(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211019334.4 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 广东电网有限责任公司广州供电局 地址 510620 广东省广州市天河区天河南 二路2号 (72)发明人 龙云　卢有飞　梁雪青　吴任博　 张扬　刘璐豪　赵宏伟　陈明辉　 张少凡　邹时容　蔡燕春　刘璇　 (74)专利代理 机构 广州市华学知识产权代理有 限公司 4 4245 专利代理师 李斌 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) H04L 9/06(2006.01) H04L 9/30(2006.01)G06N 20/10(2019.01) G06N 3/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) H04L 67/10(2022.01) H04L 67/12(2022.01) (54)发明名称 基于云边协同的电力系统信息交互方法及 装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于云边协同的电力系 统信息交互方法及装置， 方法为： 各边缘端向云 端提交注册信息生成边缘端散列数据并存储在 云端数据中心， 完成注册认证； 当发送边缘端将 电力数据上传至云端时， 云端进行验证并授予上 传权限； 发送边缘端上传电力数据， 云端对上传 的电力数据进行标准化操作并采用改进粒子群 算法‑核极限学习机识别用户行为； 若为恶意行 为则将该恶意用户剔除； 若非恶意行为则使用基 于SHA256的RSA加密方法对上传的电力数据进行 加密并存储； 当目标边缘端向云端请求访问数据 时， 云端进行验证并授予访问权 限； 目标边缘端 访问和传输存储的加密数据， 解密并获取发送边 缘端的电力数据， 实现了发送方和接收方之间的 安全认证和数据通信。 权利要求书4页 说明书10页 附图2页 CN 115514530 A 2022.12.23 CN 115514530 A 1.基于云边协同的电力系统信息交 互方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 各边缘端向云端提交注册信 息， 云端将边缘端的注册信 息进行合并生成边缘端散列 数 据， 边缘端将生成的边 缘端散列数据存 储在云端数据中心， 完成注 册认证； 当发送边缘端将 发送给目标边缘端的电力数据上传至云端时， 云端对发送边缘端进行 验证并授予上传权限； 发送边缘端取得上传权限后将测量终端采集的电力数据进行上传， 云端对上传的电力 数据进行 标准化操作； 根据标准化后的 电力数据， 云端采用改进粒子群算法 ‑核极限学习机识别用户行为是 否为恶意行为； 若为恶意行为则将该恶意用户剔除； 若不是恶意行为， 则使用基于SHA256的RSA加密方法对发送边缘端上传的电力数据进 行加密操作并存 储至云端数据中心； 当目标边 缘端向云端请求访问数据时， 云端对目标边 缘端进行验证并授予访问权限； 目标边缘端访问和传输存储在 云端数据中心的加密数据， 解密并获取发送边缘端的电 力数据。 2.根据权利要求1所述的基于云边协同的电力系统信 息交互方法， 其特征在于， 所述云 端将边缘端的注 册信息进行合并生成边 缘端散列数据， 具体为： 边缘端i提交注册信息Mi， 云端使用SHA256散列算法将边缘端注册信息进行加密合并， 加密合并公式为： 其中， Hi表示第i个边缘端的哈希值， 即边缘端i的散列数据， 为异或运算， C表示 SHA256散列算法的压缩函数， N表示 边缘端个数； 当发送边缘端将 发送给目标边缘端的电力数据上传至云端时， 云端将 发送边缘端提交 的ID和密码进行散列得到散列数据， 并与该发送边缘端存储在数据中心的边缘端散列数据 进行比较； 若两者散列数据一 致， 则身份验证通过， 授予该发送边 缘端上传权限； 若两者散列数据不 一致， 则身份验证不 通过， 拒绝授予该发送边 缘端上传权限。 3.根据权利要求2所述的基于云边协同的电力系统信 息交互方法， 其特征在于， 所述云 端对上传的电力数据进行 标准化操作， 具体为： 对于发送边缘端上传的 电力数据， 云端通过预处理删除不需要的 电力数据， 再从预处 理后的数据中提取不同维度的数据特 征； 利用特征压缩方法从提取的数据特征中去除不重要的噪声特征； 使用线性判别分析并 以顶部关键特 征作为降维特 征， 对特征压缩后的数据特 征进行降维， 获取 数据表示； 使用最小 ‑最大标准化对数据表示后的数据进行 标准化， 公式为： 其中， dnorm表示标准 化后的数据特 征， d表示数据表示的特 征长度。 4.根据权利要求3所述的基于云边协同的电力系统信 息交互方法， 其特征在于， 所述云 端采用改进粒子群算法 ‑核极限学习机识别用户行为是否为恶意行为， 所述改进粒子群算 法用于优化核极限学习机参数(γ,Y)， 用以提升核极限学习机性能， 具体为：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115514530 A 2使用标准化后的电力数据初始化种群及其中粒子的位置和速度， 计算初始状态各粒子 适应度； 所述粒子的位置和速度表示 为： si(t+1)＝si(t)+vi(t) 其中， t为迭代轮数， vi(t)是第t轮粒子i的速度， 粒子i的速度更新公式为： vi(t+1)＝r2*fn(r3)*vi(t)+(1‑r2)*c1*r1*(pi(t)‑si(t))+(1‑r2)*c2*(1‑r1)*pg(t)‑sg (t)) 式中， pi(t)是第t轮之前粒子i所在的最优位置， sg(t)是第t轮所有粒子的位置， pg(t) 是截至第t轮所有粒子最优位置， c1和c2是个体学习因子和社会学习因子， r1,r2,r3分别为 [0,1]区间上生成的随机数， fn(r3)满足如下约束： si(t)是第t轮粒子i的位置， 粒子i的位置被另一粒子j影响， 粒子i的位置变化公式为： si(t+1)＝si(t)+(sj(t)‑si(t))+(r4‑0.5)+vi(t+1) 式中， r4是[0,1]上的随机数； 更新初始种群及其中粒子的位置和速度， 计算 新状态下 粒子的适应度； 比较新状态下适应度与之前轮次中的最佳适应度值， 如果新状态下适应度值优于之前 轮次中的最佳适应度值 或达到最大迭代次数， 则认为新状态下适应度值为当前粒子阵列指 数的总体最佳适应度值Gbest； 使用当前粒子阵列指数的总 体最佳适应度值Gbest优化核极限学习机的参数(γ,Y)， 然 后使用核极限学习机将发送边 缘端用户行为分类为 正常模式或恶意模式； 若为恶意模式， 则将发送边缘端用户行为确认为恶意行为， 并剔除该发送边缘端恶意 用户。 5.根据权利要求4所述的基于云边协同的电力系统信 息交互方法， 其特征在于， 所述使 用基于SHA 256的RSA加密方法对发送边 缘端上传的电力数据进行加密操作， 具体为： 生成四个随机素 数p,q,r,s， 令g＝p ×q×r×s， β ＝(p‑1)(q‑1)(r‑1)(s‑1)； 使用第三和第四素 数与z相乘得到x＝z ×r×s， 则w＝x‑1mod( β )； 令x和w相乘得到 使用SHA256散列算法生成公钥和私钥， 分别表示 为： Puk＝SHA256{x||g} Pruk＝SHA256{x||g} 其中， Puk为公钥， Pruk为私钥， g, β,x,w均为中间变量， z为原始数据键值， 为存储加密 数据的最大长度。 6.基于云边协同的电力系统信 息交互装置， 所述装置包括边缘端和云端， 其特征在于， 所述云端包括注册模块、 验证模块、 授权模块、 标准化模块、 识别模块、 加密模块及传输模 块； 所述注册模块用于根据 各边缘端提交 的注册信 息， 将边缘端的注册信 息进行合并生成 边缘端散列数据， 存 储在云端数据中心完成注 册认证； 当发送边缘端通过传输模块将 发送给目标边缘端的电力数据上传至云端时， 所述验证权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115514530 A 3