1.电力监控系统网络安全策略编排及处置方法，其特征在于，包括：监测电力监控系统内部设备的安全事件；匹配安全事件与预设策略库，匹配成功则从预设策略库中获取安全事件对应的安全处置策略，匹配不成功则基于遗传算法计算安全事件对应的策略近似解，并根据策略近似解采用可视化编排得到安全事件对应的安全处置策略；其中，基于遗传算法计算安全事件对应的策略近似解，包括：根据安全事件的事件内容字段匹配预设策略库内已有的安全处置策略，根据匹配的相似度大小排序设置各已有安全处置策略对应的单个基因染色体个体的基因等级，并设置各单个基因染色体个体的权重，所有的基因染色体个体权重之和为1；根据基因染色体个体的权重和基因等级确定基因染色体个体的适应度函数，利用所述适应度函数确定基因染色体个体的适应度；根据基因染色体个体的适应度对各基因染色体个体进行选择操作，以及对各基因染色体个体进行杂交和变异操作，进化到下一代；对下一代循环进行选择、杂交和变异操作至满足终止条件则停止进化，输出最优基因染色体个体，并将最优基因染色体个体确定为该安全事件对应的策略近似解；其中，所述适应度函数表示如下：其中 为第k代种群单基因染色体个体的适应度，W i 为第i个基因染色体个体的权重，C i 为第i个基因染色体个体的基因等级，N k 为第k代种群数量，k＝1,…,Km，Km为最大迭代次数；基于获得的安全处置策略对电力监控系统内部设备进行安全处置。
2.根据权利要求1所述的电力监控系统网络安全策略编排及处置方法，其特征在于，所述电力监控系统内部设备包括服务器、工作站设备、数据库设备、网络设备和安全防护设备中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的电力监控系统网络安全策略编排及处置方法，其特征在于，根据策略近似解采用可视化编排得到安全事件对应的安全处置策略，包括：通过可视化界面对安全事件的策略近似解进行人工决策编排，并将人工决策编排得到的编排结果作为安全事件对应的安全处置策略，以及将人工决策编排得到的编排结果存入预设策略库。
4.根据权利要求1所述的电力监控系统网络安全策略编排及处置方法，其特征在于，所述适应度函数表示如下：其中 为第i个基因染色体个体的适应度，N k 为第k代种群数量，k＝1,…,Km，Km为最大迭代次数， 为第k代第i个基因染色体个体；W i 为第i个基因染色体个体的权重，C i 为第i个基因染色体个体的基因等级。
5.电力监控系统网络安全策略编排及处置系统，其特征在于，包括攻击识别模块、策略自适应编排模块、可视化编排模块和处置模块；其中：所述攻击识别模块用于监测电力监控系统内部设备的安全事件；所述策略自适应编排模块，用于匹配安全事件与预设策略库，匹配成功则从预设策略库中获取安全事件对应的安全处置策略，匹配不成功则基于遗传算法计算安全事件对应的策略近似解；其中，所述策略自适应编排模块包括遗传算法计算模块，所述遗传算法计算模块用于：根据安全事件的事件内容字段匹配预设策略库内已有的安全处置策略，根据匹配的相似度大小排序设置各已有安全处置策略对应的单个基因染色体个体的基因等级，并设置各单个基因染色体个体的权重，所有的基因染色体个体权重之和为1；根据基因染色体个体的权重和基因等级确定基因染色体个体的适应度函数，利用所述适应度函数确定基因染色体个体的适应度；根据基因染色体个体的适应度对各基因染色体个体进行选择，以及对各基因染色体个体进行杂交和变异操作，进化到下一代；对下一代循环进行选择、杂交和变异操作至满足终止条件则停止进化，输出最优基因染色体个体，并将最优基因染色体个体确定为该安全事件对应的策略近似解；所述可视化编排模块，用于根据策略近似解采用可视化编排得到安全事件对应的安全处置策略；所述处置模块，用于基于获得的安全处置策略对电力监控系统内部设备进行安全处置。
6.根据权利要求5所述的电力监控系统网络安全策略编排及处置系统，其特征在于，所述遗传算法计算模块采用的适应度函数公式如下：其中 为第i个基因染色体个体的适应度，N k 为第k代种群数量，k＝1,…,Km，Km为最大迭代次数， 为第k代第i个基因染色体个体；W i 为第i个基因染色体个体的权重，C i 为第i个基因染色体个体的基因等级。
7.根据权利要求5所述的电力监控系统网络安全策略编排及处置系统，其特征在于，所述遗传算法计算模块采用的基因染色体个体的适应度函数公式如下：其中W i 为第i个基因染色体个体的权重，C i 为第i个基因染色体个体的基因等级， 为第k代种群单基因染色体个体的适应度，N k 为第k代种群数量，k＝1,…,Km，Km为最大迭代次数。
