AI 智能决策在电力监控系统安全防护策略优化中的应用探索

文/江苏省常州市国网江苏省电力有限公司常州供电分公司钱伟娜陈伟

2025年09月24日

摘要：在电力系统智能化发展的背景下，电力监控的安全饱受威胁，基于AI智能决策的电力监控系统，其安全防护的效果将获得提升。通过文献研究法和案例分析法的运用，探讨AI智能决策技术引入应用的重要价值，可制定出更具有可行性的电力监控系统安全防护优化策略，提升电力监控系统的安全性能，让其日常的运行变得更加稳定。

关键词：AI智能决策；电力监控系统；安全防护

一、引言

想让电力系统以更稳定安全的方式运行，就需要合理使用电力监控系统，否则电力供应无法获得更充分的保障。信息技术的全面推广和运用，让电力监控系统的运行模式和架构方法发生了变化，大量智能设备的接入和使用，使得监控系统的数据交互变得更加频繁，其网络边界也得到了扩展。

二、AI智能决策在电力监控系统安全防护中应用的价值

（一）构建精准的风险评估模型

比较传统的安全防护策略而言，AI智能决策的运用具有诸多优势。其中最值得引起关注的，是其在风险评估方面的准确性。在使用AI智能决策技术的过程中，实时运行数据以及安全漏洞信息等多源数据都可获得及时的整合与分析，通过使用机器学习算法来构建风险评估模型，能够让电力监控系统面临的安全风险等级获得更精准的评估。例如某些电力设备具有极重要的应用价值，由于过于脆弱，因此很容易受到网络攻击，只要运用AI智能决策技术就能对这部分设备运用的风险进行量化评估，为其制定更具有针对性的防护策略，相比较人工风险评估方式而言，这类风险评估手段的运用会更加公正和客观[1]。

（二）具有强大的威胁检测能力

相比较传统的安全防护方法而言，AI智能决策技术具有更为强大的威胁检测能力，它可通过分析海量电力监控数据的方式，来完成数据提取和比对方面的工作，在短时间内发现潜在的安全威胁和异常行为，并精准识别未知攻击。譬如在构建深度学习的异常检测模型时，运用AI智能决策技术，能够让设备操作以及正常运行状态下网络流量的数据特征被系统不断地学习和记录，但出现不符合正常模式的流量或者不正常的指令时，系统就会迅速发出警报，相比较传统的检测方式而言，依赖于AI智能决策的检测手段会更加精准和及时。

（三）能够动态优化防护策略

AI智能决策技术使用过程中，电力监控系统所遭受的安全威胁和面临的风险将会被实时监测，AI智能决策技术会自动优化和调整当前的安全防护策略。倘若相应系统遭受了新类型的攻击或面临新的风险变化，AI智能决策技术也会通过算法生成最优质的防护方案，通过启动入侵防护措施或调整防火墙规则等方式，快速响应当前的安全威胁并对其进行有效控制，这能够使得电力监控系统整体的安全防护水平得到有效提升，也能让其本身的自适应能力得到凸显。

三、AI智能决策在电力监控系统安全防护中应用的策略

（一）在威胁检测中全面运用AI智能决策技术

1.在机器学习过程中构建异常检测的模型

通过机器学习的方式构建异常检测模型，是消除电力监控系统运行过程中各项威胁的重要手段，这一过程中，需要及时收集系统正常运行状态下的各类数据。在完成上述操作之后，需选择合适的机器学习算法，进行异常检测模型的建构。当前较常使用的算法是孤立森林算法，它是通过构建多棵孤立树的方式，对数据点到根节点的路径长度进行分析，这是判断数据点异常程度的重要方式和手段。在具体的训练过程中，要及时把预处理后的数据输入到模型中完成训练，并通过模型来学习正常数据的分布特点。模型训练完成后，便可成功检测变电站网络流量出现的异常情况，AI系统会及时发出警报，并通过溯源分析的方式来确定攻击源，维护人员可根据AI系统发回的反馈信息，及时封堵攻击源的IP，借此修复系统的漏洞[2]。

2.在深度学习中识别恶意软件及入侵行为

在恶意软件识别阶段，可尝试运用卷积神经网络完成样本学习任务，这能在短时间内收集大量的软件样本，并完成二进制代码特征提取方面的工作，并随即将代码特征转换成适合进行CNN输入的图像格式数据。在对数据进行训练之后，模型会逐步了解到正常软件和恶意软件的特征差异，在后续的运用过程中，一旦检测到新的软件，或直接提取新软件的特征，并将其输入到已训练好的CNN模型里，模型通过运算后就能精准识别恶意软件。

通常情况下，电力监控系统中的网络流量是具有时间序列性特征的，因此不论是使用前者还是后者，都能够对序列数据进行有效处理，进而学习到正常的时间序列模式。在具体的电力监控系统应用过程中，可通过长短时记忆网络模型实时采集网络流量方面的数据，并通过划分为序列数据的方式逐步输入到训练好的模型中，这样一来，只需要通过检测异常端口的控制指令传输和扫描行为，就能够发现潜在威胁。

（二）在防护工作中全面运用AI智能决策技术

让电力监控系统的防护策略得到有效优化是很有必要的，可通过使用AI智能决策技术进一步强化电力监控系统的学习模型，并将学习模型当作电力监控系统的运行环境，这样一来，安全防护策略的执行就会被看作是智能体的动作。如果在这一过程中把系统的安全状态，作为环境反馈给智能体的某个奖励信号，那么智能体就可通过与环境持续不间断地交互，进行不同防护策略动作的尝试，并最终根据其所获得的奖励反馈，学习到一些最优质的防护策略。例如智能体在筛选过程中，可尝试通过调整防火墙规则或增强网络宽带限制等方式，进行必要的防护动作。当采取某个动作之后，系统的安全状态将会获得更全面的改善，在这种情况下，智能体会获得正向的奖励[3]。

（三）在动态调整中全面运用AI智能决策技术

电力监控系统运行过程中的状态存在动态变化的趋向，因此需要设置一些自适应动态调整机制，维护电力系统的正常运作。技术人员可使用AI智能决策系统，及时了解监测系统的安全状态以及当前的风险评估结果，如果安全威胁的强度和类型发生了异常变化，那么系统就可通过自动触发防护策略的方式，调整监控系统的当前运作形态。

譬如某电力监控系统在运作过程中发现了新型攻击手段，其当前既定的防护策略无法进行有效地应对，那么AI智能决策系统就需要及时分析相应攻击的特征，通过强化学习，形成与之相对应的策略库，自动生成新的防护策略。诸如阻断攻击源的网络连接，防火墙的访问控制规则，甚至启动入侵防御系统的深度检测功能，都应当被包含在策略库当中，系统还应当调整电力设备的运行参数，借此来降低设备被攻击的概率。

（四）在风险评估中全面运用AI智能决策技术

1.建构风险量化评估模型

为了让风险评估工作变得更加精准，在引入AI智能决策技术的过程中，需要结合多维数据构建风险量化的评估模型。所谓的多源数据既包括了运行状态方面的数据网络，安全事件方面的数据，也包括了资产信息，漏洞信息等一系列数据。例如某电网公司在运用AI智能决策技术进行风险评估时，需要收集生产厂家以及电力设备型号等各类资产信息，并全面整理设备软件使用漏洞，硬件缺陷漏洞等方面的数据，并同时获取设备在运行过程中的温度，电压以及负载率等不同方面的数据，只有如此才能使得风险评估方面的工作变得更加精准。

在数据收集后，技术人员需要使用数据融合技术，进行不同类别数据的整合。技术人员可采用基于特征级的融合方法，把不同类别的数据拼接起来形成综合特征向量，并选择最适宜使用的机器学习算法，譬如梯度提升决策树或随机森林算法等，进行风险量化评估模型的建构。

2.有效进行动态风险评估

AI智能决策系统的运作，能够持续监测多源数据的具体变化情况，对风险评估模型进行实时的更新与完善。例如当电力设备出现运行状态参数变化或其他漏洞时，AI智能决策技术的使用可将这些信息通通纳入风险评估的模型当中去，在短时间内重新进行风险值的计算。技术人员也可根据预先设定的风险阈值，构建一时预警方面的机制，如果风险评估模型输出的风险值超过了既定阈值，那么系统就可以通过发送预警消息的方式通知相应的维护人员。

例如在某电力监控系统的实际运作过程中，运用风险评估模型，发现了某区域的变电站受到网络攻击，该区域内的风险值在短时间内大幅度升高，甚至影响到了电力供应，那么系统就应当及时向区域内的维护人员发送包含风险等级，风险类型在内的详细预警信息，通知维护人员提前加强网络防护并及时调整电力调度策略，确保电力系统供应的安全和稳定[4]。

四、结束语

总而言之，在网络信息技术不断渗透和运用的时代背景下，想要进一步提升电力监控系统的运行安全，降低其触发位置攻击和威胁的概率，就需要引入和运用AI智能决策技术。这类技术的使用能全面提高电力监控系统的防护效果，让防护工作变得更具有针对性和动态化特征。从这个角度来看，AI智能决策技术的运用，是让电力系统运行稳定性得到进一步维系的重要前提，技术人员要尽可能提升电力监控系统和AI智能决策技术应用的匹配度，让电力监控系统的运行效果得到更进一步的凸显。

参考文献

[1]饶青, 晏印洋, 程杰等. 电力监控网络安全智能分析管控系统 [J]. 机械工程与自动化, 2025, 54 (01): 200-202.

[2]吴卓璠, 董国庆. 智能变电站电力安全防护设备状态监控技术研究 [J]. 电工技术, 2024(S2): 775-777.

[3]文辉辉, 苏楠. 智能变电站电力监控系统网络安全防护研究 [J]. 网络安全技术与应用, 2024(06): 132-133.