基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大?。?span>1478 K
標(biāo)簽: 風(fēng)電場(chǎng) 網(wǎng)絡(luò)安全 安全監(jiān)控
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文檔介紹:大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)作為清潔能源的重要組成部分,其網(wǎng)絡(luò)安全不僅關(guān)系到風(fēng)電場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行,還直接影響到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù),以提高風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。首先分析了大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,包括外部攻擊、內(nèi)部泄露、設(shè)備故障等。針對(duì)這些威脅,設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控模型,該模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息,并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)異常行為進(jìn)行識(shí)別和預(yù)警。為了驗(yàn)證模型的有效性,在模擬風(fēng)電場(chǎng)環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出多種網(wǎng)絡(luò)安全威脅,并提前發(fā)出預(yù)警,為風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供了有力支持。
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