39、直流微电网中的机器学习技术：进展与挑战

直流微电网中的机器学习技术：进展与挑战

1. 引言

直流微电网凭借其众多优势，吸引了众多研究者的目光。为实现其预期性能，需合理设计架构，采用先进控制算法与通信网络。机器学习算法在优化系统性能、应对潜在威胁方面具有重要作用。本文将详细介绍几种用于直流微电网的机器学习技术及其面临的挑战。

2. 机器学习技术在直流微电网中的应用

2.1 伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes，NB）

• 原理 ：朴素贝叶斯方法是一类监督学习算法，基于“朴素”假设，即给定类别变量的值，每对特征条件独立，应用贝叶斯定理。伯努利朴素贝叶斯使用该算法对多元伯努利分布的数据进行分类和训练。
• 应用 ：作为概率分类器，依赖独立属性和贝叶斯定理，因其最大似然方法，适用于微电网的网络攻击检测和分类。一些研究结合二进制特征选择算法和朴素贝叶斯分类器，选择最优特征数量，用于区分健康系统和受攻击系统，在入侵检测数据集测试中表现良好。
• 相关策略 ：采用混合伯努利随机集（HBRS）方法将常见入侵检测转换为贝叶斯框架，并与Kullback - Leibler HBRS均值结合，形成分布式方法。在大规模电力系统上的仿真验证了该检测器的有效性。还有研究开发了理想的贝叶斯策略，降低防御数据错位攻击的成本，利用图论确定电网的测量集，并使用贝叶斯方法估计测量集，在IEEE 14 - 母线电力系统上的仿真证明了该方法的有效性。

2.2 决策树（Decision Trees，DT）