电力数据库信息密度划分的存储风险监测方法

数字化信息数量呈现指数级别增加，导致电力数据库冗余度过高，浪费电力数据库的存储空间，并诱发风险事件发生，威胁电力数据库信息的整体安全。为此，提出电力数据库信息密度划分的存储风险监测方法研究。采用密度划分算法，将电力数据库信息划分为高密度区域与低密度区域，分配不同压缩因子，合理化压缩电力数据库信息，应用模糊评价法计算风险事件的发生概率，融合AHP算法确定电力数据库信息存储风险监测指标权重数值，构建信息存储风险监测模型，实现风险全面监测。实验结果表明，所提方法获得的电力数据库信息压缩率最大值为36%,信息存储风险监测结果与实际数值趋于一致。