随着国家提出以电力系统为核心建设能源互联网的战略目标,多种能源形式接入传统电力系统,云计算、大数据、车联网、人工智能等新一代信息技术也逐步应用于能源系统的建设运营当中;为推进能源互联网的建设,以电力网为重要枢纽孵化而出的智慧园区作为能源互联网的重要物理载体,正如火如荼地开展试点建设。在智慧园区建设与运行的过程当中,需要对各种能源的发电、输电、配电、存储、用电之间实施有机协调与优化,以实现各种能源之间更加有效的智能交互,而电力通信网作为承载整个智慧园区系统通信业务的桥梁,对智慧园区的安全稳定运行起着至关重要的作用。合理的电力通信带宽资源规划,既能避免通信网络资源的冗余浪费,又能保证智慧园区系统通信业务服务质量要求,是智慧园区实现全面感知智能运行的保证。与此同时,随着互联网对工控系统的支撑能力不断提高,交互程度日益频繁,针对工控系统的网络攻击行为在近年来不断发生,智慧园区内部由于运维人员误操作,设备违规外联而造成的网络攻击威胁使得智慧园区工控系统的安全性大大降低。综上所述,研究面向智慧园区的电力通信带宽预测与网络攻击关联分析问题具有重要研究意义与应用价值。本文主要针对智慧园区背景下电力通信带宽预测与网络攻击关联分析开展了相关的研究,首先,分别对智慧园区背景下智能配用电通信业务需求与现有的网络安全防护体系进行了系统性分析;其次,提出了基于排队系统理论的智能配用电业务通信带宽预测技术;最后,构建了面向智慧园区工控系统的网络攻击关联分析与网络攻击防护策略。具体地,论文的主要研究工作如下:（1）分析了智慧园区系统内的典型业务场景;引入时延、丢包率、带宽利用率等参数,量化评估园区内电力通信业务多元互动的通信需求;分析智慧园区系统内现有的网络安全防护体系,对存在网络攻击威胁的攻击场景与异常表现形式进行了系统性的归纳总结。（2）分析了各类业务通信数据包在通信系统当中构成混合队列处理转发的过程与智慧园区通信业务汇聚流特征,建立了一种混合业务汇聚流排队模型,继而提出一种混合业务到达速率计算算法;提出了缓存主动管理机制,结合排队论模型理论,构建出排队系统性能参数与通信服务质量指标之间的映射关系,最终建立了一种智能配用电通信业务带宽预测模型。（3）提出了基于FP-growth算法的网络攻击异常事件关联规则分析技术,大幅提高了关联规则离线训练的效率,且利用灰色关联分析算法实现异常事件与关联规则的在线匹配,能够精准识别网络攻击场景;针对匹配的攻击场景所对应的环节提出了一种网络攻击防护策略,匹配出相应的攻击防护技术以实现攻击防御保护和消除攻击影响。