摘要：介绍了电力信息网络总体防护体系结构及安全现状。阐述了在电力信息网中常用的防火墙、入侵检测系统（IDS）等防护手段，分析了当前入侵检测方法及难以确定正常与异常的阀值、误报率和漏报率高的不足。提出了基于半马尔可夫决策过程（SMDP）强化学习的IDS模型。论述了强化学习的理论、算法及衡量标准，马尔可夫决策过程，SMDP在电力信息网络中的应用。改进后的SMDP学习算法，使系统的误报率降低、检测率提高。

关键词：电力系统 强化学习 半马尔可夫过程 入侵检测 

单位：北京超高压公司; 北京100045; 武汉大学电子信息学院; 湖北武汉430072; 濮阳电力公司信息中心; 河南濮阳457001