【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电网系统信息安全领域的运行优化，尤其涉及一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统。
技术介绍
1、随着电力消费水平的不断提高，基础设施易出现故障以及可靠性等方面的问题，传统的电力系统正被智能电网所取代。智能电网的出现为能源供应商提供了更高的透明度和可及性，使其能够开展高效的实时监测和管理。随着对通讯网络的依赖性逐渐增强，智能电网遭受网络攻击的可能性也逐渐增大。拒绝服务攻击、虚假数据注入攻击等网络攻击，将导致智能电网安全监控技术在检测精度、计算复杂度、可信度等方面面临巨大挑战。因此，如何保障智能电网在防御外界网络攻击的同时兼顾系统运行的经济性是一个亟待解决的技术难题。
2、由于智能电网系统的安全防御能力与被攻击的母线数量和母线上安插的安全防御组件等密切相关，因此智能电网系统规划设计和运行优化时应对智能电网系统安全防御组件的防御情况进行系统分析，且应综合考虑如下因素：(1)智能电网的负载需求损失；(2)安全防御组件的采购及运行成本；(3)发电的总燃料成本。然而，当前的技术研究仅局限于对以上情况进行单一目标的优化，常见赋予权重系数的方法对多目标缩放形成单一目标优化或直接单目标优化，均存在权重系数难以精确设定、综合性能难以折中优化的问题。此外，存在少量的研究从多目标优化的视角出发，但往往从经济性、系统供电损失概率等方面出发，仅针对智能电网系统中组件个数的进行优化，且所使用的多目标优化算法也比较复杂。因此，如何对智能电网系统中防御网络攻击的安全防御组件个数、发电机有功输出矢量、发电机电压矢量、变压器
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：本专利技术实施例第一方面提供了一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，包括以下步骤：
3、s1：构建防御网络攻击的智能电网多目标运行优化模型及其约束条件；
4、s2：设置多个第一参数；
5、s3：根据所述第一参数，采用实数编码方法，将待优化的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化模型中的优化变量进行编码，对最初的种群进行迭代后，生成第一种群pi；
6、s4：设置迭代次数t的初始值为1，记录迭代次数t，对于第t次迭代的第一种群pi中的每一个个体逐一实施变异操作，得到第二种群pi+1；
7、s5：对于第二种群pi+1内的子代个体，根据约束机制的支配方法处理第二种群pi+1内的子代个体约束，判断约束违反程度和第二种群pi+1内的子代个体之间的支配关系；
8、s6：根据步骤s5确定的支配关系，从第二种群pi+1的个体中随机选取一个非支配个体，非支配个体被命名为pd，存入第三种群pn用于下次迭代更新个体，同时将第二种群pi+1中所有非支配个体存入外部存档a；
9、s7：根据所述外部存档a的最大存档数lmax和拥挤度距离排序结果，判断是否使用第二种群pi+1中所有非支配个体更新外部存档a；
10、s8：在外部存档a中，按照步骤s7所述的拥挤度距离排序结果进行升序排序，选取前个个体，替换第三种群pn中随机选出的个个体，形成第四种群；其中，|a|表示外部存档a中存放的个体数量，表示将向上取整；
11、s9：判断迭代次数t是否满足t≥gmax，若满足，则将外部存档a中存放的所有非支配个体作为最优pareto解集输出，根据智能电网运行的实际工程需求选择pareto最优个体，获得pareto最优个体所对应优化目标函数值，包括安全防御组件的采购和运行成本、发电的燃料总成本、智能电网的负载需求损失；否则，设置t＝t+1，将下一代种群无条件替代为第四种群，重复执行步骤s4至步骤s8；其中，gmax表示最大迭代次数。
12、进一步地，所述防御网络攻击的智能电网多目标运行模型包括：
13、f1＝(k1+b1)×(w1+w2+w3+w4+w5)+(k2+b2)×(w6+w7+w8+w9+w10) (1)
14、
15、
16、其中，f1、f2、f3分别表示第1、2、3个优化目标函数，f1描述安全防御组件的采购和运行成本，f2描述发电的燃料总成本，f3描述智能电网的负载需求损失，k1、k2分别表示第1类和第2类安全防御组件的采购成本，b1、b2分别表示第1类和第2类安全防御组件的运营成本，e1、e2分别表示第1类、第2类安全防御组件的可靠性，z1、z2分别表示对第1类、第2类安全防御组件进行攻击所花费的成本，w1,w2,w3,w4,w5分别为第2,5,7,8,21母线中第1类安全防御组件的安插个数，w6,w7,w8,w9,w10分别为第2,5,7,8,21母线中第2类安全防御组件的安插个数，hg表示电网中接入的发电机数量，pgv表示第v台发电机的实际输出功率，rv、sv、tv分别表示第v台发电机对应的燃料成本曲线系数，hloss表示与失载相关的母线数量，表示母线m的负载需求，dm表示网络攻击在母线m上攻击成功的概率，nre表示re类防御组件成功防御网络攻击的概率。
17、进一步地，所述约束条件包括瞬时功率平衡和防御攻击的经费限制，其具体表达式包括：
18、
19、δij＝δi-δj (8)
20、(k1+b1)×wm+(k2+b2)×wm+5＜6947 m＝1,2,…,5 (9)
21、
22、其中，δi表示母线i处的电压角，δj表示母线j处的电压角，δij表示母线i和母线j之间的电压角差，nb表示母线数量，和分别表示母线i处的有功负载需求和无功负载需求，和分别表示母线i处连接的电源的有功发电量和无功发电量，vi表示母线i处的电压，vj表示母线j处的电压，gij表示总线i和总线j之间的传输电导，bij表示总线i和总线j之间的电纳，k1和k2分别表示第1类和第2类安全防御组件的采购成本，b1和b2分别表示第1类和第2类安全防御组件的运营成本，w1,w2,w3,w4,w5分别表示第2,5,7,8,21母线中第1类安全防御组件的安插个数，w6,w7,w8,w9,w10分别表示第2,5,7,8,21母线中第2类安全防御组件的安插个数，pgk表示第k母线的发电机有功功率，和分别表示第k母线的发电机有功功率的下限和上限，qcn表示第n母线的并联补偿，和分别表示第n母线的并联补偿的下限和上限，ttd表示第d支路上调压变压器的分接比矢量，和分别表示第d支路上调压变压器的分接比矢量的下限和上限，vgf表示第f母线的发电机电压幅值，和分别表示第f母线的发电机电压幅值的下限和上限，wa表示防御组件的安插个数，和分别表示防御组件的安插个数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述防御网络攻击的智能电网多目标运行模型包括：
3.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述约束条件包括瞬时功率平衡和防御攻击的经费限制，其具体表达式包括：
4.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述第一参数包括第1类安全防御组件的采购成本K1、第1类安全防御组件的运营成本b1、第1类安全防御组件的可靠性e1、对第1类安全防御组件进行攻击所花费的成本z1、第2类安全防御组件的采购成本K2、第2类安全防御组件的运营成本b2、第2类安全防御组件的可靠性e2、第2类安全防御组件进行攻击所花费的成本z2、最大迭代次数Gmax、种群规模NP、外部存档规模Lmax、多点非均匀变异参数bc、多项式变异参数q。
5.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述采用实数编码方法，将待优化
6.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述变异操作具体包括：
7.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下子步骤：
8.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，根据所述外部存档A的最大存档数Lmax和拥挤度距离排序结果，判断是否使用第二种群PI+1中所有非支配个体更新外部存档A，具体包括：
9.根据权利要求8所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述拥挤度距离排序的过程具体包括：
10.一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化系统，用于实现权利要求1～9中任一项所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述防御网络攻击的智能电网多目标运行模型包括：
3.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述约束条件包括瞬时功率平衡和防御攻击的经费限制，其具体表达式包括：
4.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，所述第一参数包括第1类安全防御组件的采购成本k1、第1类安全防御组件的运营成本b1、第1类安全防御组件的可靠性e1、对第1类安全防御组件进行攻击所花费的成本z1、第2类安全防御组件的采购成本k2、第2类安全防御组件的运营成本b2、第2类安全防御组件的可靠性e2、第2类安全防御组件进行攻击所花费的成本z2、最大迭代次数gmax、种群规模np、外部存档规模lmax、多点非均匀变异参数bc、多项式变异参数q。
5.根据权利要求1所述的防御网络攻击的智能电网...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾国强，秦臻，吴俊毅，陆康迪，王荣，戴瑜兴，李理敏，洪嘉图，黄世沛，王环，吴烈，
申请(专利权)人：温州大学，
类型：发明
国别省市：
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