基于机器学习的电力调度主站SCADA系统告警信号自动识别

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)03-0031-04

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (03) : 31 -34. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)03-0031-04

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摘要

为解决现有在线评估方法识别结果不准确的问题，提出基于机器学习的电力调度主站SCADA系统告警信号自动识别。先构建神经网络结构，采用反向传播方式训练神经网络，利用计算差值更新权值和偏置，由此完成攻击行为判断。将灰度图像二值化处理后，使用基于长方形的轮廓链代码滤除噪声。增强文本和背景的对比度，并设计告警界面文字分割及处理流程，使文本区域更加明显。采用告警窗口自动点对点接收方法，识别每一行警报窗口中的文本信息，完成告警信号识别。由实验结果可知，该方法最高查全率为96%，最高查准率为99.2%，可实现精准识别。