智能电网LR攻击检测方法、系统、设备及可读存储介质技术方案

本发明专利技术属于智能电网领域，公开了一种智能电网LR攻击检测方法、系统、设备及可读存储介质，包括：获取智能电网的负荷数据；通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测；当未检测到异常时，智能电网状态正常；否则，得到异常负荷数据；将异常负荷数据中各维度的负荷数据值分别作为负荷特征，对智能电网的各母线节点的所有负荷特征均进行热力图相关性分析，得到各母线节点的各热力块的相关系数，确定包含目标热力块的数量大于预设数量的母线节点为LR攻击节点。实现了LR攻击节点的精确定位，可以简单高效直观的定位脆弱负荷节点，为防御措施提供重要信息。不需要建立大量的保护设备实现集中保护关键节点的防御方法，实现了设备和时间成本的大幅削减。

【技术实现步骤摘要】
智能电网LR攻击检测方法、系统、设备及可读存储介质
本专利技术属于智能电网领域，涉及一种智能电网LR攻击检测方法、系统、设备及可读存储介质。
技术介绍
随着网络空间内信息技术和通信技术的逐步融合，电力系统正在朝着智能电网迈进，同时，网络攻击的潜在威胁也被引入系统。为了保持电网系统的可靠工作，系统监控是极其必要的，而在系统监控过程中，状态估计通过对电表量测设备提供的量测值以及电网拓扑相关信息的分析，最大程度地精确估计电网状态，扮演着十分重要的角色，因而也常常是网络攻击者的重点攻击对象。LR(LoadRedistribution，负荷重分配)攻击是FDI(FalseDataInjection，虚假数据注入)攻击在实际场景中的应用，攻击者试图伪造节点注入量测值来误导状态估计过程而不被任何现有的坏数据检测技术所检测到。当LR攻击向量注入某些正常量测值中，直接结果便是导致某些母线负载增加与某些母线负载减少，随后错误的负载分配状态将导致系统执行错误的SCED(Security-ConstrainedEconomicDispatch，安全约束的经济调度)过程，使系统失去控制，甚至导致安全风险。随着电网规模的进一步扩大，输电系统升级的消耗水平增加和投资不足，使得电力系统的运行接近其静态和动态极限，因此电力系统越来越容易受到LR攻击。但是，现有的LR攻击检测方法都集中于保护关键节点，耗费大量保护设备成本与时间成本的同时，也无法获得确切的攻击位置，难以做出针对性防御。针对上述缺陷，在不耗费大量设备与时间成本的前提下，设计一种有效检测LR攻击的存在并快速获取其具体攻击位置的检测定位方法具有十分重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术中，现有LR攻击检测方法无法获得确切的攻击位置，难以做出针对性防御的缺点，提供一种智能电网LR攻击检测方法、系统、设备及可读存储介质。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：本专利技术一方面，一种智能电网LR攻击检测方法，包括以下步骤：获取智能电网的负荷数据；通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测；当未检测到异常时，智能电网状态正常；否则，得到异常负荷数据；将异常负荷数据中各维度的负荷数据值分别作为负荷特征，对智能电网的各母线节点的所有负荷特征均进行热力图相关性分析，得到各母线节点的各热力块的相关系数，确定包含目标热力块的数量大于预设数量的母线节点为LR攻击节点；其中，目标热力块为相关系数大于预设相关系数的热力块。本专利技术智能电网LR攻击检测方法进一步的改进在于：所述预设的异常检测模型通过如下方式构建：获取若干初始异常检测模型；获取智能电网的正常负荷数据和LR攻击负荷数据，得到数据集；通过数据集分别训练若干初始异常检测模型，得到若干异常检测模型及各异常检测模型的性能参数，根据各异常检测模型的性能参数，确定性能最优的异常检测模型为预设的异常检测模型。所述若干初始异常检测模型包括OCSVM异常检测模型、LOF异常检测模型、ABOD异常检测模型、IForest异常检测模型和基于直方图的无监督异常检测模型。所述获取智能电网的正常负荷数据和LR攻击负荷数据的具体方法为：获取智能电网的电网拓扑矩阵、运行参数以及可LR攻击的设备数量；根据智能电网的电网拓扑矩阵、运行参数以及可LR攻击的设备数量，通过预设的LR攻击双层数学模型，得到LR攻击向量及电网调度方案；基于智能电网随机生成第一预设数量的正常负荷数据；选取第二预设数量的正常负荷数据作为待攻击负荷数据，将各待攻击负荷数据均注入LR攻击向量，得到初始LR攻击负荷数据；其中，第二预设数量小于第一预设数量；根据电网调度方案及初始LR攻击负荷数据，得到LR攻击负荷数据。所述LR攻击双层数学模型包括上层模型和下层模型；其中，上层模型以智能电网的电网拓扑矩阵、运行参数以及可LR攻击的设备数量为输入，以最大化智能电网的发电成本和减负荷成本为优化目标，以LR攻击向量为输出构建；下层模型以上层模型输出的LR攻击向量为输入，以在LR攻击向量的攻击下最小化智能电网的发电成本和减负荷成本为优化目标，以电网调度方案为输出构建。所述通过数据集分别训练若干初始异常检测模型的具体方法为：通过数据集，采用交叉验证法分别训练若干初始异常检测模型。所述通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测前，通过残差阈值检测方法进行负荷数据检测，当未检测到异常时，通过残差阈值检测；否则，得到异常负荷数据。本专利技术第二方面，一种智能电网LR攻击检测系统，包括：获取模块，用于获取智能电网的负荷数据；异常检测模块，用于通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测；当未检测到异常时，智能电网状态正常；否则，得到异常负荷数据；攻击节点定位模块，用于将异常负荷数据中各维度的负荷数据值分别作为负荷特征，对智能电网的各母线节点的所有负荷特征均进行热力图相关性分析，得到各母线节点的各热力块的相关系数，确定包含目标热力块的数量大于预设数量的母线节点为LR攻击节点；其中，目标热力块为相关系数大于预设相关系数的热力块。本专利技术第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述智能电网LR攻击检测方法的步骤。本专利技术第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述智能电网LR攻击检测方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术智能电网LR攻击检测方法，首先获取智能电网的负荷数据以进行检测，通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测，实现异常负荷数据的准确获得，并能初步判断智能电网是否受到LR攻击。然后，在检测到异常负荷数据的基础上，充分利用LR攻击的本质即负荷重分配的原理，某些负荷增加的同时必定导致某些负荷减少，将异常负荷数据中各维度的负荷数据值分别作为负荷特征，对智能电网的各母线节点的所有负荷特征均进行热力图相关性分析，确定包含目标热力块的数量大于预设数量的母线节点为LR攻击节点，实现了LR攻击节点的精确定位，可以帮助系统操作者更加简单高效直观的快速定位脆弱负荷节点，省去了传统方案对于检测到的异常负荷数据所有负荷特征遍历式排查来进行攻击定位的时间开销，同时各维度负荷数据值相关系数的大小与方向说明各负荷节点在LR攻击中负荷变化的幅度和方向，基本描绘电网系统遭受LR攻击后负荷值如何重分配，也为下一步的防御措施提供需要重点保护的关键节点信息。不需要建立大量的保护设备实现集中保护众多节点的防御方法，实现了设备成本和时间成本的大幅削减。进一步的，通过数据集采用交叉验证法分别训练若干初始异常检测模型，基于交叉验证的方式确定预设的异常检测模型，减少偶然数据的影响，能够精确高效地实现LR攻击的异常负荷数据检测。进一步的，通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测前，通过残差阈值检测方法进行负荷数据检测，在一定程度上减少明显攻击的检测花费时间。附图说明<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能电网LR攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取智能电网的负荷数据；/n通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测；当未检测到异常时，智能电网状态正常；否则，得到异常负荷数据；/n将异常负荷数据中各维度的负荷数据值分别作为负荷特征，对智能电网的各母线节点的所有负荷特征均进行热力图相关性分析，得到各母线节点的各热力块的相关系数，确定包含目标热力块的数量大于预设数量的母线节点为LR攻击节点；其中，目标热力块为相关系数大于预设相关系数的热力块。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能电网LR攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取智能电网的负荷数据；
通过预设的异常检测模型进行负荷数据检测；当未检测到异常时，智能电网状态正常；否则，得到异常负荷数据；
将异常负荷数据中各维度的负荷数据值分别作为负荷特征，对智能电网的各母线节点的所有负荷特征均进行热力图相关性分析，得到各母线节点的各热力块的相关系数，确定包含目标热力块的数量大于预设数量的母线节点为LR攻击节点；其中，目标热力块为相关系数大于预设相关系数的热力块。


2.根据权利要求1所述的智能电网LR攻击检测方法，其特征在于，所述预设的异常检测模型通过如下方式构建：
获取若干初始异常检测模型；
获取智能电网的正常负荷数据和LR攻击负荷数据，得到数据集；
通过数据集分别训练若干初始异常检测模型，得到若干异常检测模型及各异常检测模型的性能参数，根据各异常检测模型的性能参数，确定性能最优的异常检测模型为预设的异常检测模型。


3.根据权利要求2所述的智能电网LR攻击检测方法，其特征在于，所述若干初始异常检测模型包括OCSVM异常检测模型、LOF异常检测模型、ABOD异常检测模型、IForest异常检测模型和基于直方图的无监督异常检测模型。


4.根据权利要求2所述的智能电网LR攻击检测方法，其特征在于，所述获取智能电网的正常负荷数据和LR攻击负荷数据的具体方法为：
获取智能电网的电网拓扑矩阵、运行参数以及可LR攻击的设备数量；
根据智能电网的电网拓扑矩阵、运行参数以及可LR攻击的设备数量，通过预设的LR攻击双层数学模型，得到LR攻击向量及电网调度方案；
基于智能电网随机生成第一预设数量的正常负荷数据；选取第二预设数量的正常负荷数据作为待攻击负荷数据，将各待攻击负荷数据均注入LR攻击向量，得到初始LR攻击负荷数据；其中，第二预设数量小于第一预设数量；
根据电网调度方案及初始LR攻击负荷数据，得到LR攻击负荷数据。


5.根据权利要求4所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈超，郑超，张萌，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61