基于元模型控制的智能电网大数据安全监测技术研究.pdf
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1、为了解决传统智能电网安全监测技术存在电网数据分散性较强问题,提出基于元模型控制的智能电网大数据安全监测技术。利用抽取元模型、转换元模型和加载元模型,提取、转换和加载数据。根据滑动窗口出现的异常滑动情况,判断数据是否异常,完成大数据安全监测。试验结果表明:检测结果与智能电网大数据的实际安全漏洞数量和误报数量一致,具有精准监测结果。所提方法具有理想的实用性,研究价值较高。关键词:元模型控制;智能电网;大数据集成;安全监测;转换元模型;加载元模型D0I:10.3969/j.issn.1000-3886.2023.04.035中图分类号】TM727文献标志码A文章编号】10 0 0-38 8 6(2
2、0 2 3)0 4-0 112-0 4Research on Big Data Security Monitoring Technologyof Smart Grid Based on Meta-model ControlLi Bo(State Grid East Inner Mongolia Electric Power Supply Co.,Ltd.,Huhhot Nei Mongol 010020,ChinaAbstract:In order to solve the problem of strong power grid data dispersion in traditional
3、smart grid security monitoring technology,a smart gridbig data security monitoring technology based on meta-model control was proposed.The extraction meta-model,transformation meta-model and loading meta-model were used to extract,transform and load data.According to the abnormal sliding situation o
4、f the slidingwindow,determine whether the data was abnormal and complete the big data security monitoring.The test results show that thedetection results are consistent with the actual number of security vulnerabilities and false positives of the smart grid big data,andhave accurate monitoring resul
5、ts.Therefore,the proposed method has ideal practicability and high research value.Keywords:meta-model control;smart grid;big data integration;safety monitoring;transformation meta-model;load meta-model0引言近年来,由于智能电网数据的分布式和分散性等特征,智能电网中的大数据安全和隐私保护问题日益凸显。因此,研究误差信息干扰小、容错能力强和快速准确的智能电网大数据安全监测技术是目前智能电网领域的热点
6、2 ,可提高电网系统的稳定性和可靠性。在此背景下,相关领域也得到了一些较好的研究成果。文献3提出面向数据质量管理的ETL架构监测技术,该模块根据定义的规则和触发阈值生成清理解决方案,并最终转换成SQL语句来执行。但是,SQL语句的复杂性和效率均有所欠缺,导致该技术的数据源和扩展性较差。文献4 提出全业务统一数据中心平台监测技术,构建全业务的统一数据中心平台,在一定程度上保证了数据集成的质量,但是基于内部的工业模型标准和语义规范,这一体系结构的数据存储位置受到限制。为解决以上传统方法存在的应用问题,提出了基于元模型控制的智能电网大数据安全监测技术研究。使用元模型控制技术,适用于当今大数据环境,具
7、有一定优势。1智能电网大数据流实时处理智能电网大数据流实时处理框架如图1所示。定稿日期:2 0 2 2-0 9-0 2基金项目:国网蒙东电力一数据中台数据管理能力提升一实施项目【蒙东电互联(2 0 2 0)57 7 号)由图1可知,智能电网大数据流实时处理主要包括数据采集、数据接人、流式计算和数据存储4个过程。该系统依据日志处理方式,从数据源处采集相关数据,并汇总到缓冲系统中,为数据传输提供缓冲作用,提高采集速率。由于数据生成是动态的,因此速率也在实时发生变化,计算系统需具有很好的扩展智能电网传感器节点监听采集节点监听采集数据汇总转发缓冲系统流式内存计算数据库缓冲系统数据存储关系型非结构化数据
8、库数据库图1智能电网大数据流实时处理框架性5-6 。流式数据是连续的,能够及时、有效地处理数据,稳定运行需要故障恢复和负载平衡等功能的支持7-8 。为提高数据交换效率,可在实时场景中引人内存数据库。在HBase中存储数据时增加时间戳9,保证数据输出的一致性。若任务丢失或数据丢失,则需要将所获得的HBase库的时间戳返回到Storm处理器层,并使用内置的固化ID重新发送机制继续传输。另外,读取数据是周期性的,因此要选择时间戳最大的数据,以保证数据更新实时性和一致性10 ElectricalAutomation113TX八U工Network&CommunicationTechnology电
9、气自动化2 0 2 3年第45卷第4期网络与通信技术2元模型控制的数据安全监控技术研究2.1基于元模型数据集成研究在数据集成过程中使用抽取元模型、转换元模型和加载元模型,该过程的提取、转换和加载链接是相互关联的。2.1.1抽取元模型抽取元模型如图2 所示数据描述抽取清洗关联抽取后数据描述抽取后数据表描源数据表描述源数据抽取描述述PKID字段IDPKID名称PK1源数据表字名称中文名PK2段关联ID中文名表分组数据清洗函表列数表列数数ID创建时间表来源创建时间字段位置修改时间修改时间约定备注备注数据清洗函数描抽取后数据字段源数据字段描述述描述PK字段IDPK清洗函数IDPK字段ID名称清洗函数名
10、称名称中文名清洗函数描述中文名字段类型字段类型输入数据个数字段描述字段描述输出数据个数数据来源数据来源类型清洗函数更新类型时间备注信息备注图2抽取元模型清洗功能映射规则:T,源代码表中的x字段都需要清除有用字段信息。例如:x1,X2,X3,X4,X5(x1,X2,x(1)依据清洗功能映射规则,在数据表描述表和数据字段描述表中抽取所需的数据字段信息,并将该信息作为数据转换的来源11-12 2.1.2转换元模型转换元模型如图3所示如图3所示,为提取所需的数据字段信息,需通过相关表提取数据字段,从该字段中找到相关信息后,作为数据转换信息源13-14字段类型转换函数的映射规则:在字段级别映射关系建立之
11、后,源表中设置的字段类型将不符合目标表中设置的字段类型,因此需要修改和转换字段类型。例如:x,(int),x2(int)y(char),y2(date)(2)2.1.3加载元模型加载元模型如图4,所示2.2智能电网大数据安全监测算法与流程设计异常数据监测步骤如图5所示。由图5可知,异常数据监测详细步骤为:步骤一:通过系统抽样方法抽取数据集,构建多个异常监测器。抽取后数据描述转换关联转换后数据描述抽取后数据表描数据表字段关联转换后数据表描述表述PKIDPK表字段IDPKID名称PK1字段ID名称中文名PK2ID中文名表分组字段名表列数表列数备注创建时间表来源创建时间修改时间修改时间备注备注抽取后
12、数据字段转换后数据字段数据转换关联描述描述PK字段IDPK字段ID名称PK1字段ID名称中文名字段位置约定中文名字段类型字段类型备注字段描述字段描述PK2数据转换函数据来源数ID数据来源类型类型备注信息PK3ID备注图3转换元模型转换后数据描述加载关联加载后数据描述转换后数据目标数据字段描数据字段关联表描述述PKIDPK关联IDPK字段ID名称PK1字段IDPK1表ID中文名字段名名称表列数备注字段类型表中文PK2ID字段描述描述字段添加创建时间时间修改时间备注备注转换后字段描述字段表关联目标数据表描述-PK字段IDPK表D名称PK2字段ID名称中文名PK1关联ID中文名字段类型表列数备注表中
13、文描字段描述述数据来源访尚权限类型级别备注信息备注图4加载元模型采集n条智能电网大数据样本,组成原始智能电网大数据集;从n条数据中均匀抽样出m条数据样本,在这个特征的所有值范围内,随机选择一个值,对样本进行二叉划分,得到了分裂条件下的左、右两边数据集。步骤二:通过异常监测器判断滑动窗口数据异常情况,设输出数值范围为(0,1),正常状态下的数值范围为(0,h,异常状态下的数值范围为(h,1,其中h为训练后得到的初始异常得分,计算公式为:h=-QUARTILE-F(X),100(1-c)(3)114ElectricalAutomation下转第118 页)Network&Communica
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