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人工智能+安全可控智能电网安全风险评估与对策研究

一、引言

随着全球能源结构转型与数字技术的深度融合，智能电网作为能源互联网的核心载体，已成为实现“双碳”目标、保障能源安全的关键基础设施。智能电网通过集成先进传感、通信、计算技术，实现了电力流、信息流、业务流的协同优化，但其开放化、网络化的特征也使其面临日益严峻的安全风险。近年来，针对智能电网的网络攻击事件频发，如2015年乌克兰电网遭黑客攻击导致大面积停电、2020年美国能源企业遭受勒索软件攻击等，凸显了传统安全防护模式在应对复杂威胁时的局限性。在此背景下，“人工智能+安全可控”理念为智能电网安全风险评估提供了新的技术路径，通过人工智能算法的动态感知、智能分析与精准决策能力，结合安全可控的技术架构与管理机制，可有效提升智能电网的风险识别精度、响应速度与防护韧性。

###1.1研究背景与意义

####1.1.1智能电网发展的安全挑战

智能电网的“源-网-荷-储”全环节数字化、智能化转型，使其攻击面显著扩大。从物理层面看，智能电表、传感器、继电保护装置等终端设备的漏洞可能被利用，导致设备被操控或数据被篡改；从网络层面看，电力调度数据网、用电信息采集系统的开放性增加了网络入侵风险，如中间人攻击、拒绝服务攻击等；从数据层面看，海量电力数据的集中存储与传输面临数据泄露、滥用等风险，且数据质量参差不齐影响风险评估准确性。传统依赖规则库、阈值预警的安全防护体系难以应对未知威胁和动态攻击，亟需引入人工智能技术实现风险的智能感知与自适应防护。

####1.1.2人工智能赋能安全可控的必要性

####1.1.3研究的理论与实践价值

本研究旨在构建“人工智能+安全可控”的智能电网安全风险评估与对策体系，其理论价值在于：丰富智能电网安全工程的理论框架，推动人工智能与安全科学的交叉融合，形成动态化、智能化的风险评估方法论。实践价值体现在：为电网企业提供可落地的风险评估工具与防护策略，提升智能电网的安全防护水平；保障电力系统稳定运行，降低因安全事件导致的停电损失与社会影响；支撑能源数字化转型，为构建新型电力系统提供安全保障。

###1.2国内外研究现状

####1.2.1国外研究进展

发达国家在智能电网安全风险评估领域起步较早，已形成“技术+标准+应用”的协同研究体系。在技术应用方面，美国电力公司（EPRI）开发了基于人工智能的电网安全态势感知系统，通过融合多源数据实现威胁实时监测；欧盟Horizon2020计划资助的“Safegrid”项目，利用图神经网络分析电网拓扑结构与攻击路径，提升风险预测精度。在标准建设方面，NIST（美国国家标准与技术研究院）发布了《智能电网网络安全框架》，明确了“识别-防护-检测-响应-恢复”的闭环管理流程，强调人工智能技术在风险动态评估中的应用。然而，现有研究多聚焦于单一技术场景（如配电网或变电站），缺乏对“源-网-荷-储”全链条风险的协同评估，且对人工智能模型的可解释性与可控性关注不足。

####1.2.2国内研究现状

国内智能电网安全风险评估研究在国家能源战略推动下快速发展。国家电网有限公司构建了“云-边-端”协同的安全监测平台，应用深度学习算法实现用电异常行为的精准识别；南方电网公司探索了数字孪生与人工智能融合的电网仿真技术，提升风险推演的准确性。学术界方面，清华大学、华北电力大学等高校在基于强化学习的电网攻击防御策略、基于联邦学习的隐私保护风险评估等领域取得突破。但总体来看，国内研究仍存在以下不足：一是人工智能模型与电力业务场景的结合不够深入，风险评估的实时性与准确性有待提升；二是安全可控技术体系尚未完善，缺乏对数据安全、算法偏见等问题的系统性解决方案；三是研究成果向工程应用的转化效率较低，缺乏标准化的评估工具与实施指南。

###1.3研究目标与内容

####1.3.1研究目标

本研究旨在实现以下目标：（1）构建智能电网安全风险的多维评价指标体系，涵盖物理安全、网络安全、数据安全、应用安全等维度；（2）研发基于人工智能的动态风险评估模型，实现风险等级的实时计算与趋势预测；（3）提出“技术+管理”协同的安全可控对策，形成覆盖风险事前预防、事中响应、事后恢复的全流程防护方案；（4）通过试点应用验证研究成果的有效性，为智能电网安全防护提供理论支撑与实践参考。

####1.3.2研究内容

（1）智能电网安全风险识别与特征分析：梳理智能电网“发-输-变-配-用-储”各环节的安全风险点，分析传统风险与新型网络攻击的耦合机制，构建风险分类框架。

（2）人工智能风险评估模型构建：融合机器学习（如随机森林、支持向量机）、深度学习（如LSTM、Transformer）与知识图谱技术，开发基于多模态数据融合的风险评估模型，提升对复杂威胁的识别