【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统及其自动化，具体而言，涉及一种基于信息辨识的电力物联网防护方法、装置、计算机可读存储介质和电力物联网系统。
技术介绍
1、物体与网络通过物联网相连接，并利用传感器等技术随时采集实物的相关信息，从而对物体进行跟踪、定位和管理等。随着云计算、大数据等技术的广泛运用，在生产生活中，快速、实时、有效地搜索到现实世界中物体的有关信息，并对这些信息进行高效的组织和管理已经变得越来越重要。比如搜索当前快递的位置信息，搜索从学校到健身房的最佳路线等，因此，物联网搜索技术应运而生。物联网搜索技术在带来便利的同时，也存在着严重的数据安全隐私问题。物联网设备通常会收集日常生活中物体的信息，并将其交由智能对象进行存储、分析和管理，以便为用户提供各种搜索服务并返回满足搜索请求的信息。但是，如果物联网设备被攻击者恶意攻击和利用，则很有可能导致隐私数据的泄露。
2、因此，现有技术中缺乏一种基于信息辨识的电力物联网安全防护方法的问题。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种基于信息辨识的电力物联网防护方法、装置、计算机可读存储介质和电力物联网系统，以至少解决现有技术中缺乏一种基于信息辨识的电力物联网安全防护方法的问题。
2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于信息辨识的电力物联网防护方法，包括：根据电力物联网的数据源头进行安全辨识确定数据源头的安全辨识误差，根据电力物联网的数据信道进行安全辨识确定数据信道的安全辨识误差，根据电力物联网的数据存
3、可选地，根据电力物联网的数据源头进行安全辨识确定数据源头的安全辨识误差，包括：利用物联网感知系统采集所述电力物联网的数据源头网络以及所述数据源头网络的地点数据信息、所述数据源头网络的用户数据信息、所述数据源头网络的节点数据信息，采用统计分析法分别确定所述数据源头网络、所述数据源头网络的地点数据信息、所述数据源头网络的用户数据信息和所述数据源头网络的节点数据信息的数据信息辨识误差；根据所述数据源头网络的数据信息辨识误差、所述数据源头网络的地点数据信息的数据信息辨识误差、所述数据源头网络的用户数据信息的数据信息辨识误差和所述数据源头网络的节点数据信息的数据信息标识误差：；其中，为所述数据源头的安全辨识误差，为所述数据源头网络的数据信息辨识误差，为所述数据源头网络的地点数据信息的数据信息辨识误差，为所述数据源头网络的用户数据信息的数据信息辨识误差，为数据源头网络的所述节点数据信息的数据信息标识误差。
4、可选地，根据电力物联网的数据信道进行安全辨识确定数据信道的安全辨识误差，包括：利用物联网感知系统采集所述电力物联网的数据信道网络以及所述数据信道网络的地点数据信息、所述数据信道网络的用户数据信息、所述数据信道网络的节点数据信息，采用统计分析法分别确定所述数据信道网络、所述数据信道网络的地点数据信息、所述数据信道网络的用户数据信息和所述数据信道网络的节点数据信息的数据信息辨识误差；根据所述数据信道网络的数据信息辨识误差、所述数据信道网络的地点数据信息的数据信息辨识误差、所述数据信道网络的用户数据信息的数据信息辨识误差和所述数据信道网络的节点数据信息的数据信息标识误差：；其中，为所述数据信道的安全辨识误差，为所述数据信道网络的数据信息辨识误差，为所述数据信道网络的地点数据信息的数据信息辨识误差，为所述数据信道网络的用户数据信息的数据信息辨识误差，为数据信道网络的所述节点数据信息的数据信息标识误差。
5、可选地，根据电力物联网的数据存储进行安全辨识确定数据存储的安全辨识误差，包括：利用物联网感知系统采集所述电力物联网的数据存储网络以及所述数据存储网络的地点数据信息、所述数据存储网络的用户数据信息、所述数据存储网络的节点数据信息，采用统计分析法分别确定所述数据存储网络、所述数据存储网络的地点数据信息、所述数据存储网络的用户数据信息和所述数据存储网络的节点数据信息的数据信息辨识误差；根据所述数据存储网络的数据信息辨识误差、所述数据存储网络的地点数据信息的数据信息辨识误差、所述数据存储网络的用户数据信息的数据信息辨识误差和所述数据存储网络的节点数据信息的数据信息标识误差：；其中，为所述数据存储的安全辨识误差，为所述数据存储网络的数据信息辨识误差，为所述数据存储网络的地点数据信息的数据信息辨识误差，为所述数据存储网络的用户数据信息的数据信息辨识误差，为数据存储网络的所述节点数据信息的数据信息标识误差。
6、可选地，根据所述数据传输速率不同等级的多个三维梯形模糊集和所述数据存储共享规模不同等级的三维梯形模糊集计算信息收益值，根据所述数据源头的安全辨识误差、所述数据信道的安全辨识误差和所述数据存储的安全辨识误差计算信息损失值，并根据所述信息收益值和所述信息损失值计算信任度，包括：将所述数据传输速率不同等级的多个三维梯形模糊集和所述数据存储共享规模不同等级的多个三维梯度模糊集代入所述信息收益值的计算公式，计算所述数据传输速率不同等级的多个三维梯形模糊集和所述数据存储共享规模不同等级的多个三维梯度模糊集相对应的所述信息收益值r：；其中，r为电力物联网向访问用户提供数据采集、传输、存储和共享而形成的信息收益值，为所述电力物联网向用户提供服务时所述数据传输速率的模糊不确定性三维梯形模糊集为不同等级的情况下的信息收益值，为电力物联网提供第i个所述数据传输速率的模糊不确定性三维梯形模糊集的情况下的单位收益值，为所述电力物联网向用户提供服务时所述数据存储共享规模的模糊不确定性三维梯形模糊集为不同等级的情况下的信息收益值，为电力物联网提供第i个所述数据存储共享规模的模糊不确定性三维梯形模糊集的情况下的单位收益值，为所述电力物联网在感知层为访问用户提供数据采集服务的信息收益值，为所述电力物联网在感知层为访问用户提供数据采集服务的单位收益值，为对[]求期望值，表示9个模糊集的并集；将所述数据源头的安全辨识误差、所述数据信道的安全辨识误差和所述数据存储的安全辨识误差代入所述信息损失值的计算公式，计算所述数据源头的安全辨识误差本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于信息辨识的电力物联网防护方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据电力物联网的数据源头进行安全辨识确定数据源头的安全辨识误差，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述电力物联网的数据信道进行安全辨识确定数据信道的安全辨识误差，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据电力物联网的数据存储进行安全辨识确定数据存储的安全辨识误差，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据传输速率不同等级的多个三维梯形模糊集和所述数据存储共享规模不同等级的三维梯形模糊集计算信息收益值，根据所述数据源头的安全辨识误差、所述数据信道的安全辨识误差和所述数据存储的安全辨识误差计算信息损失值，并根据所述信息收益值和所述信息损失值计算信任度，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信任度构建目标函数，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据极限学习机法对所述目标函数进行求解，得到目标控制输入，包括：
8.一
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种电力物联网系统，其特征在于，包括：一个或多个处理器，存储器，以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于信息辨识的电力物联网防护方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据电力物联网的数据源头进行安全辨识确定数据源头的安全辨识误差，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述电力物联网的数据信道进行安全辨识确定数据信道的安全辨识误差，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据电力物联网的数据存储进行安全辨识确定数据存储的安全辨识误差，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据传输速率不同等级的多个三维梯形模糊集和所述数据存储共享规模不同等级的三维梯形模糊集计算信息收益值，根据所述数据源头的安全辨识误差、所述数据信道的安全辨识误差和所述数据存储的安全辨识误差计算信息损失值，并根据所述信息收益值和所述信息损失值计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：周祥峰，蔡春元，李永健，黎礼飞，简玮侠，尹雁和，刘磊，陈岸，陈振江，李华，周慧彬，张莹，姜绍艳，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：
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