一种智能电网通信安全和故障检测方法技术

本发明专利技术提供一种智能电网通信安全和故障检测方法，所述智能电网包括云服务器，所述云服务器收集电网大型设备和用户智能电表通过传输线路向云服务器传输的数据并进行安全故障检测，所述云服务器还在第三方可信机构进行二次登记和安全验证，将所述加密信息通过安全信道发送给所述第三方可信机构。本发明专利技术通过上述设置第三方可信机构对用户登录信息数据进行登记和安全检测和对设备安全故障信息进行检测，不仅可以识别可信用户并记录其使用记录，加强了用户侧的数据的安全性和隐私性还可以减轻云服务器对设备安全故障的检测的负担，同时能够防止恶意第三方干扰。同时能够防止恶意第三方干扰。

【技术实现步骤摘要】
一种智能电网通信安全和故障检测方法


[0001]本专利技术涉及网络安全，具体涉及一种智能电网通信安全和故障检测方法。

技术介绍

[0002]电力系统作为当今社会必不可少的重要设施，影响着人们生活、工作的各个方面。规模大、数量少，基于大型电网集中发电、远距离单向输电的传统电网，日益不能满足人们对电能质量的优质要求、对电力服务的多样化需求。
[0003]配电网络的安全可靠运行是保障供电可靠性的基础，随着配电网智能化的逐步深化发展，对配电线路安全有了更高的要求，在这样的社会需求下，新型智能电网架构应运而生，推动了电力系统的改革。新型电网建立在高度集成化的双向通信网络的基础上，具有电网规模小、数量多、模块功能化的特点，改善了传统大型电网集中发电、远距离供电引起的系统稳定性低的突出问题。
[0004]在这样的社会需求下，新型智能电网架构应运而生，推动了电力系统的改革。新型电网建立在高度集成化的双向通信网络的基础上，具有电网规模小、数量多、模块功能化的特点，改善了传统大型电网集中发电、远距离供电引起的系统稳定性低的突出问题。智能电网的自愈能力，显著提高了系统的可靠性和安全性。当电网遇到故障时，能够自我诊断并恢复至最大程度的可运行状态，持续推进供电服务。此外，智能电网采用分布式与集中式两种发电技术，支持区域性电能供应补偿、小规模近距离输电，能够有效减少电力损耗，提高电能资源的利用率。其中，分布式发电技术支持科学的接入清洁型能源，如风能、太阳能、生物质、地热能、潮汐能等，促进大规模可再生能源与水电、火电、核电协调发电，改变了传统大电网依靠煤电、火电的发电模式。不仅节约资源，而且满足人类构建环境友好型社会、建设可持续发展战略的长远目标。
[0005]而智能电网设备与用户之间实时的双向信息交互，为实现电流、信息流和业务流一体化发展提供了数据基础。电网与用户之间频繁的信息交互，如消息认证、数据采集、数据通信会带来新的安全隐患，导致电网内部信息安全隐患随之产生。主要问题表现为：电表侧用户数据存在隐患、数据中心存在隐患、数据通信存在安全隐患和效率隐患
[0006]智能电表的工作内容主要为实时监测用户的用电行为，定期采集用户的用电数据，并及时传输至数据中心。智能电表虽然是电网系统中最小单元的数据存储器，但整个电网中却包含数量庞大的电表设备。因此，如何对电表侧的用电数据进行安全防护工作，避免攻击者植入恶意软件进行窃取、修改或伪造用户日常用电数据值得深入研究。
[0007]智能电网的正常运行和有效维护需要依靠从发电站、输电网、配电站、用户群体、市场和电网运营商处收集实时数据。如果电网系统没有强大的数据存储系统和坚强的数据安全保护机制，会导致大量测量数据的泄露。数据中心是智能电网最大的数据存储库，依靠收集和分析电网运营状态的各项数据指标，实现维持和管理电能供需平衡的目标。一旦数据中心被攻击者侵入或植入病毒，将会影响电网运营者分析和制定决策，导致错误的操作和指令，引起电网设备故障甚至威胁电网操作人员的生命安全。
[0008]智能电网建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，电网内部电力设施的迅速增加使电网环境和结构在时间和空间上变得更加复杂。在复杂的网络环境中，会极大的增加攻击者攻击范围的不确定性和破坏力的不可控性。在保证通信数据在电表侧和数据中心的安全性外，也要将通信成本纳入考虑范围，保证数据交互的高效性。由于智能电表的计算能力有限，因此要尽可能降低电表侧的计算复杂度，实现以较低的通讯成本达到电表侧数据高隐私性和高完整性的目的。总的来说，电网内部的双向通信不仅要确保数据信息在采集、传输、接收的过程中保持空间传输上的安全性，也要保持时间上的时效性。

技术实现思路

[0009]为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是提供一种智能电网通信安全和故障检测方法，以达到快速准确发现非法用户登录窃取信息，同时能够实现对电网设备的故障网络段的快速安全识别以及实现故障分类。
[0010]为了达到上述专利技术目的，本专利技术的技术方案以如下方式实现：
[0011]一种智能电网通信安全和故障检测方法，所述智能电网包括云服务器，所述云服务器收集电网大型设备和用户智能电表通过传输线路向第三方可信机构传输的数据并进行安全故障检测，包括如下步骤：
[0012]A.用户登录安全检测：用户采用智能电表通过事前注册好的注册信息登录并上传数据时，所述注册信息包含：用户身份ID、用户定义的口令和用户生物信息，由所述智能电表采用加密算法对注册信息并结合当前时间戳计算用户加密信息通过安全信道发送给所述云服务器，所述云服务器收到上述用户加密信息后，采用相应的解密算法进行验证，并存储进自身数据库形成登录日志，同时，所述云服务器还在第三方可信机构进行二次登记和安全验证，将所述加密信息通过安全信道发送给所述第三方可信机构；当所述第三方可信机构在当前时间接收到所述加密信息后，采用解密算法进行验证并登记；
[0013]所述第三方可信机构将解密计算的值与之前存储的注册信息对比，如果符合则通知云服务器进行数据接收以及接下来的操作，否则通知其拒绝服务；
[0014]B.设备运行数据安全检测：所述云服务器通过安全信道接收所述电网大型设备的设备运行数据，所述设备运行数据包括采用故障录波器记录的运行数据，结合当前时间戳计算设备加密信息通过安全信道发送给所述云服务器，所述云服务器收到上述设备加密信息后，采用相应的解密算法进行验证得到设备运行记录，并存储进自身数据库形成设备使用日志，同时，所述云服务器还将所述设备加密信息通过安全信道发送给所述第三方可信机构；
[0015]当所述第三方可信机构在当前时间接收到所述加密信息后，采用解密算法进行验证并进行故障检测，所述第三方可信机构将故障检测结果通知云服务器进行安全故障实时报告。
[0016]所述用户生物信息包括指纹、静脉指纹、人脸。
[0017]所述故障检测具体步骤包括：通过所述故障录波器采集配电网接地段一段时期内标准典型故障数据和非故障时段数据作为训练样本，对训练样本进行归一化处理，提取训练样本特征值，以每个样本的特征值及故障类别作为输入，训练输出分类模型；其中故障类型包括单相接地故障、两相接地故障；
[0018]其中，将一段时期训练样本内的运行日志中记录的电流数据根据设定时间段尺度进行波形分解，分解后提取其中包含高频分量的波形，计算暂态高频分量，并采用利用多维尺度降维方法将高维的暂态高频分量降维至二维空间，求降维后矩阵的特征值；
[0019]根据训练得到的分类模型，将未经过训练的现有故障数据样本作为测试样本输入，输出预测的故障类型，以分类结果迭代修正分类模型的参数，使得分类模型准确度达到设定的准确度阈值；
[0020]采用修正得到的分类模型对当前故障区域日志数据进行故障类型检测。
[0021]所述暂态高频分量采用对检测到的故障电流信号数据进行相模变换及小波变换，得到所测故障电流信号的暂态高频分量。
[0022]所述暂态高频分量还可采用对各终端测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能电网通信安全和故障检测方法，所述智能电网包括云服务器，所述云服务器收集电网大型设备和用户智能电表通过传输线路向第三方可信机构传输的数据并进行安全故障检测，其特征在于包括如下步骤：A.用户登录安全检测：用户采用智能电表通过事前注册好的注册信息登录并上传数据时，所述注册信息包含：用户身份ID、用户定义的口令和用户生物信息，由所述智能电表采用加密算法对注册信息并结合当前时间戳计算用户加密信息通过安全信道发送给所述云服务器，所述云服务器收到上述用户加密信息后，采用相应的解密算法进行验证，并存储进自身数据库形成登录日志，同时，所述云服务器还在第三方可信机构进行二次登记和安全验证，将所述加密信息通过安全信道发送给所述第三方可信机构；当所述第三方可信机构在当前时间接收到所述加密信息后，采用解密算法进行验证并登记；所述第三方可信机构将解密计算的值与之前存储的注册信息对比，如果符合则通知云服务器进行数据接收以及接下来的操作，否则通知其拒绝服务；B.设备运行数据安全检测：所述云服务器通过安全信道接收所述电网大型设备的设备运行数据，所述设备运行数据包括采用故障录波器记录的运行数据，结合当前时间戳计算设备加密信息通过安全信道发送给所述云服务器，所述云服务器收到上述设备加密信息后，采用相应的解密算法进行验证得到设备运行记录，并存储进自身数据库形成设备使用日志，同时，所述云服务器还将所述设备加密信息通过安全信道发送给所述第三方可信机构；当所述第三方可信机构在当前时间接收到所述加密信息后，采用解密算法进行验证并进行故障检测，所述第三方可信机构将故障检测结果通知云服务器进行安全故障实时报告。2.根据权利要求1所述的一种智能电网通信安全和故障检测方法，其特征在于：所述用户生物信息包括指纹、静脉指纹、人脸。3.根据权利要求2所述的一种智能电网通信安全和故障检测方法，其特征在于：所述故障检测具体步骤包括：通过所述故障录波器采集配电网接地段一段时期内标准典型故障数据和非故障时段数据作为训练样本，对训练样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小陆，沈伍强，沈桂泉，张金波，崔磊，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：