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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:苏扬 曹扬 张文哲[1] 郭舒扬 王昊 SU Yang;CAO Yang;ZHANG Wenzhe;GUO Shuyang;WANG Hao
机构地区:[1]中国南方电网有限责任公司,广东广州510630 [2]北京科东电力控制系统有限责任公司,北京100192
出 处:《电力系统装备》2023年第7期112-114,共3页Electric Power System Equipment
基 金:数字化转型下的电力监控系统极端风险辨识及安全防护理论研究。
摘 要:随着网络设备性能的提升和电力行业的经验积累,电力系统掌握了大量可用于针对性分析的二次系统网络脆弱性数据,以及对应的分析方法,但目前却缺乏智能化展现,也没有系统性的自动化整理和分析,更多依赖传统的人工分析来处理问题。因此,将这一过程形成更具系统性的知识图谱,并借用较为成熟的人工智能算法,取代旧工作方式的需求被提出。文章以此为研究目的,通过构建一个特定电力系统场景下的智能化知识图谱,阐述解决上述需求的可行性。With the improvement of network equipment performance and the accumulation of experience in the power industry,the power system has mastered a large amount of secondary system network vulnerability data that can be used for targeted analysis,as well as corresponding analysis methods.However,currently there is a lack of intelligent presentation and systematic automation and analysis,relying more on traditional manual analysis to handle problems.Therefore,the need to form a more systematic Knowledge graph from this process,and to use more mature artificial intelligence algorithms to replace the old working mode is proposed.With this as the research purpose,the paper expounds the feasibility of solving the above needs by constructing an intelligent Knowledge graph under a specific power system scenario.
关 键 词:电力系统 图数据库 知识图谱 机器学习 脆弱性分析
分 类 号:TM73[电气工程—电力系统及自动化]
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