【技术实现步骤摘要】
错误数据注入攻击的检测方法及装置
[0001]本申请涉及智能电网
，尤其涉及错误数据注入攻击的检测方法及装置。
技术介绍
[0002]状态估计(state estimation)是智能电网中电力系统能量管理系统(energy management system)的重要组成部分。状态估计根据可获取的测量数据估算得到动态系统的内部状态。状态估计的结果不仅是电网系统调度员进行调度的依据，同时也在电力市场环境中发挥着重要作用。因此，能否准确的进行状态估计在很大程度上影响了智能电网和电力市场的平稳运行。
[0003]然而，通信与网络技术的兴起不仅带来了电网的智能化，许多的虚拟现实攻击(cyber
‑
physical attacks)也随之而来，并带来了不小的挑战。现阶段的虚拟现实攻击可以根据它们作用的层面不同分为四类：虚拟层攻击，网络层攻击，通讯层攻击和物理层攻击。而错误数据注入攻击是一种可以在四个作用层面都进行的虚拟现实攻击，并且它还可以绕开传统的以残差检测为基础的异常检测方法，给状态估计的准确进行带
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种错误数据注入攻击的检测方法，其特征在于，应用于智能电网，所述错误数据注入攻击的检测方法包括：接收测量数据，并将接收到的测量数据组成测量数据矩阵；其中，所述测量数据包括从所述智能电网的节点测量获得的功率流向量；对所述测量数据矩阵进行计算，获得预设时刻下每一行的相对变化值以及所述每一行的相对变化值的方差；通过所述方差判断所述测量数据矩阵的每一行是否被攻击，并根据判断结果，对所述测量数据矩阵进行0赋值处理，从而获得第一数据矩阵；对所述第一数据矩阵进行低秩矩阵恢复处理以及行稀疏优化，得到第一优化问题；采用增广拉格朗日乘子方法对所述第一优化问题进行求解，从而得出矩阵的分解结果，进而得出错误数据注入攻击的检测结果。2.根据权利要求1所述的错误数据注入攻击的检测方法，其特征在于，所述通过所述方差判断所述测量数据矩阵的每一行是否被攻击，并根据判断结果，对所述测量数据矩阵进行0赋值处理，从而获得第一数据矩阵，包括：将所述测量数据矩阵中未被攻击的行的数值置为0，被攻击的行的数值保持不变，从而获得所述第一数据矩阵。3.根据权利要求2所述的错误数据注入攻击的检测方法，其特征在于，所述将接收到的测量数据组成测量数据矩阵，包括：将所述测量数据中相同测量节点的不同时刻获得的功率流向量分为一行，不同测量节点的相同时刻获得的功率流向量分为一列，从而组成所述测量数据矩阵。4.根据权利要求3所述的错误数据注入攻击的检测方法，其特征在于，所述对所述测量数据矩阵进行计算，获得预设时刻下每一行的相对变化值以及所述每一行的相对变化值的方差，包括：计算t时刻在第i个测量节点处的相对变化值RF
i,t
为：其中，Z
i,t
表示在t时刻第i个节点测量获得的功率流向量；Z
i,t
‑1表示在t
‑
1时刻第i个节点测量获得的功率流向量；得到所有的测量节点在所有时刻的相对变化值后，计算第i个测量节点在测量时段T内的相对变化值的方差V
i
为：V
i
＝var([RF
i，t
，...，RF
i，t+T
])。5.根据权利要求4所述的错误数据注入攻击的检测方法，其特征在于，所述通过所述方差判断所述测量数据矩阵的每一行是否被攻击，包括：设置阈值α；若方差V
i
大于阈值α，则确定与方差V
i
相应的测量节点在T时段内被错误数据注入攻击；若方差V
i
小于或等于阈值α，则确定与方差V
i
相应的测量节点在T时段内未被错误数据注入攻击。6.根据权利要求1所述的错误数据注入攻击的检测方法，其特征在于，所述对所述第一数据矩阵进行低秩矩阵恢复处理以及行稀疏优化，得到第一优化问题，包括：
得到所述第一优化问题为：s.t.Z
a
＝Z0+A；其中，Z
a
是测量数据矩阵，Z0是原本未被攻击的功率流矩阵，A是错误数据注入攻击矩阵；||Z0||
*
是核范数，||A
T
||
p，1
代表第一数据矩阵行稀疏惩罚，||A||
1，1...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈东，刘之亮，黄秋实，吴辰晔，张海，沈灯鸿，邸鹏宇，刘超，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：
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