一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法技术

本发明专利技术涉及一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，具体涉及分环节信息审计、时序跟踪、基于符号动力学的风险评估技术以及基于隐马尔科夫模型的安全态势预测方法。本发明专利技术优点有：1、对电力系统进行结构划分，优化评估要素信息的采集；2、在各环节确定信息审计点，完善审计信息，提高电力设备运行状态信息采集的准确度；3、在各环节审计点对故障信息进行时序跟踪，考虑了电力设备运行历史状态，使安全评估更为准确；4、能够准确反映电力设备运行规律；5、利用隐马尔科夫模型进行安全态势预测计算，并通过建立合适的阈值判定电力设备是否存在安全风险，提高了安全态势评估的准确度。

A spatio temporal multidimensional security assessment method for power equipment based on symbolic dynamics and hidden Markov model

The invention relates to a power equipment safety evaluation method of multi-dimensional and symbolic dynamics based on hidden Markoff model, which relates to the part of information audit, timing tracking, risk assessment and prediction method of symbolic dynamics of security situation based on hidden Markoff model based on. The advantages of the invention are: 1, the power system structure, optimization and evaluation elements of information collection; 2, in all aspects of determining information audit, improve audit information, improve the power equipment running status information collecting accuracy; 3, in all aspects of the audit point of fault information for timing tracking, considering the electric power equipment the operation history of the state, the safety assessment is more accurate; 4, can accurately reflect the power equipment operation rules; 5, using hidden Markov model for security situation prediction, and through the establishment of appropriate threshold to determine whether there is a security risk of power equipment, improve the accuracy of security situation assessment.

【技术实现步骤摘要】
一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法
本专利技术涉及电力设备的时空多维安全评估，是基于电力系统多环节的信息审计、时序跟踪、符号动力学和隐马尔科夫模型对电力设备进行风险和安全态势评估，对电力设备提出新型安全评估方法，通过监视系统中电气量的变化和审计记录，及时识别系统中存在的安全隐患，保障系统的正常运行。具体涉及分环节信息审计、时序跟踪、基于符号动力学的风险评估技术以及基于隐马尔科夫模型的安全态势预测方法。
技术介绍
电力系统智能化的发展很大程度依托于信息网络系统的发展，但与电力系统安全防护相比，通信网络风险较高。如何避免我国电力系统遭受来自信息网络的攻击或入侵，确保电力设备正常安全运行，成为亟待研究的问题。安全评估技术作为防范电力系统故障、找出系统现存安全风险的有效手段之一,以其低风险、低成本以及高灵活性受到重视。电力系统的安全评估是通过监视系统中各电气量的变化和审计记录来发现与识别系统中潜在的安全隐患，以便及时采取防范措施保障电力系统的正常运行。该评估方法是基于网络或系统存在安全风险时电气量信息与正常运行时不同这一前提提出的。目前对电力设备的安全评估主要在于安全风险检测，随着电力系统的发展，安全态势预测也将成为安全评估技术中必不可少的一环，这对电力系统的安全早期预警并及时采取安稳预防控制具有重要意义。
技术实现思路
电力设备的时空多维安全评估的主要思路在于将电力系统按结构进行划分，在各个环节确定信息审计点，由于电力系统发生故障后的状态信息具有时序特性，因此在各个环节的信息审计点上可以对状态信息进行时序跟踪，通过符号动力学对具有时序特性的状态信息进行风险评估，形成电力设备的时空多维的风险指标计算体系，根据风险评估结果，使用隐马尔科夫模型进行安全评估。一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：由于电力设备运行状态信息的时空多维性，电力系统中的数据量、数据形式和分析方法也趋于多样化，所以，在电力设备的安全评估中，我们需要首先确定电力系统结构；电力系统由发电机，各类升压变压器，输电线路，降压变压器以及负荷所组成，对应电能的发、输、变、配、用五个环节，结构模型图见附图2；步骤2：对电力设备进行安全评估需要完善的审计信息的支持。考虑电网公司的管理权限，针对电能的输、变、配三个环节设置信息审计点设立原则如下：(1)每个变压器两端各设立一个审计点；(2)输电线路两端及中点各设立一个审计点，共三个；(3)负荷侧在110KV降压变压器低压侧进线处设立一个审计点。那么，对于一个确定的电力网络，审计点的设立如下(具体位置参见附图2)：设电网中共有升、降压变压器n个，则变压器两侧共设立2n个审计点，分别为变压器高压侧p1，p2，...，pn，和低压侧q1，q2，...，qn；设输电线路上三个审计点分别为h1，h2，h3；设配电网中110KV变压器低压侧共有m条支路，则负荷侧共设置m个审计点，分别为k1，k2，...，km；然后从各审计点出发，得到安全评估的审计信息序列：………信息审计点的确立可以提高安全评估的性能；步骤3：电力系统发生故障后的状态信息具有时序特性，利用这种时序特性可以快速而准确地诊断故障。首先，设备故障使得电气量发生变化，之后是保护装置动作，最后是断路器跳闸；在各个信息审计点，可以对状态信息进行时序跟踪，这样就可以形成时间、空间上的时序跟踪，从而更加准确的进行风险评估与安全评估，对审计信息序列I＝{Audit1,Audit2,…,AuditT}进行时序分析；通过对审计序列进行时序分析，得到各分区一段时间里的状态信息序列：………Tk＝{m1，m2，...，mT}；通过前面对状态信息的时序跟踪，可以知道电力设备故障发生的概率以及故障导致的后果。步骤4：通过符号动力学对电力设备的故障状态信息序列进行抽象并进行描述；采用15个字符的符号集描述风险，不失一般性，定义为Ω＝{A,B,C,…,O}，对于风险的可能性及后果，分别采用符号集中3个顺序字符进行描述；步骤5：各环节得到风险评估的符号信息序列O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}后，本专利给出一种基于隐马尔可夫模型的电力设备安全态势预测方法，通过Forward算法计算系统调用符号序列运行过程中发生的概率P(O|λ)，建立判断行为的阈值K；一个完整的隐马尔可夫模型HMM可以用λ＝(A,B,p)来表示；其中A为状态转换矩阵，B为观察值产生概率矩，p为初始状态概率向量；Forward算法，即给定一个符号信息序列，O＝{Alert1,Alert2,…,AlertT}及HMM模型：λ＝(A,B,p)，计算该符号信息序列发生的概率P(O|λ)。初始化：a1(i)＝pibi(Alert1)1≤i≤N；式一递归：结束：步骤6:阈值K设置方法,先计算出每个滑动窗口长度为s的观测序列出现的概率，接着求出全部长度为s的观测序列产生概率的平均值；式四中，b0(k)指的是观察值概率，N指的是符号序列长度，avgP(s|λ)代表阈值K；递推得出：初始值在N≥s时进行计算；根据观测序列产生概率的平均值，阈值比较算法设计如下：(1)读入HMM检测结果P(O|λ)，读入阈值avgP(s|λ)；(2)若P(O|λ)≥avgP(s|λ)，则预测电力系统存在安全风险；(3)若P(O|λ)<avgP(s|λ)，则预测电力系统处于安全状态；通过上述阈值比较算法可以预测电力系统的输电、变电、配电各环节是否存在安全风险，实现电力设备安全态势评估的目的。在上述的一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，所述步骤4中，风险指标包含两种风险子指标，分别对应时变可能性数据和非时变可能性数据，分析风险指标的符号序列，可以先确定子指标的符号序列，得到子指标和指标的符号概率密度，然后计算子指标和风险指标的关联度，通过KS熵和KL相对熵得到与风险指标关联度最大的子指标，依据主成分分析法(PrincipleComponentsAnalysis，PCA)确定风险指标的符号序列；对于风险子指标的描述：描述一、非时变可能性数据的映射：其中[]表示高斯函数，PIdx为该指标在符号集Ω中的首字母，Level表示配电线路的用户等级，k＝|Ω|为字符集的长度；描述二、时变可能性数据的映射：定义风险基线某指标的可能性最大最小值分别为IndMax以及IndMin，而某次风险评估计算后的该指标为IndCur，则该指标的可能性概率映射为：PIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而划分每个区段的符号原则与符号权重WS的一致；描述三、风险后果的映射：CIdx为该指标在符号集Ω中的字母对应序号，而MTTRIdn以及MTTRAvg则分别表示该指标导致故障以及全线路所有故障的平均恢复时间MTTR；综合风险可能性及后果指标描述，得到由6个字符描述的风险子指标；关于风险指标的状态空间描述，可以基于时间序列构建风险指标的状态矢量，以构建状态空间：其中，{mk}表示基于时间序列的各项指标，而{Sk}是状态矢量的时间序列；对于风险指标关联度分析，具体包括：(1)根据状态矢量时间序列{Indk}，计算风险子指标的符号分布概率密度，设风险指本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：由于电力设备运行状态信息的时空多维性，电力系统中的数据量、数据形式和分析方法也趋于多样化，所以，在电力设备的安全评估中，我们需要首先确定电力系统结构；电力系统由发电机，各类升压变压器，输电线路，降压变压器以及负荷所组成，对应电能的发、输、变、配、用五个环节，结构模型图见附图2；步骤2：对电力设备进行安全评估需要完善的审计信息的支持，考虑电网公司的管理权限，针对电能的输、变、配三个环节设置信息审计点，设立原则如下：(1)每个变压器两端各设立一个审计点；(2)输电线路两端及中点各设立一个审计点，共三个；(3)负荷侧在110KV降压变压器低压侧进线处设立一个审计点；那么，对于一个确定的电力网络，审计点的设立如下(具体位置参见附图2)：设电网中共有升、降压变压器n个，则变压器两侧共设立2n个审计点，分别为变压器高压侧p1,p2,…,pn，和低压侧q1,q2,…,qn；设输电线路上三个审计点分别为h1，h2，h3；设配电网中110KV变压器低压侧共有m条支路，则负荷侧共设置m个审计点，分别为k1,k2,…,km；然后从各审计点出发，得到安全评估的审计信息序列：...

【技术特征摘要】
1.一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：由于电力设备运行状态信息的时空多维性，电力系统中的数据量、数据形式和分析方法也趋于多样化，所以，在电力设备的安全评估中，我们需要首先确定电力系统结构；电力系统由发电机，各类升压变压器，输电线路，降压变压器以及负荷所组成，对应电能的发、输、变、配、用五个环节，结构模型图见附图2；步骤2：对电力设备进行安全评估需要完善的审计信息的支持，考虑电网公司的管理权限，针对电能的输、变、配三个环节设置信息审计点，设立原则如下：(1)每个变压器两端各设立一个审计点；(2)输电线路两端及中点各设立一个审计点，共三个；(3)负荷侧在110KV降压变压器低压侧进线处设立一个审计点；那么，对于一个确定的电力网络，审计点的设立如下(具体位置参见附图2)：设电网中共有升、降压变压器n个，则变压器两侧共设立2n个审计点，分别为变压器高压侧p1,p2,…,pn，和低压侧q1,q2,…,qn；设输电线路上三个审计点分别为h1，h2，h3；设配电网中110KV变压器低压侧共有m条支路，则负荷侧共设置m个审计点，分别为k1,k2,…,km；然后从各审计点出发，得到安全评估的审计信息序列：………信息审计点的确立可以提高安全评估的性能；步骤3：电力系统发生故障后的状态信息具有时序特性，利用这种时序特性可以快速而准确地诊断故障；首先，设备故障使得电气量发生变化，之后是保护装置动作，最后是断路器跳闸；在各个信息审计点，可以对状态信息进行时序跟踪，这样就可以形成时间、空间上的时序跟踪，从而更加准确的进行风险评估与安全评估，对审计信息序列I＝{Audit1,Audit2,…,AuditT}进行时序分析；通过对审计序列进行时序分析，得到各分区一段时间里的状态信息序列：………Tk＝{m1，m2，…，mT}；通过前面对状态信息的时序跟踪，可以知道电力设备故障发生的概率以及故障导致的后果；步骤4：通过符号动力学对电力设备的故障状态信息序列进行抽象并进行描述；采用15个字符的符号集描述风险，不失一般性，定义为Ω＝{A,B,C,…,O}，对于风险的可能性及后果，分别采用符号集中3个顺序字符进行描述；步骤5：各环节得...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱朝阳，韩丽芳，李凌，周亮，宋小芹，赵婷，李俊娥，刘剑，许昂，刘权莹，彭弼君，饶雪，茹叶棋，杨国泰，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，武汉大学，
类型：发明
国别省市：北京,11