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龙图腾网获悉福建省海峡信息技术有限公司申请的专利一种基于无监督的智能电网异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115221790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210883476.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于无监督的智能电网异常检测方法是由赖建华;张章学;蓝友枢;唐敏设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督的智能电网异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于无监督的智能电网异常检测方法，基于测量值统计相关性，用于检测电网中的用电异常行为、用电异常模式或网络攻击，其智能电网攻击检测器的框架包括DBN建模、用于特征提取的互信息以及用于数据训练的RBM；所述DBN和互信息应用于由多个测量值组成的智能电网测试系统，RBM用于捕获由DBN模型以无监督方式提取的全系统模式；所述智能电网攻击检测器从SCADA系统中提取知识；本发明从实际的应用出发，重点在于对电力设备和电力网络进行海量在线数据的特征量选择、样本预处理并引入两种不同的数据挖掘方法来处理智能电网的异常问题。

本发明授权一种基于无监督的智能电网异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督的智能电网异常检测方法，基于测量值统计相关性，用于检测电网中的用电异常行为、用电异常模式或网络攻击，其特征在于：所述方法包括SCADA模拟器模块、状态估计器模块、粗糙集规则提取器、异常检测器模块、智能电网攻击检测器； 所述SCADA模拟器模块计算电力系统网络的所有电压、功率流和注入，然后将计算量与粗糙集规则提取器提取的规则相关联于电力系统的测量点； 所述状态估计器模块包括用于状态估计过程的程序； 所述粗糙集规则提取器使用粗糙集分类算法从SCADA系统的知识数据库中提取规则； 所述异常检测器模块使用粗糙集规则提取器定义的规则来确定SCADA输出数据的状态； 智能电网攻击检测器的框架包括DBN建模、用于特征提取的互信息以及用于数据训练的RBM；所述DBN和互信息应用于由多个测量值组成的智能电网测试系统，RBM用于捕获由DBN模型以无监督方式提取的全系统模式； 所述智能电网攻击检测器从SCADA系统中提取知识，首先，在离线模式下以知识提取器生成用于决定系统的正常或异常行为的规则，其次，处于在线模线时，以上述规则对RTU断续器的数据进行检测以确定测量的正常性； 所述智能电网攻击检测器从SCADA系统中提取知识，其方法包括对电力设备、电力网络在线数据的特征量选择、样本预处理，引入基于无监督学习方法的数据挖掘方法来处理智能电网的异常问题：数据挖掘方法包括基于密度的局部异常因子学习方法和基于距离的支持向量域数据描述学习方法； 所述局部异常因子为本地异常因素LOF；所述支持向量域数据描述为支持向量域描述的SVDD； 所述SVDD通过计算测量残差的L-范数来验证状态向量完整性，即BDD，判定存在坏数据的公式为 其中z∈RN是测量向量，是估计的状态向量，Z∈RN×D是测量雅可比矩阵；阈值Pr是预定义的，以根据状态估计的精度来控制残差的容限； 当对智能电网攻击的模式为意图控制传感器读数的子集并任意操纵状态变量的FDI攻击时，攻击引起的测量点数据变化以公式表述为 其中ε是测量噪声，是不知道攻击发生的操作员对状态向量的试图估计值，不是实际的状态向量x； 所述异常检测方法把注入的虚假数据Ha分解为a＝Zca和qa两部分，其中ca∈RD是注入的数据向量，位于Z的列空间中，用于保证BDD测试的不可检测性，而qa是位于ZZTZ-1ZTqa＝0的互补空间中的唯一可检测部分，即，如果攻击发起者可以部分访问网络拓扑和线路参数以构建完全位于H中的秘密攻击，即qa＝0，则协调攻击向量ha总是存在的。

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