基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無人值守風(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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