)將來自不同傳感器、不同數(shù)據(jù)源和不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合和融合，解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)對多元化數(shù)據(jù)類型處理能力有限，難以充分利用各類數(shù)據(jù)信息的問題，提升系統(tǒng)對于多元數(shù)據(jù)的分析、處理和集成；

34、4.本發(fā)明通過分布式計算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)了對電力網(wǎng)絡(luò)全面、快速的監(jiān)測和分析，解決了現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏對于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和分析能力，難以應(yīng)對復(fù)雜的電力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的問題，構(gòu)建了可擴(kuò)展性強(qiáng)、高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的系統(tǒng)架構(gòu)。