在大資料技術、計算機通信技術、控制技術、資訊技術等的支援下，現代電網逐漸向智能化、科技化方向發展。
這些先進技術手段融合不僅可以有效采集電網資料，而且可以實時監測電網運作狀态，及時為電網穩定、安全運作提供輔助。
但現代電網體系日益複雜，監測資料呈爆發式增長，需要電網系統提供高度精細化排程控制體系，特别是對于電網系統運作期間的異常檢測和風險預警，需要設計實用化、精細化方案，避免引發範圍更大、影響更為嚴重的事故。
而深度學習理論（deep learning,DL）這樣的機器學習算法，具有高效性、自動化和精确性，能夠從海量電網運作資料中快速篩選出有價值的資料，實作電網運作的異常檢測，解決複雜的電網系統問題，有效縮短電網運作診斷時間。
以下将概述電網異常檢測相關概念以及深度學習理論在該領域是如何發揮作用的。
一、電網異常檢測概述
1）電網異常檢測
現如今，智能電網體系存在許多複雜的終端裝置，系統控制和電網資料采集的目的主要是對這些終端裝置進行實時監控，便于專業人員掌握電網運作狀态，發現異常時及時采取預防或解決措施。
電力終端裝置包括饋線終端（feeder terminal unit,FTU）與遠端終端（remote terminal unit,RTU)。
其中RTU在電網結構中屬于嵌入式系統，指變電站周邊的各類遠動裝置，其能夠與主站進行通信，響應其請求，具有采集電力裝置電量參數的功能。
現如今，已經有許多學者參與到電力終端裝置安全相關研究中，希望借助現代科技手段提升電力終端裝置運作的安全性，為電網的穩定運作提供保障。
有學者建構了電力終端裝置安全評估模型，包括對終端應用、系統、網絡等的評估标準，可以進一步提升電力終端資料的精确性和規範性。
同時，借助對電力終端的安全評估及量化分析，可以提升電網資源配置的合理性和科學性，進而保護電網系統安全運作。學習資訊安全相關知識可知，系統結構越複雜，其面臨的安全防護問題越嚴重。
是以，國家高度重視電網安全問題，對攻擊電網的行為和技術進行了針對性研究，并設計出針對性防禦模型，但現有方案和技術仍舊難以應對未知的攻擊。
智能電網能夠精準識别電網異常行為，并對異常行為進行有效分析，是維護電力環境安全的關鍵。
有學者認為，電網監視控制系統、饋線終端單元、資料采集、遠端終端單元等終端裝置是安全防禦的重點，因為這些終端需要與中央處理器(central processing unit,CPU）進行頻繁資訊互動，二者互動過程中極易被植入惡意程式，給電網系統安全帶來威脅。
是以，借助現代先進理論和技術對各類終端攻擊手段或異常行為進行精準檢測和分析是提升電網安全性的有效方法。
2）電網攻擊類型
智能電網系統中的行為類别和資料總量十分豐富，常見攻擊類型包括資料注入、分布式拒絕服務攻擊、監控和資料采集攻擊。
其一，資料注入在電網攻擊案件中十分常見，其能夠靈活躲避電網異常資料檢測體系，還能夠在攻擊者的操作下随意篡改電表狀态估值，導緻電力終端難以響應CPU控制資訊；
對終端發送大量非法指令，而電力終端不具備識别異常的能力，是以會執行這些異常指令，導緻CPU指令無法被執行；在電力終端向CPU回報資料資訊的過程中植入病毒，将病毒植入主站，進而影響電網整體安全和穩定。
其二，分布式拒絕服務攻擊是網絡攻擊中較為嚴重的攻擊類型。
由于現階段電網終端系統對CPU指令檢測缺乏靈活性，分布式拒絕服務攻擊會将非法指令植入電網系統通信層，然後發送到電力終端，由終端反複執行非法指令，難以及時接受CPU傳達的正确指令，導緻電網系統出現運作錯誤。
這些攻擊資料十分複雜，且攻擊不同終端、處于不同環境會産生不同的行為資料。
其三，監控和資料采集類攻擊主要作用對象為電網系統中的計算裝置，通過電網系統安全防護系統中的漏洞竊取系統資料。
這類攻擊操作方式簡單，借助電網網絡層中的漏洞對相關資料進行篡改，替換原始資料包中的重要資料，影響電網系統正常運作。該攻擊方式對于配置較低的電網系統威脅較高，建立完善的電網安全驗證機制可有效提升電網安全性。
現如今，資訊技術更新速度極快，針對電網體系的攻擊類型愈加豐富，許多攻擊會基于電網安全防護漏洞對電網不同終端或裝置進行目标攻擊。
是以，可基于深度學習理論，分析電網攻擊需要具備的要素，借助相關模型建構反攻擊限制機制，形成電網異常檢測機制，為現代智能電網系統的安全穩定運作提供保障。
二、深度學習理論在電網異常檢測中的應用
由此，深度學習理論因其具有極高的靈敏度和精确度，能夠快速檢測出系統運作資料存在的異常現象，特别是嵌入式終端和各類電力軟體，其在各類系統安全防禦工程中具有重要作用。
深度學習理論主要借助計算機語言對人體大腦思維進行模拟，同時利用神經網絡單元使計算機長期保持人類思維方式和學習能力，快速識别各類聲音、視訊、文字、圖像資料資訊。
從本質上講，深度學習理論是一種極具複雜性的計算機學習算法，其對于資料異常檢測、分析和處理具有重要作用。
電網系統運作過程中，采用深度學習理論可從海量電網運作資料中迅速找到有價值的資料資訊，分析和處理電網異常現象，便于專業技術人員采取針對性的解決措施。
第一步，我們需要建構深度學習架構。
建構深度學習架構需要基于深度神經網絡，深度學習理論包含許多算法，具有極強的可拓展性和資料分析能力，可以有效提升電網資料并行處理效率，快速解決電網運作中存在的異常現象。
以卷積神經網絡架構（convolutional architecture for fast feature embedding,Caffe）為例，Caffe是一種深度學習架構，具有速度、表達、思維子產品化特征，由C++編寫核心，同時具有Matlab和Python接口。
對于電網系統異常檢測機制而言，Caffe是建構電網硬體系統執行環境的基礎，其主要由電網系統監測主機、學習網絡本體、電網異常資料集合、學習節點等構成。
其中電網系統監測主機具有實體連接配接功能，基于電量資料傳輸流，主動平分電網運作異常資料，并将其輸送到不同學習節點，為電信系捕獲提供參考；
學習網絡本體主要用于提供維持電網系統正常運作的電子量資訊，基于資料傳輸通道，将資料資訊回報到相應結構；
電網異常資料集合能夠整合不同學習節點接收的預測資料，同時将相關資料内容自動轉換為标準格式，處于Caffe底部。
第二步，我們需要對電網系統進行資料清洗。
在基于深度學習理論的電網異常檢測體系中，資料清洗占據着極其重要的地位，其對于電網異常檢測功能的實施具有重要影響。
受到多種外界因素的影響，未經資料清洗的異常資料存在具有較強不一緻性的缺陷，相關資料通常被稱為"錯誤資料"或"髒資料"，會對電網系統異常檢測工作産生嚴重影響。為避免電網異常檢測工作受到這類資料幹擾，需要進行資料清洗。
以基于Caffe的電網系統資料清洗為例，其工作過程會受到程式化捕獲名額X的影響，如果忽略其他外界因素對清洗結果的影響，則X與電網系統資料清洗能力呈正比，具體影響公式為：
式中，p1、p2代表電網異常資料捕獲處理相應的密度條件；y1、y2為相對應的特征參量。
最後基于上述兩步的鋪墊，可進行最終的電網系統異常檢測。
電網系統異常資料包含許多類型的特征參量，這些參量具有鮮明特征，即标簽編碼能力，但對于一些特殊異常資料，需要在電網系統中設定特别條件，才能将其有效處理。
電網系統十分複雜，其核心空間通常不會直接向外界開放，深度學習網絡難以直接進入電網系統核心使用者空間，需要基于電網系統異常資料出現的數位元組點，建構異常資料捕獲映射條件，并設計自動化終止捕獲位置，二者融合形成基于深度學習網絡的電網系統異常資料捕獲體系。
是以在深度學習理論的影響下，電網系統将Caffe與異常資料捕獲技術相融合，能夠及時發現和清晰電網系統運作過程中出現的異常資料資訊，建構安全、穩定的電網運作環境，同時對檢測異常資料進行及時、精确處理，提升電網系統的工作效率。