一种基于模型-数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于模型

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型
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数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法


[0001]本专利技术属于电力工控系统安全领域，涉及一种基于模型
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数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法。

技术介绍

[0002]在电力工控系统动态异常检测方面，主要有两种方法，基于系统数学模型的方法和基于数据的机器学习方法。
[0003]模型方法是利用系统动力学显式数学模型的方法，需要获得对象系统的详细模型参数信息；通过研究系统输出的统计特性，使用累积和算法进行顺序检测，但这类技术本质上会受限于对系统输出误差的一些先验假设；除此之外还有基于参数估计的方法，典型的是利用扩展卡尔曼滤波器算法估计系统的状态信息。但无论如何，对模型进行详细准确的数学描述，尤其是在高保真模拟器或真实电力工控系统中，通常是不可行的。
[0004]数据方法是从输出数据中自动学习系统特征的数据驱动方法，其发展主要得利于传感技术、物联网和人工智能的发展，由于异常检测主要被认为是一个机器学习中的分类问题，为此目的有监督式、无监督式或半监督式的学习方法，其中监督式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型
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数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建电力工控系统线性化后的动力学数学模型，以及电力工控系统仿真模型；步骤二：根据动力学数学模型的输出和仿真模型的输出，构建传递函数矩阵，得到电力工控系统动态异常检测器；步骤三：采用随机负载模式生成多个负载扰动实例，作为正常系统扰动，计算每一个正常系统扰动下的模型失配信息矩阵；步骤四：根据约束条件及每一个正常系统扰动下的模型失配信息矩阵，求解步骤二中的传递函数矩阵，得到最终的电力工控系统动态异常检测器；步骤五：实时获取电力工控系统仿真模型的输出，利用最终的电力工控系统动态异常检测器计算得到当前时刻的残差信号，若残差信号高于阈值，则该时刻下电力工控系统异常，实现电力工控系统的动态异常检测。2.根据权利要求1所述的一种基于模型
‑
数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，所述的动力学模型构建方法为：步骤1.1：建立电力工控系统线性化后的状态空间表达式：式中，是t时刻的系统状态向量，是t时刻的系统状态向量的导数，d(t)是t时刻的系统扰动，f(t)是t时刻可能存在的异常；A
c，x
、B
c，d
、B
c，f
、C、D
f
分别是对应维数的常值矩阵，y(t)表示t时刻系统的输出；步骤1.2：将连续的状态空间表达式转化为离散的动力学模型：式中，q是时移算子，H(q)，L(q)，F(q)是多项式矩阵；表示离散化后的k时刻的系统状态向量，y[k]表示k时刻系统的输出，f[k]表示k时刻存在的异常，表示针对所有，表示正整数集合，表示k时刻的增广矩阵。3.根据权利要求2所述的一种基于模型
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数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，所述的电力工控系统动态异常检测器的数学模型表示为：式中，y
p
[k]表示电力工控系统仿真模型k时刻的仿真输出结果，y[k]表示离散化后的动力学数学模型k时刻的输出；r[k]表示k时刻的残差信号，ε[k]表示k时刻的失配信号，R
ε
(q)表示传递函数矩阵，：＝表示定义符号。4.根据权利要求3所述的一种基于模型
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数据混合驱动的电力工控系统动态异常检测方法，其特征在于，所述的传递函数矩阵采用的表达式如下：R
ε
(q)：＝a(q)
‑1N(q)L(q)
式中，a(q)表示多阶标量多项式，N(q)表示待求解的决策变量，L(q)表示多项式矩阵，d
N
表示时移算子q的最大阶数，N
j
表示q
j
对应的系数向量。5.根据权利要求4所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘锴锴，纪洲浩，徐文渊，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：