【技术实现步骤摘要】
利用漏报攻击模型评估电力系统抵抗网络攻击稳定的方法
本专利技术涉及电力系统安全性的研究领域的一种电力系统稳定性评估方法,尤其是涉及了一种利用漏报攻击模型评估电力系统抵抗网络攻击稳定的方法。
技术介绍
随着信息与通信技术的飞速发展,传统的电力系统已逐渐发展成电力信息物理系统。通信网与电力网的深度融合不仅提高了电力系统的运行效率,给人们的生产生活带来了巨大的便利。但是大量传感设备的接入也使得电力系统更加暴露在网络环境中,攻击者可以通过网络端来影响电力系统的安全稳定运行。典型的例子就是2015年乌克兰大停电事故,事故报告分析书明确指出该大停电事故是由于不法分子在通信网中注入病毒,进而影响电力系统,最后造成严重的社会影响。因此,从攻击者的角度,研究网络攻击的模型不仅可以揭示系统中的薄弱环节,也有助于设计更加鲁棒的检测算法。虚假数据注入攻击(FalseDataInjectionAttack,FDIA)作为电力信息物理系统中最典型的网络攻击之一,近年来受到国内外研究学者的大量关注。FDIA是通过注入合适的攻击向量,使其参杂在潮流 ...
【技术保护点】
1.一种利用漏报攻击模型评估电力系统抵抗网络攻击稳定的方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:/n(1)进行状态评估和坏数据检测,处理获得电力系统中变电站的状态估计信号
【技术特征摘要】
1.一种利用漏报攻击模型评估电力系统抵抗网络攻击稳定的方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
(1)进行状态评估和坏数据检测,处理获得电力系统中变电站的状态估计信号
(2)建立带有攻击向量的漏报攻击模型,求解获得攻击向量,再攻击向量评估获得电力系统抵抗网络攻击的稳定性结果。
2.根据权利要求1所述的一种利用漏报攻击模型评估电力系统抵抗网络攻击稳定的方法,其特征在于:所述步骤(1)具体为:
(1.1)电力系统具有n个变电站和m条链路,变电站之间通过链路连接,每条链路上均安装一个智能电表来测量链路上的潮流,各条链路的智能电表和变电站均连接到服务器,服务器接收到来自智能电表的潮流信号和来自变电站的状态信号,建立潮流信号与状态信号之间的关系如下:
z=Hx+n
z=(z1,z2,...,zm)T
x=(x1,x2,...,xn)T
n=(n1,n2,...,nm)T
其中,H是电力系统的雅可比矩阵,z是链路的潮流信号向量,zm表示第m条链路中的潮流信号,x是变电站的状态信号向量,xn是第n个变电站的状态信号,n表示电力系统传输过程中的噪声信号向量,nm表示第m条链路上的噪音,T表示矩阵转置;并且噪声信号向量n服从均值为0、标准差为σ的高斯分布,表示为n~Ν(0,σ2);
(1.2)建立以下优化问题:
其中,J(x)表示服务器基于潮流信号z评估变电站状态信息所得到的误差值;W表示链路上的高斯分布,σm表示第m条链路上的高斯分布的标准差;
将服务器实时接收到的信号数据代入上述优化问题,根据梯度下降法求导求解得到上述优化问题的闭式解:
其中,表示状态估计信号;
(1.3)检测得到的状态估计信号是否可靠,采用最大标准残差来衡量数据的可靠性,表示为:
其中,τ为电力系统预先设定的最大误差范围值;
若满足上述公式,则认为状态估计信号可靠,进行以下步骤;
否则认为状态估计信号不可靠,舍弃该状态...
【专利技术属性】
技术研发人员:夏永祥,涂海程,
申请(专利权)人:杭州电子科技大学,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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