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基于投票机制的电力监控系统异常检测技术
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大小：3681 K
標簽：电力监控系统网络安全投票机制
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文檔介紹：针对电力监控系统面临的网络安全挑战，提出了一种基于投票机制的异常检测技术。通过融合机器学习模型、深度学习模型和基于规则的检测系统，结合多数投票与加权投票机制，实现了对电力生产网流量的多角度协同分析。系统采用动态权重调整策略优化模型性能，支持实时异常检测（毫秒级响应），并引入反馈机制持续提升鲁棒性。实验结果表明，该技术将攻击检测准确率从85%提升至93%以上，误报率降至5%以下，漏报率降低至9%，显著优于传统单模型方法。在保障电力系统稳定运行方面，该技术有效减少了因网络攻击导致的电力中断事故，同时通过降低运维成本推动了电力行业数字化转型。未来研究将进一步结合联邦学习和边缘计算技术，拓展至分布式能源等新型电力场景，为智能电网安全防护提供更全面的解决方案。
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