一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法技术

本发明专利技术涉及用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法。包括：步骤1，对缺失值进行处理；步骤2，对全部数据聚类以区分不同用电模式；步骤3，找出各模式单位时间段用电量的最大、最小值，提取各模式用电区间；步骤4，生成攻击数据并对所有数据进行二值化离散；步骤5，利用攻击特点划分特征为两类：T

【技术实现步骤摘要】
一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法


[0001]本专利技术属于智能电网
，主要涉及用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法，为保证其数据安全提供基础。

技术介绍

[0002]智能电网通过集成高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure，AMI)和多种分布式能源弥补了传统电网信息流单向、能源使用单一以及用户参与度低等不足，实现了电力系统的现代化。智能电表作为AMI的重要组件，在实现信息传递等过程中起到重要作用。它收集并上传用户家庭用电信息，并在电力公司做出用电决策后接收其决策信息，使得用户可以更合理更经济地供用电。然而由于智能电表部署在开放的网络环境中，增大了被网络攻击侵害的风险，使得其成为数据完整性攻击的潜在目标。攻击者通过对智能电表发动数据完整性攻击，篡改用户用电信息，以此达到为自己谋利并对智能电网安全运行造成危害的目的。
[0003]现阶段针对智能电网中数据完整性攻击检测的方法主要分为三类：基于状态，基于博弈论以及基于分类的方法。基于状态的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于智能电网高级量测体系中考虑用电模式多样性的缩放攻击检测方法，其特征是，包括以下步骤：(1)将用户用电数据表示为c＝[c1,c2...c
j
...c
sum
]
T
，其中sum代表数据总收集天数，c
j
＝[c
j
‑1,c
j
‑2...c
j
‑
h
...c
j
‑
24
]代表第j天的用电数据，c
j
‑
h
代表第j天第h个时间段的用电量；检查用电数据中的缺失值，当一条用电数据中的缺失值小于6时，若不存在连续缺失值，则采用该值前一个时间段与后一个时间段的用电平均值来填充，如式(1)所示；若存在连续缺失值，则采用该整条数据的平均值来填充缺失值；当一条用电数据中的缺失值大于6时，该条数据被表示不可用；(2)利用Kmeans算法，距离度量标准为欧式距离，将所有用电数据c＝[c1,c2...c
j
...c
sum
]分为K个用电模式C＝[C1,C2...C
k
...C
K
]，其中C
k
代表第k个用电模式集合，如式(2)所示；其中，c
kd_h
代表第k个用电模式中第d天第h个时间段的用电量；(3)提取步骤2中的k个用电模式区间I＝[I1,I2...I
k
...I
K
]，I
k
代表第k个用电模式集合的区间，如式(3)所示；I
k
＝[min
k
,max
k
]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，min
k
代表第k个用电模式中最小的单位时间段用电量，即对于任意的c
kd_h
，有min
k
≤c
kd_h
；max
k
代表第k个用电模式中最大的单位时间段用电量，即对于任意的c
kd_h
，有max
k
≥c
kd_h
；(4)根据缩放攻击模型c
j
‑
h*
＝γ
h
c
j
‑
h
,γ
h
＝random(0.1,0.8)生成攻击数据c
j*
，其中γ
h
代表随时间变化的一个属于0.1到0.8的随机数，c
j
‑
h*
代表数据原始值c
j
‑
h
与γ
h
相乘得到的攻击数据值，c
j*
代表被攻击的该条数据；将攻击数据与正常数据混合，利用用电区间进行二值化，将用电数据位于区间I内的值离散为0，位于区间I外则离散为1，如式(4)所示；(5)设一条数据中离散为0的特征数量为Z；正常数据c
j
的所有特征值都属于区间I，因此正常数据的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张夏蕾，常达，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：