基于机器学习的电力调度主站SCADA系统告警信号自动识别

作     者：章杜锡 胡铁军 管金胜 张霁明 ZHANG Du-xi;HU Tie-jun;GUAN Jin-sheng;ZHANG Ji-ming

作者机构：国网宁波供电公司浙江宁波315000 

出 版 物：《自动化技术与应用》 (Techniques of Automation and Applications)

年 卷 期：2024年第43卷第3期

页      码：31-34页

摘      要：为解决现有在线评估方法识别结果不准确的问题,提出基于机器学习的电力调度主站SCADA系统告警信号自动识别。先构建神经网络结构,采用反向传播方式训练神经网络,利用计算差值更新权值和偏置,由此完成攻击行为判断。将灰度图像二值化处理后,使用基于长方形的轮廓链代码滤除噪声。增强文本和背景的对比度,并设计告警界面文字分割及处理流程,使文本区域更加明显。采用告警窗口自动点对点接收方法,识别每一行警报窗口中的文本信息,完成告警信号识别。由实验结果可知,该方法最高查全率为96%,最高查准率为99.2%,可实现精准识别。

主 题 词：机器学习 主站SCADA系统 告警信号 自动识别 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080802[080802] 0808[工学-自动化类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.20033/j.1003-7241.(2024)03-0031-04

馆 藏 号：203126923...