CN112421611A - 基于区间状态估计的配电网数据安全检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于区间状态估计的配电网数据安全检测方法,包括如下步骤:(1)根据区间配电网传统算法,分析各个变量的区间状态估计的多维向输入量量测值;(2)利用历史数据分析,构建出适用的区间状态估计模型;(3)基于收到攻击后配电网状态估计的结果改变的原理,判断传统状态估计计算得到的节点状态是否落入配电网三相区间状态估计计算得到的相应预定边界;若没有落入,则警示系统收到数据攻击。本发明提出基于区间状态估计的配电网数据攻击检测防御策略的,为配电网网络数据攻击的实时监测和报警提供了可能,使系统能够及时且准确地发现运行状态的异常,达到更高的可观可控水平。
Description
本申请是申请日:2019.11.06、申请号:201911074318.3、名称“一种基于区间状态估计的配电网数据安全检测方法”的分案申请。
技术领域
本发明属于电力系统状态估计领域,涉及一种将区间状态估计算法应用于检测网络数据攻击的防御策略。
背景技术
近年来,由电力系统数据安全引发的重大安全事件频频发生,随着智能配电网的发展,网络信息的双向流动和高效利用使得通过电力信息层的数据攻击问题愈加频繁,严重影响了配电网集控中心对电力系统当前运行状态的准确判断,配电系统数据攻击检测识别的需求越来越迫切。
因此,一种专门针对电力系统状态估计、以破坏其稳定控制而设计的虚假数据注入攻击策略就应运而生。这种攻击作为一种主要的网络数据攻击类型,其在输电网中的模型首先受到了广泛的研究。在文献[38]中,讨论了虚假数据注入攻击对输电网的影响:虚假数据注入攻击可以隐秘地向系统注入恶意数据,而不会被BDDI模块检测到,从而对系统的控制策略造成影响。由于未来的智能配电网将会更多地依赖在分散地点部署的测量装置,因此虚假数据注入攻击对配电系统的潜在影响更需要引起重视和进行研究。由于其所研究的线性状态估计是建立在系统仅含有节点电压量测的假设上,随着智能电网量测数据类型的不断丰富,尤其是功率测量装置的出现,使得状态估计算法大都是非线性的,这种针对单一量测类型的虚假数据注入攻击模型是不可行的。
本发明基于配电网中电压相位角的变化通常较小,电压降通常比额定电压小得多的假设,对配电网状态估计的非线性进行了松弛。然而,作者将所研究的配电系统模型简化为单相模型。实际上,智能配电网的典型特征就是三相负载的不平衡以及线路参数的不对称带来的三相耦合,该简化方法是不切合实际的。可以说,这种在处理配电网状态估计非线性及三相耦合上的困难,限制了目前对智能配电网虚假数据注入攻击的研究。
发明内容
本发明的目的是迫切应对配电系统数据攻击检测识别的一种将区间状态估计算法应用于检测网络数据攻击的防御策略。
本发明的一种将基于区间状态估计的配电网数据安全检测方法,包括以下步骤:
1)根据区间配电网传统算法,分析各个变量的区间状态估计的多维向输入量量测值。
2)利用历史数据分析,构建出适用的区间状态估计模型。
3)基于收到攻击后配电网状态估计的结果改变的原理,判断传统状态估计计算得到的节点状态是否落入配电网三相区间状态估计计算得到的相应预定边界。若没有落入,则警示系统收到数据攻击。
本发明的步骤1)中,分析各个变量区间状态估计的量测值:
量测值主要包括节点的电压幅值、负荷节点的注入有功和无功功率以及支路的有功无功潮流。考虑到误差不可避免,假设电力系统调度中心接收到的量测值都带有一定的误差,用公式表示如下:
zmea=zreal+e
式中,zmea表示电力系统控制中心接收到的量测值;zreal表示量测量的真实值;e表示量测误差,一般假设其服从于均值为零、方差为σ2的正态分布。
量测误差的方差σ2通常与量测装置的量测精度有关,量测精度可以用一个m×m维的量测误差方差矩阵R表示为如下形式:
本发明的步骤2)中,分析构建的构建出适用的区间状态估计模型为:
通常分析配电网三相状态估计模型可以表示为:
式中,Yij和Yi是关于支路电流和节点注入电流量测方程的恒定矩阵;矢量V是系统状态变量的集合,通常为复数形式的节点电压。
根据区间算法,可以将传统的状态估计模型转化为区间状态估计模型,描述为如下形式:
[x]=[V]={x∈Rn×1:Hx∈[z]}
式中,[x],[z],[H]分别表示用区间数刻画的状态变量向量、量测数据向量以及量测系数矩阵,Hi,j表示的是量测系数矩阵[H]中第i行第j列的元素。
若将本文中的区间状态估计模型简写,可以表示为如下形式:
[H][x]=[z]
考虑到量测量维数往往大于系统状态变量的维数,针对此问题,本文提出了一种基于系数矩阵将超定方程转化为下列线性方程组的方法:
式中,-1和0分别表示对应维度的常数矩阵和零矩阵。
为了简化说明,上述线性方程组还可以看作是具有区间元素的线性方程组,表示为:
[A][x]=[b]
式中,[A]是一个大小为(m+2n-1)×(m+2n-1)的矩阵;[x]和[b]都是维度为(m+2n-1)的矢量。
本发明的步骤3)中,判断所得的节点状态是否落入配电网三相区间状态估计计算得到的相应预定边界。
基于这种分析,该检测模型可以表示为如下形式:
同时定义一个状态估计值偏离度函数γ:
γ(A)=|A|
式中,|A|为求取集合元素个数的函数。
当γ为零时,表示配电网暂时没有遭受到数据安全,通过传统三相状态估计算法得到的网络状态是准确的,此时不发出警报;当γ非零时,表示配电网已经遭受到数据安全,通过传统三相状态估计算法得到的网络状态是不准确的;当γ越大时,配电网遭受到的数据安全可能就越严重,数据信息的泄露及篡改也就越严重,通过传统三相状态估计算法得到的状态估计值就越偏离配电网实际的运行状态。可以看出,任意一个超出区间状态估计边界的节点状态都会触发系统遭受数据攻击的警报,同时给出偏离度函数γ的值向系统监控人员表明此时配电网遭受数据攻击的严重程度以及传统三相状态估计值的偏离严重程度。
附图说明
图1是本发明提供的基于区间状态估计的配电网数据安全检测方法流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案进行具体介绍。
本文提出了一种将基于区间状态估计的配电网数据安全检测方法,属于电力系统状态估计领域。本发明首先从攻击者的角度出发,研究了虚假数据注入攻击的基本原理及其模型通式的构造。以此为理论依据和重要指导,从防御者的角度提出了一种针对虚假数据注入攻击的检测防御机制,该防御机制以区间状态估计结果为指导,能够有效地检测出大部分由数据攻击引起的系统状态的异常,从而更加可靠、有效地对配电网的运行状态进行监测和控制,使系统达到更高的可观可控水平。
图1是本发明的算法流程图,介绍了本发明方法的具体实施步骤。本发明实施步骤如下:
1)根据区间配电网传统算法,分析各个变量的区间状态估计的多维向输入量量测值。
2)利用历史数据分析,构建出适用的区间状态估计模型。
3)基于收到攻击后配电网状态估计的结果改变的原理,判断传统状态估计计算得到的节点状态是否落入配电网三相区间状态估计计算得到的相应预定边界。若没有落入,则警示系统收到数据攻击。
本发明的步骤1)中,分析各个变量区间状态估计的量测值:
量测值主要包括节点的电压幅值、负荷节点的注入有功和无功功率以及支路的有功无功潮流。考虑到误差不可避免,假设电力系统调度中心接收到的量测值都带有一定的误差,用公式表示如下:
zmea=zreal+e
式中,zmea表示电力系统控制中心接收到的量测值;zreal表示量测量的真实值;e表示量测误差,一般假设其服从于均值为零、方差为σ2的正态分布。
量测误差的方差σ2通常与量测装置的量测精度有关,量测精度可以用一个m×m维的量测误差方差矩阵R表示为如下形式:
本发明的步骤2)中,分析构建的构建出适用的区间状态估计模型为:
通常分析配电网三相状态估计模型可以表示为:
式中,Yij和Yi是关于支路电流和节点注入电流量测方程的恒定矩阵;矢量V是系统状态变量的集合,通常为复数形式的节点电压。
根据区间算法,可以将传统的状态估计模型转化为区间状态估计模型,描述为如下形式:
[x]=[V]={x∈Rn×1:Hx∈[z]}
式中,[x],[z],[H]分别表示用区间数刻画的状态变量向量、量测数据向量以及量测系数矩阵,Hi,j表示的是量测系数矩阵[H]中第i行第j列的元素。
若将本文中的区间状态估计模型简写,可以表示为如下形式:
[H][x]=[z]
考虑到量测量维数往往大于系统状态变量的维数,针对此问题,本文提出了一种基于系数矩阵将超定方程转化为下列线性方程组的方法:
式中,-1和0分别表示对应维度的常数矩阵和零矩阵。
为了简化说明,上述线性方程组还可以看作是具有区间元素的线性方程组,表示为:
[A][x]=[b]
式中,[A]是一个大小为(m+2n-1)×(m+2n-1)的矩阵;[x]和[b]都是维度为(m+2n-1)的矢量。
本发明的步骤3)中,判断所得的节点状态是否落入配电网三相区间状态估计计算得到的相应预定边界。
基于这种分析,该检测模型可以表示为如下形式:
同时定义一个状态估计值偏离度函数γ:
γ(A)=|A|
式中,|A|为求取集合元素个数的函数。
当γ为零时,表示配电网暂时没有遭受到数据安全,通过传统三相状态估计算法得到的网络状态是准确的,此时不发出警报;当γ非零时,表示配电网已经遭受到数据安全,通过传统三相状态估计算法得到的网络状态是不准确的;当γ越大时,配电网遭受到的数据安全可能就越严重,数据信息的泄露及篡改也就越严重,通过传统三相状态估计算法得到的状态估计值就越偏离配电网实际的运行状态。可以看出,任意一个超出区间状态估计边界的节点状态都会触发系统遭受数据攻击的警报,同时给出偏离度函数γ的值向系统监控人员表明此时配电网遭受数据攻击的严重程度以及传统三相状态估计值的偏离严重程度。
以上仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干可以预期的改进和等同替换,这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案,均落入本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于区间状态估计的配电网数据安全检测方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)根据区间配电网传统算法,分析各个变量的区间状态估计的多维向输入量量测值;
(2)利用历史数据分析,构建出适用的区间状态估计模型;
(3)基于收到攻击后配电网状态估计的结果改变的原理,判断传统状态估计计算得到的节点状态是否落入配电网三相区间状态估计计算得到的相应预定边界;若没有落入,则警示系统收到数据攻击;
步骤1)中,分析各个变量区间状态估计的量测值:
量测值主要包括节点的电压幅值、负荷节点的注入有功和无功功率以及支路的有功无功潮流。考虑到误差不可避免,假设电力系统调度中心接收到的量测值都带有一定的误差,用公式表示如下:
zmea=zreal+e
式中,zmea表示电力系统控制中心接收到的量测值;zreal表示量测量的真实值;e表示量测误差,一般假设其服从于均值为零、方差为σ2的正态分布;
量测误差的方差σ2通常与量测装置的量测精度有关,量测精度可以用一个m×m维的量测误差方差矩阵R表示为如下形式:
所述步骤(3)中,判断所得的节点状态是否落入配电网三相区间状态估计计算得到的相应预定边界,若未落入则警示系统可能遭受了数据攻击;
基于这种分析,该检测模型可以表示为如下形式:
式中,表示传统状态估计计算得到的节点状态,表示区间状态估计计算得到的相应预定边界,A表示一个包含所有超出预定边界的的集合;H为量测系数,z为量测数据;[x],[z],[H]分别表示用区间数刻画的状态变量向量、量测数据向量以及量测系数矩阵;
同时定义一个状态估计值偏离度函数γ:
γ(A)=|A| (4-28)
式中,|A|为求取集合元素个数的函数;
当γ为零时,表示配电网暂时没有遭受到数据安全问题,通过传统三相状态估计算法得到的网络状态是准确的,此时不发出警报;当γ非零时,表示配电网已经遭受到数据安全问题,通过传统三相状态估计算法得到的网络状态是不准确的;当γ越大时,配电网遭受到的数据安全问题可能就越严重,数据信息的泄露及篡改也就越严重,通过传统三相状态估计算法得到的状态估计值就越偏离配电网实际的运行状态;可以看出,任意一个超出区间状态估计边界的节点状态都会触发系统遭受数据攻击的警报,同时给出偏离度函数γ的值向系统监控人员表明此时配电网遭受数据攻击的严重程度以及传统三相状态估计值的偏离严重程度。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117039890A (zh) * | 2023-10-08 | 2023-11-10 | 南京邮电大学 | 面向网络攻击检测的配电网预测辅助区间状态估计方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111917569B (zh) * | 2020-05-25 | 2022-07-08 | 杭州电子科技大学 | 利用漏报攻击模型评估电力系统抵抗网络攻击稳定的方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102522743A (zh) * | 2011-11-08 | 2012-06-27 | 西安交通大学 | 一种在电力系统直流状态估计中防御假数据注入攻击的方法 |
CN107016236A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-08-04 | 新疆电力建设调试所 | 基于非线性量测方程的电网假数据注入攻击检测方法 |
CN107425520A (zh) * | 2017-06-12 | 2017-12-01 | 东南大学 | 一种含节点注入功率不确定性的主动配电网三相区间状态估计方法 |
CN107819785A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-03-20 | 东南大学 | 一种面向电力系统虚假数据注入攻击的双层防御方法 |
CN108400592A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-08-14 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种计及潮流约束的配电网区间状态估计算法 |
CN108767844A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-11-06 | 上海大学 | 数据注入攻击下网络化多区域电力系统的自适应状态估计方法 |
CN109327026A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-12 | 河海大学 | 一种低压配电网区间状态估计方法 |
Family Cites Families (1)
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102522743A (zh) * | 2011-11-08 | 2012-06-27 | 西安交通大学 | 一种在电力系统直流状态估计中防御假数据注入攻击的方法 |
CN107016236A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-08-04 | 新疆电力建设调试所 | 基于非线性量测方程的电网假数据注入攻击检测方法 |
CN107425520A (zh) * | 2017-06-12 | 2017-12-01 | 东南大学 | 一种含节点注入功率不确定性的主动配电网三相区间状态估计方法 |
CN107819785A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-03-20 | 东南大学 | 一种面向电力系统虚假数据注入攻击的双层防御方法 |
CN108400592A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-08-14 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种计及潮流约束的配电网区间状态估计算法 |
CN108767844A (zh) * | 2018-04-25 | 2018-11-06 | 上海大学 | 数据注入攻击下网络化多区域电力系统的自适应状态估计方法 |
CN109327026A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-12 | 河海大学 | 一种低压配电网区间状态估计方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117039890A (zh) * | 2023-10-08 | 2023-11-10 | 南京邮电大学 | 面向网络攻击检测的配电网预测辅助区间状态估计方法 |
CN117039890B (zh) * | 2023-10-08 | 2023-12-22 | 南京邮电大学 | 面向网络攻击检测的配电网预测辅助区间状态估计方法 |
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