CN109784732A - 一种能源互联网安全评估的多属性决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能源互联网安全评估的多属性决策方法，首先从自然灾害威胁、网络结构脆弱性、系统设备风险、信息安全威胁4个角度，建立8个能源互联网安全评估指标集，并采集各指标数据形成评估决策矩阵；再采用标准差变异系数法确定各安全评估指标的客观权重；再采用特征根法求得多专家群体的主观权重，并计算安全评估指标的主客观综合权重；最后，采用综合比例评价方法对能源互联网安全水平进行评估。本发明的能源互联网安全评估指标系统全面，评估方法具有较强的可操作性，给出的能源互联网安全评估结果具有较高的参考价值，有助于找出能源互联网建设中存在的安全薄弱环节和潜在风险威胁，对保障能源互联网安全稳定运行具有积极意义。

Description

一种能源互联网安全评估的多属性决策方法

技术领域

本发明涉及能源互联网技术领域，具体为一种能源互联网安全评估的多属性决策方法。

背景技术

能源互联网建设是我国能源生产和革命的重要任务。作为一个复杂的能量-信息耦合系统，能源互联网必然存在一些未知的脆弱性和潜在的威胁，影响能源互联网的安全运行。近几年的实践表明，多能耦合以及信息深度介入也导致了我国由于热泵、天然气损坏或阀门误操作引发大规模停电以及黑客攻击致使乌克兰大停电等新型安全问题。为保障能源互联网的运行安全性，亟需考虑自然环境、结构与设备安全、信息安全等因素，综合评估能源互联网的安全状况，以掌握能源互联网存在的漏洞和薄弱环节，进而制定改进措施，提升能源互联网的安全性、可靠性。

鉴于此，本发明从自然灾害威胁、网络结构脆弱性、系统设备风险、信息安全威胁4个角度构建能源互联网安全评估指标体系，用以反映能源互联网的综合安全水平；采用多属性决策方法评估能源互联网的综合安全性，有助于针对安全薄弱环节采取有效措施，为能源互联网的政策制定、规划建设、投资咨询提供参考，以促进能源互联网的逐步完善。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种用以综合评价能源互联网的安全状况，能够为能源互联网的安全提升措施制定提供有效参考的能源互联网安全评估的多属性决策方法。技术方案如下：

一种能源互联网安全评估的多属性决策方法，包括以下步骤：

步骤1：构建能源互联网安全评估指标集，采集各指标数据形成评估决策矩阵；

步骤2：采用标准差变异系数法确定各安全评估指标的客观权重；

步骤3：采用特征根法求得多专家群体给出的主观权重，并计算指标的主客观综合权重；

步骤4：采用综合比例评价方法对能源互联网安全水平进行评估

进一步的，能源互联网安全评估指标包括：自然灾害威胁、网络结构脆弱性、系统设备风险、信息安全威胁；

所述自然灾害威胁包括恶劣天气威胁和地质灾害威胁；恶劣天气威胁指标综合考察恶劣天气灾害危害程度、发生次数和灾害防护情况；地质灾害威胁指标综合考察地质灾害危害、发生次数和灾害防护情况；

所述网络结构脆弱性包括管道线路脆弱性和节点脆弱性；管道线路脆弱性指标反映能源互联网中电力、热力和天然气等能源子系统中管道和线路的结构特性；节点脆弱性指标反映电力、热力和天然气等能源子系统中节点的网络特性；

所述系统设备风险包括物理系统设备风险和信息系统设备风险；物理系统设备风险指标衡量电力变压器、换热器、天然气调压柜等设备存在的安全风险；信息系统设备风险指标衡量能源互联网网络和计算机等设备存在的安全风险；

所述信息安全威胁包括网络安全威胁和数据安全威胁；网络安全威胁指标反映来自非法用户窃听、入侵、DoS攻击等对能源互联网安全带来的威胁；数据安全威胁指标反映数据访问设置漏洞、数据丢失、数据防护措施薄弱等对能源互联网安全带来的威胁。

更进一步的，所述形成能源互联网安全评估决策矩阵的方法包括：

采集待评估能源互联网的各安全评估指标，以评估决策矩阵X的形式进行整合；设有m个待评估的能源互联网E_i，i＝1,2,…,m；有n个安全评估指标x_j，j＝1,2,…,n；则能源互联网E_i的指标集合为I_i＝{x_i1,x_i2,…,x_ij,…,x_in}，x_ij表示第i个能源互联网的第j个安全评估指标的取值；所有的x_ij构成安全评估决策矩阵：

更进一步的，所述采用标准差变异系数法确定各安全评估指标的客观权重的具体步骤如下：

步骤21：根据安全评估决策矩阵，分别求出各安全评估指标的平均值和标准差s(j)：

步骤22：计算各评估指标的变异系数γ_j，并对变异系数进行归一化处理得出指标的客观权重向量β＝(β₁,β₂,…,β_j,…,β_n)：

更进一步的，所述步骤3的具体步骤如下：

步骤31：计算多专家群体给出的主观权重：

设能源互联网安全评估专家组由p名专家组成，记理想安全评估专家为E^*，其对各能源互联网的安全评价与整个专家群体E高度一致，E＝(E₁,E₂,…,E_k,…,E_p)，专家E_k对各评估指标给出的权重向量为w_k，w_k是一个n阶向量，所有专家给出的权重构成矩阵为w＝(w₁,w₂,…,w_k,…,w_p)；

根据矩阵理论和特征根法，理想安全评估专家E^*给出的权重，即多专家群体给出的主观权重ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)采用如下方法确定：

1)令矩阵F＝w^Tw；

2)计算矩阵F的特征根矩阵λ和特征向量矩阵V；

3)找出其中的最大特征根λ_max及其对应的特征向量θ＝(θ₁,θ₂,…,θ_j,…,θ_n)；

4)将特征向量θ进行归一化处理，得到多专家群体给出的主观权重向量：

步骤32：计算安全评估指标的主客观综合权重

由指标客观权重向量β＝(β₁,β₂,…,β_j,…,β_n)和主观权重向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)，得到主客观综合权重向量W＝(W₁,W₂,…,W_j,…,W_n)，其中：

更进一步的，所述步骤4的具体步骤如下：

步骤41：对安全评估决策矩阵进行规范化：

将安全评估决策矩阵X转换为无量纲的规范化安全评估决策矩阵R，即

式中：r_ij为第i个能源互联网在第j个安全评估指标下的无量纲值；

步骤42：对规范化评估决策矩阵进行赋权：

将主客观综合权重W_j分别赋给其对应的安全评估指标，得到加权规范化的安全评估决策矩阵D：

D＝(d_ij)_m×n＝(r_ij)_m×n×W_j

步骤43：对加权规范化的安全评估指标进行求和：

将加权后的无量纲安全评估指标值分别按对安全有利与对安全不利进行求和，由于所述安全评估指标均从不利于安全的角度进行度量，因此有：

S_+i＝0

式中：d_-ij为不利于安全的评估指标加权无量纲数值；S_+i为有利于安全的评估指标数值之和；S_-i为不利于安全的评估指标数值之和；

对S_+i值和S_-i值分别求和，即

S₊＝0

步骤44：计算每个能源互联网的安全评定值，即

本发明的有益效果是：本发明综合考虑自然灾害威胁、网络结构脆弱性、系统设备风险、信息安全威胁等因素，构筑了包含8个核心指标的能源互联安全评估指标集，能系统全面地反映能源互联网的安全水平，同时避免了指标繁多造成的信息干扰问题；采用标准差变异系数方法和特征根法确定了评估指标的主客观综合权重，充分计及了待评估能源互联网在各评估指标上信息分布的差异，实现了赋权的合理性和评估的可行性；有助于找出能源互联网建设中存在的安全薄弱环节和潜在风险威胁，对保障能源互联网安全稳定运行具有积极意义。

附图说明

图1为本发明能源互联网安全评估的多属性决策方法的步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。如图1所示，本发明提出一种能源互联网安全评估的多属性决策方法，具体步骤如下：

步骤1：构建能源互联网安全评估指标集，采集各指标数据形成评估决策矩阵

(1)构建能源互联网安全评估指标集

能源互联网安全评估指标包括4类，即自然灾害威胁、网络结构脆弱性、系统设备风险、信息安全威胁，具体包含以下8个评估指标：

a、自然灾害威胁

1)恶劣天气威胁(雷击、风雪等)。电力、热力和天然气等能源子系统受到雷击、风雪等恶劣天气而导致事故对能源互联安全带来威胁。该指标综合考察恶劣天气灾害危害程度、发生次数和灾害防护情况3方面内容。

2)地质灾害威胁(崩塌、地震等)。崩塌、地震等地质灾害会造成电力线路杆塔倒塌、热气管道损毁等事故，会给能源互联网安全生产带来较大影响。该指标综合考察地质灾害危害、发生次数和灾害防护情况3方面内容。

b、网络结构脆弱性

1)管道线路脆弱性。该指标反映能源互联网中电力、热力和天然气等能源子系统管道和线路的结构特性；

2)节点脆弱性。该指标反映电力、热力和天然气等能源子系统中节点的网络特性；

c、系统设备风险

1)物理系统设备风险。该指标衡量电力变压器、换热器、天然气调压柜等能源子系统设备存在的安全风险；

2)信息系统设备风险。该指标衡量网络设备、计算机设备、存储设备、传输线路等多类能源互联网信息设备存在的安全风险；

d、信息安全威胁

1)网络安全威胁。该指标反映来自非法用户窃听、入侵、DoS攻击等对能源互联网安全带来的威胁；

2)数据安全威胁。该指标反映数据访问设置漏洞、数据丢失、数据防护措施薄弱等对能源互联网安全带来的威胁。

(2)形成能源互联网安全评估决策矩阵

采集待评估能源互联网的各安全评估指标，以评估矩阵X的形式进行整合。设有m个待评估的能源互联网E_i(i＝1,2,…,m∈M)，其中第j个安全评估指标为x_j(j＝1,2,…,n∈N)，则能源互联网E_i的指标集合为I_i＝{x_i1,x_i2,…,x_ij,…,x_in}，x_ij表示第i个能源互联网的第j个安全评估指标的取值。所有的x_ij构成安全评估决策矩阵：

步骤2：采用标准差变异系数法确定各安全评估指标的客观权重

采用标准差变异系数来测度能源互联网安全评估指标的变异程度，并据此确定各指标的变异权数，即指标的客观权重。利用标准差变异系数法确定指标客观权重的具体步骤如下：

(1)根据安全评估决策矩阵，分别求出各安全评估指标的平均值标准差s(j)，即：

(2)计算各评估指标的变异系数γ_j，并对变异系数进行归一化处理得出指标的客观权重向量β＝(β₁,β₂,…,β_j,…,β_n)。其中：

步骤3：采用特征根法求得多专家群体给出的主观权重，并计算指标的主客观综合权重

设能源互联网安全评估专家组由p名专家组成，记理想安全评估专家为E^*，其对各能源互联网的安全评价与整个专家群体E高度一致，E＝(E₁,E₂,…,E_k,…,E_p)，专家E_k对各评估指标给出的权重向量为w_k，w_k是一个n阶向量，所有专家给出的权重构成矩阵为w＝(w₁,w₂,…,w_k,…,w_p)。

根据矩阵理论和特征根法，理想安全评估专家为E^*给出的权重(即：整个专家群体的主观权重)ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)可采用如下方法确定：

1)令矩阵F＝w^Tw；

2)计算矩阵F的特征根矩阵λ和特征向量矩阵V；

3)找出其中的最大特征根λ_max及其对应的特征向量θ＝(θ₁,θ₂,…,θ_j,…,θ_n)；

4)将特征向量θ进行归一化处理，即可得到多专家群里的主观权重向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)，其中，

由指标客观权重向量β＝(β₁,β₂,…,β_j,…,β_n)和主观权重向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)，可得主客观综合权重W＝(W₁,W₂,…,W_j,…,W_n)，其中：

步骤4：采用综合比例评价方法对能源互联网安全水平进行评估

采用综合比例评价方法进行能源互联网安全评估的基本步骤如下：

(1)对安全评估决策矩阵进行规范化

为消除量纲不一致的影响，将安全评估决策矩阵X转换为无量纲的规范化评估决策矩阵R，即

式中：r_ij为第i个能源互联网在第j个安全评估指标下的无量纲值。

(2)对规范化评估决策矩阵进行赋权

将步骤2求出的安全评估指标的主客观综合权重W_j分别赋给每个指标，得到加权规范化评估决策矩阵D：

D＝(d_ij)_m×n＝(r_ij)_m×n×W_j

(3)对安全评估指标进行求和

将加权后的无量纲评估指标值分别按对安全有利与不利进行求和，由于本发明中的评估指标均从不利于安全的角度进行度量，因此有

S_+i＝0

式中：d_-ij为不利于安全的评估指标加权无量纲数值；S_+i为有利于安全的指标数值和，本发明中为0；S_-i为不利于安全的指标数值和。对S_+i值和S_-i值分别求和，即

S₊＝0

(4)计算每个能源互联网的安全评定值

计算每个能源互联网安全状况的综合评定值，即

下面通过实例应用进一步阐明本发明的方案：

以能源互联网的典型模式——电力-信息融合网络为例实施安全评估，设有三个待评估的网络，分别记为能源互联网1、能源互联网2和能源互联网3。由能源互联网安全评估专家组按照设定的标准进行评分，对各指标分别取所得评分的平均值。对3个能源互联网的安全评估指标采用规范化方法进行无量纲处理，得到数据如表1所示。

表1能源互联网评估指标与无量纲指标值

(1)采用标准差变异系数法确定的各安全评估指标的客观权重

计算得到的各安全评估指标的标准差变异系数向量：

γ＝[0.1943,0.1332,0.1175,0.1815,0.0065,0.2295,0.2098,0.2402]

对变异系数进行归一化处理得出指标客观权重向量：

β＝[0.1480,0.1015,0.0895,0.1383,0.005,0.1749,0.1599,0.1830]

(2)采用特征根法求得多专家群体给出的主观权重，并计算指标的主客观综合权重

设由5名专家组成能源互联网安全评估专家组，他们给出的主观权重分别为

w₁＝[0.1250,0.1250,0.1250,0.1250,0.1250,0.1250,0.1250,0.1250]

w₂＝[0.1500,0.1500,0.1250,0.1250,0.1250,0.1250,0.1000,0.1000]

w₃＝[0.1000,0.1000,0.1500,0.1500,0.1500,0.1000,0.1500,0.1000]

w₄＝[0.1250,0.1250,0.1250,0.1250,0.1500,0.1500,0.1000,0.1000]

w₅＝[0.1500,0.1500,0.1000,0.1000,0.1250,0.1250,0.1500,0.1000]

则有，矩阵

矩阵F的特征根矩阵λ和特征向量矩阵V分别为

由特征根矩阵λ和特征向量矩阵V可知，矩阵F的最大特征根λ_max＝0.6278及其对应的特征向量θ＝(0.3669,0.3669,0.3527,0.3527,0.3810,0.3528,0.3527,0.2963)；

将特征向量θ进行归一化处理，即可得到多专家群里的主观权重向量ω＝(0.1300,0.1300,0.1250,0.1250,0.1350,0.1250,0.1250,0.1050)。

由指标客观权重向量β和主观权重向量ω，可得主客观综合权重

W＝(0.1569,0.1076,0.0912,0.1409,0.0055,0.1782,0.1629,0.1566)。

(3)对规范化评估决策矩阵进行赋权

将步骤2求出的安全评估指标的主客观综合权重W_j分别赋给每个指标，得到加权规范化评估决策矩阵D：

(4)对安全评估指标进行求和

将加权后的无量纲评估指标值分别按对安全有利与不利进行求和，由于本发明中的评估指标均从不利于安全的角度进行度量，因此有

S_+i＝[0,0,0]^T

S_-i＝[0.3431,0.3359,0.3210]^T

(5)计算每个能源互联网的安全评估分值

计算每个能源互联网安全情况的综合评定值，即

Q_i＝[0.3236,0.3305,0.3459]^T。

由评估结果可以看出：

(1)相比于能源互联网1和2，能源互联网3虽然存在自然灾害威胁较大的问题，但其信息系统设备风险、网络安全威胁和数据安全威胁这三个权重较大的指标最优，其总体安全水平较高；

(2)能源互联网3的安全性改善措施的是提升其抵御自然灾害威胁的能力；若其后续进行设备更新和系统升级等，应采用本发明方法重新进行安全评估，以测度能源子系统的联结紧密度提升和信息网络技术的深度介入是否带来了新的安全风险和威胁；

(3)能源互联网1和2应着重完善信息安全系统，健全信息网络的安全监测与防控，提升抵御信息网络风险和威胁的能力，以避免一个能源子系统(或信息子系统)的故障或失效经由信息网络传递到其他能源子系统(或信息子系统)。

能源互联网作为新兴技术，不可避免也会存在一些风险和潜在威胁。本发明从自然灾害威胁、网络结构脆弱性、系统设备风险、信息安全威胁等视角，构建了能源互联网安全评估体系，并给出了评估计算方法，以保障能源互联网安全评估的系统性和实用性。其中，8个安全评估指标能系统全面地反映能源互联网可能存在的风险和威胁；采用组合赋权法，将标准差变系数法与特征根法相结合，实现了主客观综合权重的合理确定；采用综合比例评价这一多属性决策方法评估能源互联网的安全状况，具有简便实用、可行性高的优点。本发明方法对保障能源互联网安全稳定运行，实现能源互联网稳步健康发展有积极意义。

Claims (6)

1.一种能源互联网安全评估的多属性决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建能源互联网安全评估指标集，采集各指标数据形成评估决策矩阵；

步骤2：采用标准差变异系数法确定各安全评估指标的客观权重；

步骤3：采用特征根法求得多专家群体给出的主观权重，并计算指标的主客观综合权重；

步骤4：采用综合比例评价方法对能源互联网安全水平进行评估。

2.根据权利要求1所述的能源互联网安全评估的多属性决策方法，其特征在于，能源互联网安全评估指标包括：自然灾害威胁、网络结构脆弱性、系统设备风险、信息安全威胁；所述自然灾害威胁包括恶劣天气威胁和地质灾害威胁；恶劣天气威胁指标综合考察恶劣天气灾害危害程度、发生次数和灾害防护情况；地质灾害威胁指标综合考察地质灾害危害、发生次数和灾害防护情况；

所述网络结构脆弱性包括管道线路脆弱性和节点脆弱性；管道线路脆弱性指标反映能源互联网中电力、热力和天然气能源子系统中管道和线路的结构特性；节点脆弱性指标反映电力、热力和天然气能源子系统中节点的网络特性；

所述系统设备风险包括物理系统设备风险和信息系统设备风险；物理系统设备风险指标衡量电力变压器、换热器、天然气调压柜存在的安全风险；信息系统设备风险指标衡量能源互联网网络和计算机存在的安全风险；

所述信息安全威胁包括网络安全威胁和数据安全威胁；网络安全威胁指标反映来自非法用户窃听、入侵、DoS攻击对能源互联网安全带来的威胁；数据安全威胁指标反映数据访问设置漏洞、数据丢失、数据防护措施薄弱对能源互联网安全带来的威胁。

3.根据权利要求1所述的能源互联网安全评估的多属性决策方法，其特征在于，所述形成能源互联网安全评估决策矩阵的方法包括：

采集待评估能源互联网的各安全评估指标，以评估决策矩阵X的形式进行整合；设有m个待评估的能源互联网E_i，i＝1,2,…,m；有n个安全评估指标x_j，j＝1,2,…,n；则能源互联网E_i的指标集合为I_i＝{x_i1,x_i2,…,x_ij,…,x_in}，x_ij表示第i个能源互联网的第j个安全评估指标的取值；所有的x_ij构成安全评估决策矩阵：

4.根据权利要求3所述的能源互联网安全评估的多属性决策方法，其特征在于，所述采用标准差变异系数法确定各安全评估指标的客观权重的具体步骤如下：

步骤21：根据安全评估决策矩阵，分别求出各安全评估指标的平均值x_j和标准差s(j)：

步骤22：计算各评估指标的变异系数γ_j，并对变异系数进行归一化处理得出指标的客观权重向量β＝(β₁,β₂,…,β_j,…,β_n)：

5.根据权利要求4所述的能源互联网安全评估的多属性决策方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤如下：

步骤31：计算多专家群体给出的主观权重：

设能源互联网安全评估专家组由p名专家组成，记理想安全评估专家为E^*，其对各能源互联网的安全评价与整个专家群体E高度一致，E＝(E₁,E₂,…,E_k,…,E_p)，专家E_k对各评估指标给出的权重向量为w_k，w_k是一个n阶向量，所有专家给出的权重构成矩阵为w＝(w₁,w₂,…,w_k,…,w_p)；

根据矩阵理论和特征根法，理想安全评估专家E^*给出的权重，即多专家群体给出的主观权重ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)采用如下方法确定：

1)令矩阵F＝w^Tw；

2)计算矩阵F的特征根矩阵λ和特征向量矩阵V；

3)找出其中的最大特征根λ_max及其对应的特征向量θ＝(θ₁,θ₂,…,θ_j,…,θ_n)；

4)将特征向量θ进行归一化处理，得到多专家群体给出的主观权重向量：

ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)，

步骤32：计算安全评估指标的主客观综合权重

由指标客观权重向量β＝(β₁,β₂,…,β_j,…,β_n)和主观权重向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_j,…,ω_n)，得到主客观综合权重向量W＝(W₁,W₂,…,W_j,…,W_n)，其中：

6.根据权利要求5所述的能源互联网安全评估的多属性决策方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤如下：

步骤41：对安全评估决策矩阵进行规范化：

将安全评估决策矩阵X转换为无量纲的规范化安全评估决策矩阵R，即

式中：r_ij为第i个能源互联网在第j个安全评估指标下的无量纲值；

步骤42：对规范化评估决策矩阵进行赋权：

将主客观综合权重W_j分别赋给其对应的安全评估指标，得到加权规范化的安全评估决策矩阵D：

D＝(d_ij)_m×n＝(r_ij)_m×n×W_j

步骤43：对加权规范化的安全评估指标进行求和：

将加权后的无量纲安全评估指标值分别按对安全有利与对安全不利进行求和，由于所述安全评估指标均从不利于安全的角度进行度量，因此有：

S_+i＝0

式中：d_-ij为不利于安全的评估指标加权无量纲数值；S_+i为有利于安全的评估指标数值之和；S_-i为不利于安全的评估指标数值之和；

对S_+i值和S_-i值分别求和，其值分别等同于加权规范化给安全评估决策矩阵D中有利于安全项与不利于安全项指标值之和，即

S₊＝0

步骤44：计算每个能源互联网的安全评定值，即