考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法技术方案

本发明专利技术涉及电力信息物理系统技术领域，具体为变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法，该方法步骤包括：S1.针对电力信息物理融合系统，建立考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险指标双层优化模型，S2.本模型通过运用强对偶性理论，将双层混合优化模型转换成单层混合整数模型，并在求解器中进行求解；本发明专利技术在考虑变电站攻击成功概率的条件后，有效计算变电站以及连接线路的风险值，为电力系统管理者进一步了解电网的脆弱性提供有效依据，能够指导电力系统管理者调配资源对风险性较大的变电站进行重点关注，并制定全面的保护方案，做到主动防御。做到主动防御。做到主动防御。

【技术实现步骤摘要】
考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法


[0001]本专利技术涉及电力信息物理系统
，尤其是涉及考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法。

技术介绍

[0002]变电站中许多控制和通信设备的快速部署给电力系统带来巨大的网络风险，因此有必要通过考虑网络层变电站的脆弱性来扩展经典的N
‑
k故障分析方法，以增强电力系统的安全性能；
[0003]双层优化作为一种流行的评估策略，用于识别将导致故障最严重负荷损失的关键线路，即传统的N
‑
k模型，此外学者还提出了一种基于概率的N
‑
k模型来识别具有最大风险的k条线路，其中假定每条线路停运概率都是独立的，在之前所有研究中，还探讨利用概率模型基于风险的安全评估有效性；
[0004]与可能直接摧毁电网输电线路的自然灾害或物理攻击不同，发生的网络攻击分为两个阶段，攻击者首先侵入变电站网络空间；然后发送跳闸命令，断开相关线路，电力系统造成严重影响，因此受到变电站网络攻击的线路停运之间存在明显的相关性，在网络攻击背景下，监控与数据采集(SCADA)系统和智能电子设备(IED)是网络攻击者最具吸引力的目标，在已有研究中，建立仅考虑SCADA系统上的网络攻击双层模型，但针对IED的网络攻击并没有反映在任何双层优化中；
[0005]在这种情况下，考虑网络攻击IED成功概率的双层优化模型，可以很好反映电力系统面临的风险指标，反映系统的各网络物理连接，以识别易受攻击的变电站及其相关线路。
专利
技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法，该方法具体包括下述步骤：
[0009]S1.变电站网络攻击成功概率的风险评估双层优化模型的建立：对电力信息物理融合系统进行攻击模拟，同时考虑信息网优化调度功能在潮流重新分配中的作用以及网络攻击变电站的成功概率，建立双层优化模型，计算电力系统中风险最大值；
[0010]S2.运用强对偶理论对双层优化模型进行转换：基于S1所建立的双层优化模型，根据强对偶理论，将双层优化模型进行转换成单层混合整数线性模型；
[0011]S3.根据转换后的单层混合整数线性模型，运用求解器进行求解，计算并筛选出风险数最大的变电站以及其连接线路。
[0012]进一步的，所述步骤S1的具体包括：
[0013]S11.变电站网络模型的建立：根据防御资源的分配和已识别的漏洞信息，运用贝叶斯网络模块的攻击图，全面完整的表示变电站的网络模型，其中每个网络组件的漏洞是
随机生成的。
[0014]S12.变电站成功入侵概率：使用贝叶斯网络计算变电站成功入侵概率，变电站的成功入侵概率随防御资源的分配和已识别的漏洞而变化；
[0015]S13.确定最大化网络风险值的关键变电站及其相关线路：基于电力信息物理交互作用下的故障模型，计算线路受到攻击后电力系统的潮流转移，最终得出物理传输系统上产生的负荷损失，通过乘以变电站攻击成功概率来计算网络风险值。
[0016]S14.调度层的负荷重新分配模拟：调度中心接收到根据经过状态估计处理后的受攻击量测数据进行电力系统优化调度，基于最优直流潮流模型对物理系统的发电机出力和负荷进行调整，尽可能地减少负荷损失，以模拟调度中心检测到攻击行为后的优化控制行为，系统到达新的运行稳态；
[0017]S15.基于风险指标的双层优化模型的建立：建立的双层优化模型分为上层模型和下层模型，上层模型的目标是确定关键变电站及其相关线路，以最大化网络风险，下层模型引入了直流最优潮流，其目标是通过重新分配发电量和甩负荷最小化电力系统总的负载损耗。
[0018]进一步的，步骤S15中的双层优化模型的建立，是通过将变电站的攻击成功概率与负荷损失量相乘，得到网络风险值，其模型的上层目标函数为：
[0019][0020]式中，SIP
n
、分别表示第n个变电站的成功入侵概率、电力系统总负载损耗量，ν
n
为二进制变量，若ν
n
＝1，则表示成功入侵变电站的概率为SIP
n
，反之则ν
n
＝0，具体的上层约束条件如下：
[0021][0022][0023][0024][0025][0026]式中可见，当给定常数K1和K2时，通过上层约束可计算出最大化网络风险值相关的关键变电站及其相关线路，常数K1和K2分别表示在攻击资源有效的情况下，允许攻击变电站最大个数和允许断开线路的最大数值，约束(1b)
‑
(1c)用于制定应用于变电站和输电线路的攻击预算，该预算可由系统操作员确定以进行模拟，约束(1c)的左侧确保至少K1条线路跳闸，因为至少一条连接到受攻击变电站的线路应跳闸，约束条件(1d)表明，只有在线路两端的变电站不受影响的情况下，线路才是安全的，约束(1f)
‑
(1g)确保了攻击者是具有高智商的情况下，如果一个变电站受到他的攻击，至少一条连接到变电站的线路应该跳闸。
[0027]进一步的，步骤S15中模型的下层目标函数为：
[0028][0029]其代表总负载损耗量的最小值。具体的下层约束条件如下：
[0030][0031]KL
·
f＝KP
·
P
‑
KD
·
(D
‑
ΔD)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1i)
[0032]P
min
≤P≤P
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1j)
[0033]‑
f
max
≤f≤f
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1k)
[0034]0≤ΔD≤D
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1l)
[0035]式中可见，下层约束(1h)
‑
(1l)引入了直流最优潮流，调度人员接收到被攻击后的状态估计之后，通过重新分配发电量和甩负荷，其目标是使总负载损耗最小化。
[0036]进一步的，所述步骤S2是基于步骤S1所建立的双层优化模型，运用强对偶理论对其模型从双层混合整数模型转变为单层混合整数线性模型，有利于在求解器中进行求解。
[0037]进一步的，所述步骤S3是基于步骤S2所得到的单层混合整数线性模型，求解其风险指标最大值，并得到与之结果相关的被成功入侵的变电站以及输电线路，实现了最大风险辨识以及攻击路径的预测。
[0038]本专利技术的有益效果如下：
[0039]1、本专利技术在电力信息物理交互融合的背景下，考虑网络攻击变电站对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法，其特征在于，该方法具体包括下述步骤：S1.变电站网络攻击成功概率的风险评估双层优化模型的建立：对电力信息物理融合系统进行攻击模拟，同时考虑信息网优化调度功能在潮流重新分配中的作用以及网络攻击变电站的成功概率，建立双层优化模型，计算电力系统中风险最大值；S2.运用强对偶理论对双层优化模型进行转换：基于S1所建立的双层优化模型，根据强对偶理论，将双层优化模型进行转换成单层混合整数线性模型；S3.根据转换后的单层混合整数线性模型，运用求解器进行求解，计算并筛选出最大风险值相应的变电站以及其连接线路。2.根据权利要求1所述的考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1的具体包括：S11.变电站网络模型的建立：根据防御资源的分配和已识别的漏洞信息，运用贝叶斯网络模块的攻击图，全面完整的表示变电站的网络模型，其中每个网络组件的漏洞是随机生成的；S12.变电站成功入侵概率：使用贝叶斯网络计算变电站成功入侵概率，变电站的成功入侵概率随防御资源的分配和已识别的漏洞而变化；S13.确定最大化网络风险的关键变电站及其相关线路：基于电力信息物理交互作用下的故障模型，计算线路受到攻击后电力系统的潮流转移，最终得出物理传输系统上产生的负荷损失，通过将负荷损失乘以变电站攻击成功概率来计算风险值；S14.调度层的负荷重新分配模拟：调度中心接收到根据经过状态估计处理后的受攻击量测数据进行电力系统优化调度，基于最优直流潮流模型对物理系统的发电机出力和负荷进行调整，尽可能地减少负荷损失，以模拟调度中心检测到攻击行为后的优化控制行为，系统到达新的运行稳态；S15.基于风险指标的双层优化模型的建立：建立的双层优化模型分为上层模型和下层模型，上层模型的目标是确定关键变电站及其相关线路，以最大化网络风险，下层模型引入了直流最优潮流，其目标是通过重新分配发电量和甩负荷最小化电力系统总的负载损耗。3.根据权利要求2所述的考虑变电站网络攻击成功概率的电力系统风险评估方法，其特征在于，步骤S15中的双层优化模型的建立，是通过将变电站的攻击成功概率与负荷损失量相乘，得到网络风险值，其模型的上层目标函数为：式中，SIP
n
、分别表示第n个变电站的成功入侵概率、电力系统总负载损耗量，ν
n
为二进制变量，若ν
n
＝1，则表示成功入侵变电站的概率为SIP
n...

【专利技术属性】
技术研发人员：施星宇，郭欢，赵一睿，曹一家，鲁义，尹邦煌，蔡晔，王炜宇，彭衍建，陈春，李帅虎，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：