本发明具体涉及一种电力终端的安全监测装置、监测方法和电力终端，属于电力终端。
背景技术：
1、电力终端包括各类配电终端、智能电表、电力移动作业终端等设备，负责将计量设备、充电桩、光伏设备等产生的业务数据上传到主站，以及将主站控制信息下发；电力终端的安全可靠是电力系统稳定运行的根本，且电力终端一般工作在开放环境下，并且都具有一定的运算能力和无线通信，存在广泛的合作与资源交互；导致其成为智能电网安全防护的薄弱点，从而对智能电网的安全运行带来隐患；现有的电力终端，如中国专利公开号：cn114997587a，公开的电力终端的安全监测方法、装置及电力终端，通过获取各电力节点的多维电力数据；计算各电力节点在预设周期内不同时间点的特征函数值的平均值；计算各电力节点受攻击的第一信任度测评指标；计算各电力节点的第二信任度测评指标；根据第一信任度测评指标和第二信任度测评指标，计算各电力节点的最终信任度测评指标；根据最终信任度测评指标，确定各电力节点的安全状态；上述电力终端在安全监测时，无法保证电力节点的数据源精度，如受到积累热和外部温度干扰影响，及控制芯片到温度变送器的温度传导损失，导致芯片温度误差和功耗受到电源端干扰波动等；使电力节点的安全状态检测精度降低。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本发明提出了一种电力终端的安全监测装置、监测方法和电力终端，针对容易受干扰的电力节点数据进行干扰学习和结果预测，能够消除电力终端的安全误报警，提高安全监测精度。
2、本发明的电力终端的安全监测装置，包括：
3、电源波动监测模块，所述电源波动监测模块为并接于电力终端的供电电源输出端的第一电压采集器；第一电压采集器采集电源输出端的电压值，能够实时捕捉电源电压波动；
4、电流采集模块，所述电流采集模块包括串接于电力终端的控制芯片和电力终端的供电电源之间的采样电阻；所述采样电阻阻值为50mω；所述采样电阻两端并接有第二电压采集器；通过第二电压采集器采集采样电阻的压降，并通过当前压降和采样电阻阻值，计算电力终端的控制芯片当前电流值，通过电流值反馈电力终端的控制芯片的工作状态；
5、第一安全监测处理器，所述电源波动监测模块和电流采集模块通过ad转换模块接入到第一安全监测处理器；所述第一安全监测处理器内置有lstm预测模组；所述第一安全监测处理器连接有第一报警器；电源波动监测模块和电流采集模块分别采集电源电压波动数据和电力终端的控制芯片电流波动数据，并将电源电压波动数据和电力终端的控制芯片电流波动数据转换成数字量后，送入到第一安全监测处理器；通过第一安全监测处理器进行数据处理；电力终端的正常工作时，通过基准的电源电压波动数据和电力终端的控制芯片电流波动数据训练lstm预测模组，得到电力终端电流波动预测模型，通过实时的电源电压波动数据预测输出电力终端电流波动，当预测值与实际值出现误差时，即视为控制芯片受到攻击后工作异常，第一报警器发出报警信号；
6、温变感应模块，所述温变感应模块植入第一安全监测处理器内侧，所述温变感应模块为二极管，所述二极管分别连接到基准电源和接地端；所述二极管和基准电源之间并接有调理电路，所述调理电路通过ad转换模块接入到第一安全监测处理器；二极管直接集成到第一安全监测处理器内侧，二极管的温度特性如下：二极管温度升高，正向特性左移，反向特性下移；室温附近，温度每升高1℃；正向压降减少2-2.5mv；室温附近，温度每升高10℃，反向电流增大一倍，可将二极管监测的电压变化量计算温度波动值；通过采集的电力终端内的环境温度波动数据、电力终端工作时长数据和电力终端的控制芯片上一温度波动数据训练lstm预测模组，得到电力终端温度波动预测模型，通过实时的环境温度波动数据、电力终端工作时长数据和电力终端的控制芯片上一温度波动数据送入电力终端温度波动预测模型，预测控制芯片下一温度波动数据；当预测值与实际值出现误差时，即视为控制芯片受到攻击后工作异常，第一报警器发出报警信号。
7、进一步地，所述第一安全监测处理器连接有脱机存储器。
8、一种电力终端的安全监测方法，采用电力终端的安全监测装置，所述监测方法具体如下：
9、第一步，电力终端的控制芯片电流监测，首先建立训练数据，将可调式恒压源接入到电力终端，并在可调式恒压源和电力终端的控制芯片之间串接采样电阻，接着，在采样电阻和电力终端的控制芯片之间串接电流表，并在可调式恒压源输出端并接电压表，接着，电力终端正常进行数据处理和数据传输，电流表和电压表分别实时采集当前数据，接着，在电力终端工作电压范围内，调整可调式恒压源电源输出电压，调整量为50~200次，可调式恒压源电源根据调整量设定调整步进；从而获得lstm神经网络模型的训练样本；接着，通过训练样本对lstm神经网络模型进行训练，得到电力终端电流波动预测模型；接着，第一电压采集器将实时采集的电流值送入电力终端电流波动预测模型，电力终端电流波动预测模型输出预测电流值，把预测电流值与实际电流值进行差值计算；当差值绝对值超过设定阈值时，标记指针加1，连续完成5次预测和数据比较，当差值超过设定阈值次数达到3次后，第一安全监测处理器给第一报警器发出告警信息；
10、第二步，当电力终端处于工作状态时，温变感应模块实时监测电力终端温度信息，当电力终端的控制芯片温度升高时，温度同步导热到二极管，由于二极管温度特性，当温度变化时，二极管和基准电源之间的调理电路能够捕捉和调理电压变化信号，并通过ad转换模块转换成数字信号后，送入到第一安全监测处理器；第一安全监测处理器根据电压变化信号转换为控制芯片当前温度信号；同时，电力终端内部的环境温度变送器将当前环境温度送入到第一安全监测处理器；第一安全监测处理器对温度数据处理后输出监测结果；
11、第三步，安全监测处理，当第一安全监测处理器向电力终端发送异常时，电力终端的控制芯片进入中断流程，电力终端关闭电力输出端口，关闭上级通信端口，并保持数据采集轮询和第一安全监测处理器监测端口轮询；将采集的数据存储到脱机存储器，建立数据孤岛；直到第一安全监测处理器向电力终端发送异常解除指令时，电力终端的控制芯片向上级通信端口发送准入请求，当接收到准入指令后，跳出中断，并将接下来到来的轮询采集数据送入上级通信端口；脱机存储器内的数据在空闲时段备份到上级通信端口。
12、进一步地，所述第一安全监测处理器对温度数据处理过程如下：
13、lstm神经网络模型输入的样本序列为c={c(1)、 c(2)…c(t)}，持续对lstm神经网络模型训练；得到电力终端电流波动预测模型，其中，c(t)表示t时刻的样本信息包括{u(t)，i(t) }；其中u (t)为t时刻时，电源输出电压值，i(t)为t的时刻，控制芯片电流数据；接着通过电力终端电流波动预测模型持续预测下一时刻的控制芯片电流值；
14、lstm神经网络模型输入的样本序列为x={x(1)、 x(2)…x(t)}，持续对lstm神经网络模型训练；其中，x(t)表示t时刻的样本信息包括{ot(t)、gt（t-1）、 t(t) }；其中ot(t)为t时刻时，环境温度变送器采集的当前环境温度，gt（t-1）为t的前一时刻，温变感应模块采集的控制芯片温度，t(t) 为t时刻时，电力终端累计工作时长；接着通过完成训练的lstm神经网络对时序信息处理能力，持续预测下一时刻的控制芯片温度值，接着把预测温度值与实际温度值进行差值计算；当差值绝对值超过设定阈值时，标记指针加1，连续完成5次预测和数据比较，当差值超过设定阈值次数达到3次后，第一安全监测处理器给第一报警器发出告警信息。
15、一种电力终端，包括电力终端的安全监测装置，所述电力终端内安装有环境温度变送器；所述环境温度变送器接入到第一安全监测处理器。
16、与现有技术相比，本发明的电力终端的安全监测装置、监测方法和电力终端，针对容易受干扰的电力节点数据进行干扰学习和结果预测，并将预测结果与实际监测数据比较，当数据差值超过设定值时，则可判定电力终端受到攻击；能够剔除电源波动、外界热量、热量积累和热传导损失，能够精确捕捉控制芯片因为被攻击导致运算异常导致温度异常或电流异常等；提高安全监测精度和降低误报警。
1.一种电力终端的安全监测装置，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的电力终端的安全监测装置，其特征在于：所述第一安全监测处理器连接有脱机存储器。
3.一种电力终端的安全监测方法，采用权利要求1和2中任一所述的电力终端的安全监测装置，其特征在于，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述电力终端的安全监测方法，其特征在于：所述第一安全监测处理器对温度数据处理过程如下：
5.一种电力终端，包括权利要求1和2中任一所述的电力终端的安全监测装置，其特征在于，所述电力终端内安装有环境温度变送器；所述环境温度变送器接入到第一安全监测处理器。
