一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种序列‑数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，属于计算、推算或计数的技术领域。基于硬件在环的信息物理联合实时仿真系统，对确定系统在确定运行方式下的各种可能故障事件和网络攻击进行仿真，获取事件状态信息侧和物理侧变化数据。通过对物理侧连续数据的离散化使其和信息侧数据形成统一的事件状态表达。将提取出的序列和与通信无关的采样数据放入机器学习的模型中进行训练。该方法可帮助电网在未知故障发生时，有效辨识故障类型其确定其为网络攻击行为的可能，有助于电网采取进一步有效的应对措施，防止事故扩大，保障电力系统安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法
本专利技术涉及电力系统网络安全技术，具体涉及一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，属于计算、推算或计数的

技术介绍
随着通信技术的快速发展，电力系统逐渐成为一个信息物理系统(CPS，Cyber-PhysicalSystems)。信息技术使电网侧控制日趋智能化的同时也带来了新的网络攻击风险。目前，电力系统对网络攻击的检测仅限于信息侧；而物理侧辨识发生故障时，较少考虑网络攻击的可能并且难以辨别部分模仿成自然故障的网络攻击。针对物理侧自然故障和网络攻击难以辨识的问题，本专利技术提出了协同分析信息侧和物理侧变化的思想。首先，本专利技术在应用获取的数据时，提出基于人工经验的协同序列生成方法和基于支持度的特征序列提取方法；随后，基于特征序列对常用的机器学习故障辨识方法进行输入信息的补充，提高了辨识的速度和准确率。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是针对上述
技术介绍
的不足，提供了一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，实现了配电网CPS网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，其特征在于，获取系统运行在确定方式下时线路在自然故障事件或网络攻击事件下的仿真数据，对每一次事件的仿真数据进行采样得到对应于各采样时刻的数组，对与通信延时有关的数组进行物理侧连续数据的离散化处理得到系统在与通信延时有关的时间断面状态表达序列，组合事件类型、与通信延时无关的数组、与通信延时有关的时间断面状态表达序列得到事件状态迁移序列，将系统运行于不同场景下获取的事件状态迁移序列送入学习机获取配电网CPS网络攻击辨识模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，其特征在于，获取系统运行在确定方式下时线路在自然故障事件或网络攻击事件下的仿真数据，对每一次事件的仿真数据进行采样得到对应于各采样时刻的数组，对与通信延时有关的数组进行物理侧连续数据的离散化处理得到系统在与通信延时有关的时间断面状态表达序列，组合事件类型、与通信延时无关的数组、与通信延时有关的时间断面状态表达序列得到事件状态迁移序列，将系统运行于不同场景下获取的事件状态迁移序列送入学习机获取配电网CPS网络攻击辨识模型。


2.根据权利要求1所述一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，其特征在于，自然故障事件为在同一条线路不同位置发生同一类故障的事件，自然故障事件的仿真数据通过批量仿真同类故障发生在同一条线路的10％位置到90％位置获取。


3.根据权利要求1所述一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，其特征在于，网络攻击行为事件为同一条线路受到同一类网络攻击的事件，网络攻击行为事件的仿真数据通过批量仿真同类攻击行为攻击同一条线路的各种组件获取。


4.根据权利要求1所述一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，其特征在于，对与通信延时有关的数组进行物理侧连续数据的离散化处理的方法为：对于物理侧连续数据中的频率量测值，将低于49.8Hz的频率量测值量化为0，将49.8Hz到50.2Hz之间的频率量测值量化为1，将高于50.2Hz的频率量测值量化为2。


5.根据权利要求1所述一种序列-数据联合驱动的配电网CPS网络攻击辨识方法，其特征在于，对与通信延时有关的数组进行物理侧连续数据的离散化处理的方法为：对于物...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琦，蔡星浦，汤奕，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32