基于內(nèi)容過濾和多Agent協(xié)作的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及基于內(nèi)容過濾和多Agent協(xié)作的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸方法，屬于電 力信息安全技術領域。
【背景技術】
[0002] 配電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)的重要組成部分，是智能電網(wǎng)建設的核心內(nèi)容之一。尤其是 近年來，隨著大規(guī)模分布式能源、儲能、柔性負荷等多元分布式設備和組件（如微網(wǎng)、充電 粧等）單元的廣泛接入，配電網(wǎng)正朝著有源配電網(wǎng)方向發(fā)展。相比傳統(tǒng)配電網(wǎng)，有源配電網(wǎng) 的組成以及源網(wǎng)荷間的互動關系更加頻繁和復雜。隨著配電自動化、用電信息采集等應用 系統(tǒng)的推廣應用，對于有千條饋線的大規(guī)模配電網(wǎng)，配電網(wǎng)中會產(chǎn)生指數(shù)級增長的海量異 構(gòu)、多態(tài)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集合的大小達到了當今信息學界所關注的"大數(shù)據(jù)"級別。
[0003] 隨著無線通信、物聯(lián)網(wǎng)等先進信息通信技術在有源配電網(wǎng)中的大量應用，整個有 源配電網(wǎng)面臨來自互聯(lián)網(wǎng)的病毒、木馬與黑客攻擊的威脅日趨嚴重，同時來自信息通信網(wǎng) 絡內(nèi)部的惡意攻擊也可能使得整個有源配電網(wǎng)的控制網(wǎng)絡崩潰。而現(xiàn)有的電力二次系統(tǒng)安 全防護方案中并沒有考慮有源配電網(wǎng)信息通信網(wǎng)絡內(nèi)部以及與外部交互時的安全防護問 題，特別是隨著堅強智能電網(wǎng)不斷深入建設，有源配電網(wǎng)具有更加復雜的接入環(huán)境、靈活多 樣的接入方式（如GPRS、WiFi以及光纖通信等）、數(shù)量龐大的智能接入終端（如各類分布 式能源的信息采集終端、配電設備和線路運行狀態(tài)監(jiān)測終端等）和動態(tài)分布的海量接入數(shù) 據(jù)。因此，保證傳輸過程中有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的安全性和高效性，對提高傳輸速度、減小數(shù) 據(jù)存儲空間以及降低數(shù)據(jù)傳輸安全風險等方面都具有十分重要的意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種基于內(nèi)容過濾和多Agent協(xié)作的有源配 電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸方法，能夠針對有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高效安全的傳輸。
[0005] 本發(fā)明為了解決上述技術問題采用以下技術方案：本發(fā)明設計了一種基于內(nèi)容過 濾和多Agent協(xié)作的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸方法，包括如下步驟，其中數(shù)據(jù)發(fā)送方執(zhí)行如 下步驟001至步驟009,數(shù)據(jù)接收方執(zhí)行步驟010至步驟016 :
[0006] 步驟001.采集有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)樣本，并針對有源配電網(wǎng)數(shù)據(jù)樣本進行量化、歸 一化預處理，獲得待處理訓練樣本數(shù)據(jù)集，進入步驟002 ;
[0007] 步驟002.從待處理訓練樣本數(shù)據(jù)集中隨機選擇兩個數(shù)據(jù)，初始化分別作為兩個 聚類中心，并進入步驟003;
[0008] 步驟003.針對待處理訓練樣本數(shù)據(jù)集中除兩個聚類中心所對應數(shù)據(jù)以外的其它 各個數(shù)據(jù)，分別計算各個數(shù)據(jù)分別到兩個聚類中心的歐式距離，然后分別將各個數(shù)據(jù)劃分 至其相對兩個聚類中心，歐式距離較近的聚類中心所對應的聚類中，構(gòu)成兩個聚類中心分 別所對應的聚類，并進入步驟004 ;
[0009] 步驟004.針對獲得的兩個聚類，分別計算更新該兩個聚類的聚類中心，并進入步 驟 005 ;
[0010] 步驟005.針對兩個聚類，判斷是否存在更新后聚類中心的均值與對應更新前聚 類中心的均值不相等的情況，是則返回步驟003;否則將該兩個聚類作為內(nèi)容過濾模型，并 進入步驟006 ;
[0011] 步驟006.針對有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的傳輸過程進行監(jiān)測，判斷是否發(fā)生數(shù)據(jù)泄露 行為，是則進入步驟007 ;否則進入步驟008 ;
[0012] 步驟007.根據(jù)內(nèi)容過濾模型，判斷待發(fā)送有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)是否是敏感數(shù)據(jù)，是 則針對該待發(fā)送有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)自保護標記，更新待發(fā)送有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)， 并進入步驟008 ;否則直接進入步驟008 ;
[0013] 步驟008.將待發(fā)送有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)D轉(zhuǎn)化為NX1的矩陣x，構(gòu)建如下模型，并 進入步驟009 ;
[0014] x=屮a
[0015] 其中，屯為預設NXN的矩陣，是矩陣x的稀疏基；a為NX1的矩陣；
[0016] 步驟009.根據(jù)如下模型，將矩陣x投影到一組預設測量向量〇上，獲得與待發(fā) 送有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)存在對應關系的電網(wǎng)數(shù)據(jù)y，并針對電網(wǎng)數(shù)據(jù)y進行傳輸，進入步驟 010 ；
[0017] y=〇x=〇^a=0a
[0018] 其中，〇為預設MXN觀測矩陣，且〇為正定矩陣；y為MX1的矩陣，0為MXN 感知矩陣；
[0019] 步驟010.數(shù)據(jù)接收方接收電網(wǎng)數(shù)據(jù)y，并針對接收到的電網(wǎng)數(shù)據(jù)y，構(gòu)建與、范 數(shù)等價的h范數(shù)下的最優(yōu)模型如下所示，進入步驟011 ;
[0020]
[0021] 其中，K表示a的h范數(shù)；
[0022] 步驟011.針對接收到的電網(wǎng)數(shù)據(jù)y，初始化基因表達式編程算法的種群，并根據(jù) 計算資源的數(shù)量K，針對基因表達式編程算法的種群進行平均劃分獲得K個子種群，進入步 驟 012 ;
[0023] 步驟012.針對電網(wǎng)數(shù)據(jù)y，構(gòu)建適應度評價函數(shù)/ =|y- ?列2，并進入步驟013 ; 其中，|_y- 0利2表示y- 0<§取2-范數(shù)運算；5表示a的估計值；
[0024] 步驟013.初始化適應度評價中的遺傳代數(shù)，并根據(jù)適應度評價函數(shù) / = ||j分別針對各個子種群，以函數(shù)值f取得最小值為目標進行適應度評價，進入 步驟014 ;
[0025] 步驟014.分別獲得各個子種群中適應度值最大的個體，并且針對各個子種群中 適應度值最大的個體進行兩兩彼此交換，更新獲得各個子種群，進入步驟015 ;
[0026] 步驟015.判斷遺傳代數(shù)是否達到預設最大遺傳代數(shù)，是則數(shù)據(jù)接收方根據(jù)適應 度評價函數(shù)/ =|y-e^|2中f所取得的最小值、電網(wǎng)數(shù)據(jù)y，以及預設在數(shù)據(jù)接收方的?， 獲得a的最優(yōu)值，并進入步驟016;否則返回步驟013;
[0027] 步驟016.數(shù)據(jù)接收方根據(jù)a的最優(yōu)值和預設在數(shù)據(jù)接收方的V，以及模型x= Wa，重構(gòu)獲得矩陣x，最后針對矩陣x進行投影映射恢復獲得有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)D。
[0028] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術方案：所述步驟007中的數(shù)據(jù)自保護標記為數(shù)據(jù)傳輸 阻斷標記，用于阻斷其所在待發(fā)送有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的傳輸。
[0029] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術方案：所述步驟007中的數(shù)據(jù)自保護標記為數(shù)據(jù)自銷 毀標記，用于在數(shù)據(jù)接收方，自動針對數(shù)據(jù)自銷毀標記所在的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行銷毀 操作。
[0030] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術方案：所述步驟013中，分別針對各個子種群進行適 應度評價后，分別針對各個子種群依次進行選擇操作、變異操作、一點重組操作，以及兩點 重組操作。
[0031] 作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術方案：所述步驟016中，數(shù)據(jù)接收方根據(jù)a的最優(yōu)值 和預設已知的叫，以及模型x=叫a，重構(gòu)獲得矩陣x，最后通過最小二乘法針對矩陣x進 行投影映射恢復獲得有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)D。
[0032] 本發(fā)明所述基于內(nèi)容過濾和多Agent協(xié)作的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸方法采用以 上技術方案與現(xiàn)有技術相比，具有以下技術效果：本發(fā)明設計的基于內(nèi)容過濾和多Agent 協(xié)作的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸方法，主要用于解決有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)安全高效傳輸?shù)膯?題，通過使用本發(fā)明中提出的方法可以實現(xiàn)有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的安全可靠高效傳輸。
【附圖說明】
[0033] 圖1是本發(fā)明設計基于內(nèi)容過濾和多Agent協(xié)作的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸方法的 流程示意圖。
【具體實施方式】
[0034] 下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】作進一步詳細的說明。
[0035] 有源配電網(wǎng)數(shù)據(jù)安全高效傳輸主要需考慮兩個方面的問題：（1)如何選擇一種技 術來有效保證有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全性；(2)如何利用壓縮感知方法來保證 大數(shù)據(jù)傳輸速度的高效性。對于有源配電網(wǎng)數(shù)據(jù)安全高效傳輸而言，選擇一個合適的方法 來保證大數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被泄露和高效性，有諸多因素需要考慮：首先采集到的有源 配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行量化和歸一化處理后，如何利用內(nèi)容過濾方法來快速識別傳輸過程中的 大數(shù)據(jù)是否為敏感數(shù)據(jù)；同時如何對待傳輸?shù)拇髷?shù)據(jù)進行分布式快速壓縮，提高傳輸效率 和存儲空間利用率都是有源配電網(wǎng)下大數(shù)據(jù)安全高效傳輸?shù)年P鍵技術。
[0036] 如圖1所示，本發(fā)明設計基于內(nèi)容過濾和多Agent協(xié)作的有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)傳輸 方法，在實際應用過程當中，包括如下步驟，其中，對于數(shù)據(jù)發(fā)送方和數(shù)據(jù)接收方來說，數(shù)據(jù) 發(fā)送方執(zhí)行如下步驟001至步驟009,數(shù)據(jù)接收方執(zhí)行步驟010至步驟016 :
[0037] 步驟001.采集有源配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)樣本，并針對有源配電網(wǎng)數(shù)據(jù)樣本進行量化、歸 一化預處理，獲得待處理訓練樣本數(shù)據(jù)集，進入步驟002。
[0038] 步驟002.從待處理訓練樣本數(shù)據(jù)集中隨機選擇兩個數(shù)據(jù)，初始化分別作為兩個 聚類中心，并進入步驟003。
[0039] 步驟003.針對待處理訓練樣本數(shù)據(jù)集中除兩個聚類中心所對應數(shù)據(jù)以外的其它 各個數(shù)據(jù)，分別計算各個數(shù)據(jù)分別到兩個聚類中心的歐式距離，然后分別將各個數(shù)據(jù)劃分 至其相對兩個聚類中心，歐式距離較近的聚類中心所對應的聚類中，構(gòu)成兩個聚類中心分 別所對應的聚類，并進入步驟004。
[0040] 步驟004.針對獲得的兩個聚類，分別計算更新該兩個聚類的聚類中心，并進入步 驟 005〇
[0041] 步驟005.針對兩個聚類，判斷是否存在更新后聚類中心的均值與對應更新前聚 類中心的均值不相等的情況，是則返回步驟003;否則將該兩個聚類作為內(nèi)容過濾模型，并 進入步驟006,這里的內(nèi)容過濾模型即為敏感數(shù)