System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法及系统技术方案_技高网

一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法及系统技术方案

技术编号:41123510 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-30 17:50
本发明专利技术公开了一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法及系统,涉及工控安全技术领域。该方法包括步骤:获取数据节点信息,构建传输节点模型,并筛选数据传输节点集;定义传输变量,构造数据传输节点时延与能耗数学模型;依照数据传输节点时延与能耗数学模型构造代价函数模型;利用熵检测法构造鉴别网络攻击的最优传输节点选择问题约束条件;结合代价函数模型及约束条件,构造最优传输节点选择问题模型;采用凸优化算法,针对最优传输节点选择问题模型,重复迭代求解最佳的传输节点分配方案。本发明专利技术能够求得满足时延、能耗等条件最优的功率分配方案,并且能节点选择决策算法上规约网络攻击。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工控安全,尤其涉及一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法及系统


技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。

2、分布式电源是指在消费侧区域就近安装运行的供电设施,其主要特点为以自发自用为主,充裕时多余电量上网,在电网运行中有着平衡调节的关键作用,分布式光伏正是分布式电源的一种典型场景。近些年来,光伏发电已经由从前地面集中式大规模发电并网,逐渐转向一种分布式并网成熟性新兴技术。

3、但是,随着绿色通信的要求的提出,在未来的分布式光伏行业中节点最优分配一定是一个重点考虑的问题,同时,近些年来,网络攻击事件层出不穷,作为新兴的分布式光伏发电行业,其安全防护能力尚不完善,极有可能作为攻击跳板渗透进入电力监控系统,从而对电网的安全稳定造成威胁,因此如何保证网络安全的前提下,为分布式光伏用户传输节点提供最佳的分配方案,势必成为一个前沿探索问题。

4、综上所述,现有技术存在的问题是:

5、(1)现有分布式光伏并网安全防护领域中,总体防护策略全面建立以“边界防护”为主的安全防御体系,但在新型电力系统迅速发展下,分布式光伏发电行业,其安全防护能力尚不完善,极有可能作为攻击跳板渗透进入电力监控系统,而现有的安全防护策略以边界防御为主,现场实际防护多采用部署安全防护设备,在节点选择决策算法上未曾涉及。

6、(2)现有技术中,在移动通信领域的无线通信场景中存在有基于安全管理的计算节点机制研究,但在电力工控领域,尤其是在分布式光伏并网的场景中,涉及到无线通信选择传输节点的场景很多,因此存在着传输节点分配不均衡的问题。

7、(3)现有技术中,一般的传输节点分配原则为,依照终端到传输节点距离选择传输节点,存在节点分配不平衡的情况,会导致部分节点负荷严重,甚至发生节点拥塞,进而会提高通信网络的成本,或者部分节点负载很低,造成资源浪费,间接造成了环境污染。

8、因此,如何在鉴别网络攻击、保证网络安全的基础上,探索分布式光伏并网数据节点高效率均衡决策方法,将其限定在同一个问题模型中成为亟待解决的技术问题。


技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足,本专利技术的目的是提供一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法及系统,能够求得满足时延、能耗等条件最优的功率分配方案,并且能节点选择决策算法上规约网络攻击。

2、为了实现上述目的,本专利技术是通过如下的技术方案来实现:

3、本专利技术第一方面提供了一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,包括以下步骤:

4、获取数据节点信息,根据数据节点信息构建传输节点模型,并筛选数据传输节点集;

5、定义传输变量,根据定义的传输变量和筛选得到的数据传输节点集构造数据传输节点时延与能耗数学模型;

6、依照数据传输节点时延与能耗数学模型构造代价函数模型;

7、利用熵检测法构造鉴别网络攻击的最优传输节点选择问题约束条件;

8、结合代价函数模型及约束条件,构造最优传输节点选择问题模型;

9、采用凸优化算法,针对最优传输节点选择问题模型,重复迭代求解最佳的传输节点分配方案。

10、进一步的,利用引入了承载阈值的k-means算法筛选数据传输节点集。

11、更进一步的,所述的承载阈值为传输节点所能承载的最大用户数,当超过节点承载数时,将用户簇内距离最远的节点归类至其他用户簇。

12、更进一步的,依据距离阈值、承载阈值,遍历所有需要并网传输数据的节点,拟定初始簇划分;使用k-means算法迭代求解生成用户节点集合直到不再变化为止,其中,距离阈值为节点性能最佳的传输距离。

13、进一步的,传输变量包括传输节点能耗、传输数据量和传输速率。

14、进一步的,数据传输节点时延与能耗数学模型为:

15、

16、

17、其中,tn,u代表第u个用户的节点n上的时延,en,u代表第u个用户的节点n上的能耗,u={u1,u2,…,uu}代表不同的用户ue,n={n1,n2,…,nn}代表不同的传输节点,emonitoring是安全防护监控能耗,pn代表节点n上的传输功率,rn代表在节点n上的传输速率,bu代表用户u的传输数据量。

18、进一步的,构造代价函数模型的具体步骤为:

19、定义节点的传输代价受传输时延与传输能耗影响,则节点n上传输用户u的代价函数表示如下:

20、cn,u=αtn,u+(1-α)en,u

21、其中,cn,u表示节点n上传输用户u的传输代价,α表示传输时延占比传输代价的权重,tn,u代表第u个用户的节点n上的时延,en,u代表第u个用户的节点n上的能耗。

22、进一步,利用熵检测法构造鉴别网络攻击的最优传输节点选择问题约束条件,其中信息熵表示如下:

23、

24、其中,x为定义的属性参数,定义enmax为设定监测的阈值。

25、更进一步的,鉴别的网络攻击为ddos网络攻击。

26、更进一步的,定义连接广度、纵向深度、威胁评分、计算周期和内存利用率5项属性参数,且定义的属性参数均服从多项分布,当属性参数大于设定的阈值时,判定为遭受ddos攻击的传输节点。

27、进一步,结合代价函数模型及约束条件,构造的最优传输节点选择问题模型为:

28、

29、

30、其中,tn,u代表第u个用户的节点n上的时延,en,u代表第u个用户的节点n上的能耗,u={u1,u2,…,uu}代表不同的用户ue,n={n1,n2,…,nn}代表不同的传输节点,cn,u表示节点n上传输用户u的传输代价,en表示信息熵,为节点选择方案,enmax为信息熵阈值,α表示传输时延占比传输代价的权重。

31、本专利技术第二方面提供了一种分布式光伏并网数据节点均衡决策系统,包括:

32、数据获取模块,被配置为获取数据节点信息,根据数据节点信息构建传输节点模型,并筛选数据传输节点集;

33、变量定义模块,被配置为定义传输变量,根据定义的传输变量和筛选得到的数据传输节点集构造数据传输节点时延与能耗数学模型;

34、代价函数模型模块,被配置为依照数据传输节点时延与能耗数学模型构造代价函数模型;

35、约束条件模块,被配置为利用熵检测法构造鉴别网络攻击的最优传输节点选择问题约束条件;

36、节点优化模块,被配置为结合代价函数模型及约束条件,构造最优传输节点选择问题模型;

37、节点分配模块,被配置为采用凸优化算法,针对最优传输节点选择问题模型,重复迭代求解最佳的传输节点分配方案。

38、本专利技术第三方面提供了一种介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法中的步本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,利用引入了承载阈值的K-means算法筛选数据传输节点集。

3.如权利要求2所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,所述的承载阈值为传输节点所能承载的最大用户数,当超过节点承载数时,将用户簇内距离最远的节点归类至其他用户簇。

4.如权利要求2所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,依据距离阈值、承载阈值,遍历所有需要并网传输数据的节点,拟定初始簇划分;使用K-means算法迭代求解生成用户节点集合直到不再变化为止,其中,距离阈值为节点性能最佳的传输距离。

5.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,传输变量包括传输节点能耗、传输数据量和传输速率。

6.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,数据传输节点时延与能耗数学模型为:

7.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,构造代价函数模型的具体步骤为:

8.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,利用熵检测法构造鉴别网络攻击的最优传输节点选择问题约束条件,其中信息熵表示如下:

9.如权利要求8所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,鉴别的网络攻击为DDos网络攻击。

10.如权利要求9所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,定义连接广度、纵向深度、威胁评分、计算周期和内存利用率5项属性参数,且定义的属性参数均服从多项分布,当属性参数大于设定的阈值时,判定为遭受DDoS攻击的传输节点。

11.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,结合代价函数模型及约束条件,构造的最优传输节点选择问题模型为:

12.一种分布式光伏并网数据节点均衡决策系统,其特征在于,包括:

13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-11中任一项所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法。

14.一种终端设备,其特征在于,包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-11中任一项所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,利用引入了承载阈值的k-means算法筛选数据传输节点集。

3.如权利要求2所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,所述的承载阈值为传输节点所能承载的最大用户数,当超过节点承载数时,将用户簇内距离最远的节点归类至其他用户簇。

4.如权利要求2所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,依据距离阈值、承载阈值,遍历所有需要并网传输数据的节点,拟定初始簇划分;使用k-means算法迭代求解生成用户节点集合直到不再变化为止,其中,距离阈值为节点性能最佳的传输距离。

5.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,传输变量包括传输节点能耗、传输数据量和传输速率。

6.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,数据传输节点时延与能耗数学模型为:

7.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,其特征在于,构造代价函数模型的具体步骤为:

8.如权利要求1所述的分布式光伏并网数据节点均衡决策方法,...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘京王文婷刘远龙王佰玲刘非朱朝阳徐征刘红日王鑫马强刘鑫聂其贵林琳任传旭
申请(专利权)人:国网山东省电力公司电力科学研究院
类型:发明
国别省市:

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