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龍圖騰網獲悉國網浙江省電力有限公司寧波供電公司申請的專利一種電力系統數據安全分析方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120281570B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510747985.2，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種電力系統數據安全分析方法、裝置、設備及介質是由鄭瑞云;陳迎陽;婁一艇;李鵬;江昊;曹雅素;柯方圓;劉帥;張之楨;楊少杰;李鐘煦;莫佩雲;王勇;葉明達;裘建開;嚴鈺君;陳曉杰;郭曉慶;張燁華;周晨軼設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電力系統數據安全分析方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種電力系統數據安全分析方法、裝置、設備及介質，涉及電力系統技術領域，所述方法包括：通過機器學習算法，根據主機在當前時間段的運行數據，確定主機在未來時間段內的安全分析策略；按照安全分析策略獲取主機在未來時間段內的網絡流量數據，得到網絡流量數據的多個數據特征；根據每個數據特征，判斷網絡流量數據是否存在已知攻擊特征；并通過無監督機器學習算法對網絡流量數據進行聚類分析，得到聚類結果，根據聚類結果，判斷網絡流量數據是否存在未知攻擊特征。本發明利用動態調整安全分析策略，同時通過無監督機器學習算法對網絡流量數據中的未知攻擊特征進行主動探索，提高了對電力系統數據安全的檢測精度。

本發明授權一種電力系統數據安全分析方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種電力系統數據安全分析方法，其特征在于，包括： 獲取主機在當前時間段的運行數據； 通過機器學習算法，根據所述當前時間段的所述運行數據，確定所述主機在未來時間段內的安全分析策略； 按照所述安全分析策略獲取所述主機在所述未來時間段內的網絡流量數據，并對所述網絡流量數據進行分析，得到所述網絡流量數據的多個數據特征； 根據每個所述數據特征，判斷所述網絡流量數據是否存在已知攻擊特征； 若所述網絡流量數據存在所述已知攻擊特征，則判定所述網絡流量數據存在攻擊行為； 若所述網絡流量數據不存在所述已知攻擊特征，則通過無監督機器學習算法對所述網絡流量數據進行聚類分析，得到聚類結果；具體包括：當判定所述網絡流量數據不存在所述已知攻擊特征后，通過K-Means算法對所述網絡流量數據進行相似分析，得到所述網絡流量數據中所有數據點與多個初始聚類中心的歐氏距離；根據所述數據點與所述初始聚類中心的所述歐氏距離，將每個數據點分配至所述數據點對應的所述歐氏距離最小的初始聚類中心，得到所述網絡流量數據的多個聚類簇，并將所述聚類簇作為所述聚類結果； 根據所述聚類結果，判斷所述網絡流量數據是否存在未知攻擊特征；具體包括：根據所述聚類結果，確定所述網絡流量數據的每個所述聚類簇的特征統計值，所述特征統計值包括所述聚類簇的數據點數量和分布數據；根據所述聚類簇的數據點數量和分布數據，判斷所述網絡流量數據是否存在異常聚類簇；若是，則判定所述網絡流量數據存在未知攻擊特征；若否，則判定所述網絡流量數據不存在未知攻擊特征； 其中，所述根據所述聚類簇的數據點數量和分布數據，判斷所述網絡流量數據是否存在異常聚類簇，包括：根據所述聚類簇的所述數據點數量和所述網絡流量數據的總數據點數量，得到所述聚類簇的占比；根據所述聚類簇的所述分布數據，確定每兩個所述聚類簇之間的簇間距離；當所述聚類簇與其他聚類簇之間的簇間距離均超過預設距離閾值，和或所述聚類簇的占比超過預設占比閾值時，判定所述網絡流量數據存在異常聚類簇； 若是，則判定所述網絡流量數據存在攻擊行為，若否，則判定所述網絡流量數據不存在攻擊行為。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網浙江省電力有限公司寧波供電公司，其通訊地址為：315000 浙江省寧波市海曙區麗園北路1408號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。