天眼查App显示，2025年5月30日，「一种融合深度学习和聚类分析的电力工控流量异常检测方法和系统」正式进入专利公布阶段。申请人为北京科东电力控制系统有限责任公司，该项电通信技术专利涉及电力工业控制系统的通信监控与异常流量检测领域。据专利信息显示，该技术显著优化了电力工控流量异常检测的效率和准确率。发明人为计士禹、王丹、刘锦利、张志军、卢楷、石贺、徐萌、彭俏君、张广文、刘新龙、马添鑫、杨铭宇、赵梓辰、闫啸、修增哲、刘壮、宋佳瑞、玄朋辉、王洋、李航、任浩、王炎、邢世龙、包鹏。

专利摘要指出，本发明通过实时捕获电力协议流量数据，对正常流量数据进行会话重组并提取特征向量，利用自编码器网络结构与聚类模型实现异常流量的高效识别。具体而言，该方法包括对自编码器网络结构的迭代训练及固化处理，并将中间隐藏层编码特征向量输入到聚类模型中进行离群点分析，从而精准识别电力协议流量数据中的异常流量。此技术可有效提升电力工控流量异常检测的能力，为电力工业控制系统提供更可靠的安全保障。

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