1.一种基于区间直觉模糊决策的电力物联网安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建电力物联网安全评估指标集，采集各安全评估指标数据，形成电力物联网安全评估决策矩阵；

步骤2：形成电力物联网安全评估指标赋权专家组，采用群决策特征根法求得整个专家群体给出的综合权重；

步骤3：形成电力物联网安全评估专家组，专家组对安全评估决策矩阵中的指标值进行区间模糊评价；

步骤4：采用区间直觉模糊决策方法给出电力物联网的安全评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于区间直觉模糊决策的电力物联网安全评估方法，其特征在于，所述电力物联网安全评估指标集包括感知安全性、网络安全性、应用安全性和云边协同安全性；

所述感知安全性指标包括：对象隐私安全、智能节点安全、节点信息认证与控制能力、无线传感器网络的抗攻击能力；

所述网络安全性指标包括：物理环境安全、通信网络安全、软件数据安全、IPv6应用风险、异构网络识别与集成强度；

所述应用安全性指标包括：角色识别效率、商业安全、支持平台安全、软硬件正常工作时间、灾难控制与恢复能力；

所述云边协同安全性指标包括：云边协同计算平台安全、云边协同计算监控能力、信息应用安全、数据隔离与恢复效率、用户访问控制能力、供应商长期生存时间；

所述电力物联网安全评估指标的值采用评分法确定，总分为10分，指标值越大，表示其安全性能越优。

3.根据权利要求1所述的一种基于区间直觉模糊决策的电力物联网安全评估方法，其特征在于，所述形成电力物联网安全评估决策矩阵的方法为：设待评估电力物联网的总数为m，安全评估指标个数为n，第i个电力物联网为Ii，i＝1,

2,…,m，则电力物联网Ii的指标集合为{yi1,yi2,…,yij,…,yin}，j＝1,2,…,n，yij表示第i个电力物联网的第j个安全评估指标的取值；则所有的yij构成安全评估决策矩阵Y：

4.根据权利要求1所述的一种基于区间直觉模糊决策的电力物联网安全评估方法，其特征在于，所述步骤2具体为：设由p名专家组成电力物联网安全评估指标赋权专家组，记理想安全指标赋权专家为E*，其对各电力物联网的安全指标赋权与整个专家群体E高度一致，E＝(E1,E2,…,Ek,…,Ep)，k＝1,2,…,p，专家Ek对各评估指标给出的权重向量为wk，wk是一个n阶向量，所有专家给出的权重构成矩阵为w＝(w1,w2,…,wk,…,wp)；

根据矩阵理论和特征根法，理想安全指标赋权专家E*给出的权重，即整个专家群体给出的综合权重ω＝(ω1,ω2,…,ωj,…,ωn)，j＝1,2,…,n，采用如下方法确定：T

1)令特征矩阵F＝ww；

2)设定精度ε；

T

3)设迭代次数k＝0，初试化中间值矩阵y0＝[1/n,1/n,…,1/n] ，令矩阵y1＝Fy0，则迭代初值矩阵z1＝y1/||y1||2；

4)令k＝k+1，则迭代中间值矩阵yk+1＝Fzk，迭代值矩阵zk+1＝yk+1/||yk+1||2；

5)令 zk,j为第j个安全评估指标的迭代初值矩阵，若εz＜ε，则zk+1即为理想安全指标赋权专家E*的综合评价向量θ＝(θ1,θ2,…,θj,…,θn)；

6)将综合评价向量θ进行归一化处理，即可得到整个专家群体给出的综合权重ω＝(ω1,ω2,…,ωj,…,ωn)，其中，

5.根据权利要求1所述的一种基于区间直觉模糊决策的电力物联网安全评估方法，其特征在于，所述步骤3具体为：形成电力物联网安全评估专家组，对第i个电力物联网的第j个安全评估指标取值yij，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n，专家组给出区间直觉模糊评估其中 是区间直觉模糊数， 和 分别为隶属度和非隶属度，并满足其中 与 分别为 与 区间下限和上限。

6.根据权利要求1所述的一种基于区间直觉模糊决策的电力物联网安全评估方法，其特征在于，所述步骤4具体为：设电力物联网安全评估专家组给出的区间直觉模糊决策矩阵 是区间直觉模糊数；基于该矩阵给出第i个待评估电力物联网Ii的综合区间直觉模糊数 即其中 与 分别为综合区间直觉模糊数 的隶属度和非隶属度区间下限和上限；其中 与 分别为区间直觉模糊数 的隶属度与非隶属度区间下限和上限；

采用得分函数与精确函数量化综合区间直觉模糊数

即得分函数 与精确函数 分别为：

得分函数 值越大，综合区间直觉模糊数 越大，若多个综合区间直觉模糊数的得分函数 值相等，则比较精确函数 值， 值越大对应的综合区间直觉模糊数越大；

据此，根据综合区间直觉模糊数 的大小对待评估的电力物联网Ei进行安全排序，综合区间直觉模糊数 越大代表该电力物联网的安全水平越高。