本文涉及电力技术领域，尤其是直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置。所述方法包括：确定初始全局状态向量及初始协方差矩阵；根据初始全局状态向量、初始协方差矩阵、初始时刻所有区域的输入向量、当前时刻区域状态观测向量，确定当前时刻区域估计状态向量；根据当前时刻区域估计状态向量，确定未受到网络攻击的区域；利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态向量，更新所述初始全局状态向量，得到更新后的全局估计状态；将当前时刻作为初始时刻，根据更新后的全局估计状态，迭代计算下一时刻各区域的区域估计状态向量。本文检测网络攻击的具体情况，分析网络攻击发生时的具体受攻击区域并提供准确的健康状态估计，具有实用价值。实用价值。实用价值。
【技术实现步骤摘要】
直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置
[0001]本文涉及电力
，尤其是直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置。
技术介绍
[0002]直流微电网是智能配电系统的重要组成部分，能有效解决分布式可再生能源发电的利用问题，对推进节能减排以及实现可持续能源发展具有重要意义。直流微电网通过通信网络连接分布式发电机组，与控制决策中心进行信息共享，以构建互联协作的智能直流微电网。通信网络容易遭受各种网络攻击的风险，例如虚假数据注入攻击、通信延迟攻击、拒绝服务攻击等，都会对系统稳定性以及性能造成巨大的影响，导致控制决策中心错误的监督决策。
[0003]现有的智能直流微电网网络攻击检测方法集中在对智能直流微电网故障位置遭受攻击位置的检测，在多个网络攻击同时出现时，缺少对攻击总次数以及各个网络攻击的攻击位置的研究，导致无法准确获取复杂攻击情况的网络攻击信息。同时大多数研究缺少在攻击发生时，对微电网整体进行准确状态估计的研究联网的通信质量的研究，无法发挥电力物联网作用。
技术实现思路
[0004]为解决上述现有技术无法准确获取复杂攻击情况的问题，本文实施例提供了直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置。
[0005]本文实施例提供了直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，所述方法包括：根据直流微电网内所有区域的降压换流器在初始时刻的状态向量，确定初始全局状态向量及初始协方差矩阵，所述初始全局状态向量为初始时刻的全局状态向量；根据所述初始全局状态向量、所述初始协方差矩阵、初始时刻所有区域的输入向量、当前时刻区域状态观测向量，确定当前时刻区域估计状态向量，其中，所述当前时刻区域状态观测向量中的元素为各区域降压换流器的输出电压、各区域所受噪声信号及所受网络攻击信号之和；根据当前时刻区域估计状态向量，确定直流微电网内未受到网络攻击的区域；利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态向量，更新所述初始全局状态向量，得到更新后的全局估计状态；将当前时刻作为初始时刻，根据更新后的全局估计状态，迭代计算下一时刻各区域的区域估计状态向量。
[0006]根据本文实施例的一个方面，确定当前时刻的区域估计状态包括：根据初始全局状态向量及初始协方差矩阵，确定初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵；根据所述初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵，利用容积点计算第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵；根据第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵及卡尔曼滤波算法，确定当前时刻区域估计状态向量及当前时刻估计协方差矩阵。
[0007]根据本文实施例的一个方面，所述根据当前时刻区域估计状态，确定直流微电网
内未受到网络攻击的区域包括：根据各区域的区域估计状态，确定当前时刻各区域的攻击特征值；确定所述攻击特征值与区域估计状态的平均区域状态向量的偏差程度；将偏差程度超过预设阈值的区域，确定为受到网络攻击的区域；将偏差程度小于或等于预设阈值的区域，确定为未受到网络攻击的区域。
[0008]根据本文实施例的一个方面，所述方法还包括：对所述当前时刻各区域的攻击特征值进行聚类分析，得到聚类集群；根据所述聚类集群的数量、集群内各攻击特征值对应的区域，确定区域所受网络攻击的次数 。
[0009]根据本文实施例的一个方面，所述确定全局估计状态包括：判断未受到网络攻击的区域的数量是否超出区域总数的一半；若是，确定全局估计状态；若否，不进行全局状态估计。
[0010]本文实施例还公开了一种直流微电网网络攻击检测与全局状态估计装置，所述装置包括：初始确定单元，用于根据直流微电网内所有区域的降压换流器在初始时刻的状态向量，确定初始全局状态向量及初始协方差矩阵，所述初始全局状态向量为初始时刻的全局状态向量；当前确定单元，用于根据所述初始全局状态向量、所述初始协方差矩阵、初始时刻所有区域的输入向量、当前时刻区域状态观测向量，确定当前时刻区域估计状态向量，其中，所述当前时刻区域状态观测向量中的元素为各区域降压换流器的输出电压、各区域所受噪声信号及所受网络攻击信号之和；网络攻击确定单元，用于根据当前时刻区域估计状态向量，确定直流微电网内未受到网络攻击的区域；更新单元，用于利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态向量，更新所述初始全局状态向量，得到更新后的全局估计状态；迭代计算单元，用于将当前时刻作为初始时刻，根据更新后的全局估计状态，迭代计算下一时刻各区域的区域估计状态向量。
[0011]本文实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法。
[0012]本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法。
[0013]本文实施例检测网络攻击的具体情况，分析多次网络攻击发生时的具体受攻击区域并提供准确的健康状态估计，具有实用价值。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本文实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本文的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1所示为本文实施例一种直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法的流程图；图2所示为本文实施例一种确定当前时刻的区域估计状态的方法流程图；
图3所示为本文实施例一种确定未受到网络攻击的区域的方法流程图；图4所示为本文实施例一种确定区域所受网络攻击次数的方法流程图；图5所示为本文实施例一种确定全局估计状态的方法流程图；图6所示为本文实施例一种直流微电网网络攻击检测与全局状态估计装置的结构示意图；图7所示为本文实施例直流微电网网络攻击检测与全局状态估计系统的示意图；图8所示为本文实施例一种计算机设备的结构示意图。
[0016]附图符号说明：601、初始确定单元；602、当前确定单元；603、网络攻击确定单元；604、更新单元；605、迭代计算单元；802、计算机设备；804、处理器；806、存储器；808、驱动机构；810、输入/输出模块；812、输入设备；814、输出设备；816、呈现设备；818、图形用户接口；820、网络接口；822、通信链路；824、通信总线。
具体实施方式
[0017]为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本文实施例中的附图，对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文保护的范围。
[0018]需要说明的是，本文的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：根据直流微电网内所有区域的降压换流器在初始时刻的状态向量，确定初始全局状态向量及初始协方差矩阵，所述初始全局状态向量为初始时刻的全局状态向量；根据所述初始全局状态向量、所述初始协方差矩阵、初始时刻所有区域的输入向量、当前时刻区域状态观测向量，确定当前时刻的区域估计状态向量，其中，所述当前时刻区域状态观测向量中的元素为各区域降压换流器的输出电压、各区域所受噪声信号及所受网络攻击信号之和；根据当前时刻区域估计状态向量，确定直流微电网内未受到网络攻击的区域；利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态向量，更新所述初始全局状态向量，得到更新后的全局估计状态；将当前时刻作为初始时刻，根据更新后的全局估计状态，迭代计算下一时刻各区域的区域估计状态向量。2.根据权利要求1所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述确定当前时刻的区域估计状态包括：根据初始全局状态向量及初始协方差矩阵，确定初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵；根据所述初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵，利用容积点计算第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵；根据第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵及卡尔曼滤波算法，确定当前时刻的区域估计状态向量及当前时刻估计协方差矩阵。3.根据权利要求2所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：利用如下公式确定初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵：，其中，表示k时刻的各区域信息权重因子，当各区域负责测量输出信号的传感器性能相同时，；表示k时刻第i个区域的初始区域估计状态向量；表示k时刻的全局状态估计状态向量；表示k时刻第i个区域的初始区域估计状态向量的协方差矩阵；N为一数组，表示智能直流微电网的所有区域序号；A为一数组，表示当前时刻智能直流微电网受到网络攻击的区域序号。4.根据权利要求3所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，利用如下公式确定第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵：；
其中，表示 k+1时刻第i个区域的区域状态向量的先验预测向量，即为所述第一区域估计状态向量、表示k+1时刻第i个区域的区域状态向量的先验预测误差的协方差矩阵，为所述第一估计协方差矩阵；表示容积点；m为所有容积点个数，此取m=4；表示第j个容积点；表示单位矩阵；为的方差矩阵；表示k时刻第i个区域的初始区域估计状态向量；表示时刻第个区域的初始区域估计状态向量的协方差矩阵。5.根据权利要求4所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，利用如下公式确定当前时刻区域估计状态向量及当前时刻估计协方差矩阵：；其中，表示k+1时刻第i个区域的局部状态估计器的区域状态观测向量的先验预测向量；表示k+1时刻第i个区域的区域状态向量，即为当前时刻区域估计状态向量，表示k+1时刻第i个...
【专利技术属性】
技术研发人员：那琼澜，苏丹，来骥，张实君，杨艺西，曾婧，李信，庞思睿，任建伟，马跃，娄竞，邬小波，杨峰，许大卫，卢嫱舒，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司信息通信分公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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