CN113824161A - 一种DoS攻击下的交直流微电网集群系统控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种DoS攻击下的交直流微电网群控制方法，属于交直流微电网控制技术领域。本发明针对交直流微电网集群系统在各个微电网功率分配精度受到线路阻抗和DoS攻击影响的不足，基于事件触发机制的分布式控制方法，将无模型预测控制与DoS攻击相结合，利用该模型对常规DOS攻击下输出进行预测补偿，使得系统的控制效果不受到DOS攻击的影响，同时提高了交直流微电网集群系统之间各个微电网功率分配精度，在不需要确切模型及参数的条件下，改善系统在DoS攻击下的控制效果。

Description

一种DoS攻击下的交直流微电网集群系统控制方法

技术领域

本发明属于交直流微电网控制技术领域，具体涉及一种DoS攻击下基于事件触发的交直流微电网群控制方法。

背景技术

面对可再生能源发电的不确定性和间歇性，微电网以其资源和负荷的友好集成受到广泛关注。由于交流和直流的混合用电形式，交直流混合微电网可以有效地提高可再生能源的利用率和降低变流器的功率损耗。随着电力需求的日益增加和复杂化，交直流微电网通过不同的双向互联变换器(BIC)在多个交直流微电网之间进行集群组网，可以进一步提高可再生能源的利用率和供电的可靠性。在交直流联网微电网集群中，BIC对维持每个微电网的电压/频率稳定，实现不同微电网间按需分配负荷起着至关重要的作用。

基于时间触发机制的分布式控制仅通过相邻节点间的信息交换就可以实现全局信息共享，可以大大节省通信资源；然而，在大规模微交直流微电网集群中采用分布式控制仍需要大量的通信和计算能力。近年来，基于事件触发机制的分布式控制由于能够避免通信负担和计算资源的不必要浪费而成为研究热点。与采用时间触发机制的分布式控制相比，基于事件触发分布式控制的主要特点是信号按需采样，而不是按时间周期采样。然而，这些事件触发的分布式控制只涉及单个交流或直流微电网。交直流混合微电网中由于交流频率和直流电压数量级的差异，此外交流子网和直流子网不同的额定容量，使得在应用基于事件触发的分布式控制时需要考虑统一参数。此外，在大规模微电网中，通信网络更容易受到网络攻击的现象也需要在BIC的控制中被考虑。目前从网络安全角度进行的研究主要集中在拒绝服务(DoS)，这是一种相当标准的网络攻击，具有简单易实现的特点。依赖于了解系统结构来消除DoS攻击的影响，在交直流联网微电网集群中，随着设备的老化和物理环境的影响，结构参数不断变化，导致这些控制方法不再适用。

因此，如何基于事件触发的分布式控制交直流联网微电网集群，且在运行过程中能够减少拒绝服务(DoS)网络攻击对系统性能带来影响成为了研究热点。

发明内容

针对背景技术所存在的问题，本发明的目的在于提供一种DoS攻击下基于事件触发的交直流微电网群控制方法。本发明方法通过设定事件触发阈值，同时建立无模型预测控制模型，使得在不需要确切模型及参数的条件下，改善BIC系统在DoS攻击下的控制效果。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种DoS攻击下基于事件触发的交直流微电网集群系统控制方法，包括以下步骤：

步骤1：采集交直流微电网集群系统中交流微电网的频率和电压、直流微电网的母线电压信息，并对采集的频率和电压信息进行归一化处理；

步骤2：计算各个微电网对应的BIC的功率参考值；

步骤3：建立事件触发机制：计算事件触发阈值，并判断是否触发信息交换；若触发信息交换，则利用通信网络得到归一化参数的平均值，根据归一化参数的平均值计算得到BIC的功率参考值从而进行控制；若不进行信息交换，则采用上一时刻BIC的功率参考值进行控制；

步骤4：建立无模型预测控制模型；

步骤5：建立DoS攻击模型，当未发生DoS攻击时，若系统触发信息交换，则正常进行信息交换；当发生DoS攻击，若系统触发信息交换，则采用无模型预测该时刻的BIC功率参考值。

进一步地，步骤1中交直流微电网集群系统各个微电网中的储能系统均采用下垂控制方法。

进一步地，步骤1中交流微电网或者直流微电网频率/电压的归一化计算方式如下：

x_pu＝(x-0.5(x_max+x_min))/0.5(x_max-x_min)

上式中，x_pu表示电压或频率的归一化值，x_max和x_min分别表示该值的最大值和最小值。

进一步地，步骤2中BIC的功率参考值计算方法由下式确定：

上式中，s为拉普拉斯算子，k_P,i和k_I,i分别为第i个BIC功率环PI控制器的比例系数和积分系数，由经验调试得到，x_i为第i个微电网归一化后的电压或频率，x_avg,i为第i个微电网采集到的集群系统中所有归一化参数的平均值。

进一步地，步骤3中建立事件触发机制的具体过程为：

建立一个时间序列

定义t_k表示第k个事件触发的时间；

首先定义事件触发误差e(t)为：

e(t)＝x(t_k)-x(t)t∈[t_k,t_k+1)

上式中，x(t)为系统当前时间下电压或频率的归一化值，x(t_k)为第k个事件触发时间的电压或频率的归一化值；

定义触发误差阈值函数，

上式中，σ和α为经验参数系数，d为微电网通信网络层面的度，即该微电网与其通信的邻居个数；|| ||表示范数，x_avg(t)为系统当前时间下电压或频率的归一化值的平均值。

当事件触发误差阈值e_T<0时，则事件触发条件不满足，不进行信息交换；当事件触发误差阈值e_T>0的时候，则触发信息交换；

利用通信网络得到归一化参数的平均值的方式如下所示，

上式中，x_i为第i个微电网归一化后的电压或频率，x_avg,i为第i个微电网采集到的集群系统中所有归一化参数的平均值；j为第j个微电网；x_ref为额定值的归一化值；a_ij为通信网络中邻接矩阵参数，N为系统中的总的微电网个数。

进一步地，事件触发误差阈值函数公式中，0<σ<1,0<α<1/d。

进一步地，步骤4中无模型预测控制模型由下式描述：

上式中，k^*表示上一个通信时刻，

为在k^*时刻预测的k^*+l时刻的BIC参考功率，l＝1,2,…；

为第k^*时刻预测的k^*+l-1时刻的归一化平均值增量；Δx_i(k^*+l)为第k^*+l时刻的第i个微电网的归一化值与其额定参数归一化值的差值；

为上一个通信时刻控制函数，ρ为惩罚因子，λ为权重因子。

进一步地，步骤5中DoS模型为服从伯努利分布的随机序列θ(k)，数学概率如下表示：

上式中，θ(k)值为1表示系统没有受到DoS攻击，其值为0表示系统受到DoS攻击；β为0-1之间的常数；

与无模型预测控制相结合后，输出模型改写为如下形式：

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明提供的技术方案，针对交直流微电网集群系统在各个微电网功率分配精度受到线路阻抗和DoS攻击影响的不足，基于事件触发机制的分布式控制方法，将无模型预测控制与DoS攻击相结合，利用该模型对常规DOS攻击下输出进行预测补偿，使得系统的控制效果不受到DOS攻击的影响，提高了交直流微电网集群系统之间各个微电网功率分配精度，同时在不需要确切模型及参数的条件下，改善系统在DoS攻击下的控制效果。

附图说明

图1为本发明实施例1中交直流微电网集群系统结构示意图。

图2为本发明控制流程框图。

图3为不同控制方法下的交直流微电网集群系统的功率波形图；

其中，(a)为不包含预测控制下的功率波形图；(b)为本发明实施例1所提控制方法功率波形图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施方式和附图，对本发明作进一步地详细描述。

实施例1

本实施例提供的控制方法适用于交直流微电网集群系统，以一个系统具有3个交流微电网(序号为1、2、3)、两个直流微电网(序号为4、5)为例，微电网集群系统结构示意图如图1所示，各个微电网中储能系统均采用下垂控制方法，自主平抑网内的功率波动，实现微电网本地稳定运行。

交流微电网采用的下垂控制如下所示：

其中，f_ac,m为第m个交流微电网的频率，f^* _ac,m为第m个交流微电网频率的额定值，m_ac,m为第m个交流微电网的下垂系数，P_ac,m为第m个交流微电网储能系统输出功率；

直流微电网中采用的下垂控制如下所示：

其中，V_dc,n为第n个直流微电网的频率，V^* _dc,n为第n个直流微电网频率的额定值，n_dc,n为第n个直流微电网的下垂系数，P_dc,n为第n个直流微电网储能系统输出功率。

一种DoS攻击下基于事件触发的交直流微电网集群系统控制方法，其流程框图如图2所示，包括以下步骤：

步骤1：交直流微电网集群系统各个微电网采用下垂控制方法，采集交直流微电网集群系统中交流微电网的频率和电压、直流微电网的母线电压信息，并对其进行归一化处理如下：

x_pu＝(x-0.5(x_max+x_min))/0.5(x_max-x_min)

上式中，x_pu表示电压或频率的归一化值，x_max和x_min分别表示该值的最大值和最小值；

步骤2：建立事件触发机制；

首先建立一个时间序列

定义t_k表示第k个事件触发的时间；

其中，事件触发条件通过下述方法判断：

定义事件触发误差e(t)为：

e(t)＝x(t_k)-x(t)t∈[t_k,t_k+1)

上式中，x(t)为系统当前时间下电压或频率的归一化值，x(t_k)为第k个事件触发时间的电压或频率的归一化值；

步骤3：计算时间触发阈值，判断是否触发信息交换；

按照下式计算触发函数，

上式中，0<σ<1,0<α<1/d，d为微电网通信网络层面的度，即该微电网与其通信的邻居个数；

当事件触发误差阈值e_T<0时，则事件触发条件不满足，不进行信息交换；当事件触发误差阈值e_T>0的时候，则触发通信，进行信息交换；

步骤4：若信息交换，则利用通信网络得到归一化参数的平均值，根据归一化参数的平均值带入步骤5计算得到BIC的功率参考值从而进行控制；若不进行信息交换，则采用上一时刻功率参考值进行控制；

利用通信网络得到归一化参数的平均值的方式如下所示：

上式中，x_i和x_avg,i分别为第i个微电网归一化后的电压或频率和第i个微电网采集到的集群系统中所有归一化参数的平均值；x_ref为额定值的归一化值；a_ij为通信网络中邻接矩阵参数，N为系统中的总的微电网个数；

步骤5：计算各个微电网对应的BIC的功率参考值；

BIC的功率参考值计算方法由下式确定：

上式中，k_P,i和k_I,i分别为第i个BIC功率环PI控制器的比例系数和积分系数，s为拉普拉斯算子；

步骤6：建立无模型预测控制模型；

初始化预测输出

预测控制增量

由下式描述：

上式中，k^*表示上一个通信时刻，

为在k^*时刻预测的k^*+l时刻的BIC参考功率，k＝k+l,l＝1,2,…；

为第k^*时刻预测的k^*+l-1时刻的归一化平均值增量；Δx_i(k^*+l)为第k^*+l时刻的第i个微电网的归一化值与其额定参数归一化值的差值；

为上一个通信时刻控制函数，ρ为惩罚因子，λ为权重因子，可由下式描述：

上式中，ν为惩罚因子，μ为权重因子，根据经验获取。

预测模型由下式描述：

步骤7：建立DoS攻击模型，若未发生DoS攻击，则正常进行信息交换；若发生DoS攻击，则采用无模型预测该时刻的BIC功率参考值；

建立DoS模型，将其设置为服从伯努利分布的随机序列θ(t)。其值为1表示系统没有受到DoS攻击；其值为0表示系统受到DoS攻击，数学概率如下表示：

上式中，β为0-1之间的常数。

与无模型预测控制相结合后，输出模型改写为如下形式：

为了验证DoS攻击下基于事件触发的交直流微电网集群系统控制方法的正确性和有效性，考虑应用于交直流微电网集群系统，存在负载波动和DoS攻击时，通过Matlab/Simulink进行仿真验证。仿真系统电路参数如表1所示。

各微电网功率分配波形图如图3所示。图3(a)为没有加入无模型预测补偿下的功率分配图，可以看出当DoS攻击在0.3s发生时，交流微网1和直流微网4不能相互接收数据，其功率分配精度逐渐降低。图3(b)为本发明所提出的控制方法下的功率分配图。可以看出，图3(a)中的问题得到了很好的解决，如图3(b)中放大的椭圆中图像所示。这意味着在DoS攻击下，本发明所提出的控制能更好地保持系统性能。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (8)

1.一种DoS攻击下基于事件触发的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集交直流微电网集群系统中交流微电网的频率和电压、直流微电网的母线电压信息，并对采集的频率和电压信息进行归一化处理；

步骤2：计算各个微电网对应的BIC的功率参考值；

步骤3：建立事件触发机制：计算事件触发阈值，并判断是否触发信息交换；若触发信息交换，则利用通信网络得到归一化参数的平均值，根据归一化参数的平均值计算得到BIC的功率参考值从而进行控制；若不进行信息交换，则采用上一时刻BIC的功率参考值进行控制；

步骤4：建立无模型预测控制模型；

步骤5：建立DoS攻击模型，当未发生DoS攻击时，若系统触发信息交换，则正常进行信息交换；当发生DoS攻击，若系统触发信息交换，则采用无模型预测该时刻的BIC功率参考值。

2.如权利要求1所述的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，步骤1中交直流微电网集群系统各个微电网中的储能系统均采用下垂控制方法。

3.如权利要求1所述的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，步骤1中交流微电网或者直流微电网频率/电压的归一化计算方式如下：

x_pu＝(x-0.5(x_max+x_min))/0.5(x_max-x_min)

上式中，x_pu表示电压或频率的归一化值，x_max和x_min分别表示该值的最大值和最小值。

4.如权利要求1所述的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，步骤2中BIC的功率参考值计算方法由下式确定：

上式中，s为拉普拉斯算子，k_P,i和k_I,i分别为第i个BIC功率环PI控制器的比例系数和积分系数，由经验调试得到，x_i为第i个微电网归一化后的电压或频率，x_avg,i为第i个微电网采集到的集群系统中所有归一化参数的平均值。

5.如权利要求1所述的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，步骤3中建立事件触发机制的具体过程为：

建立一个时间序列

定义t_k表示第k个事件触发的时间；

首先定义事件触发误差e(t)为：

e(t)＝x(t_k)-x(t)t∈[t_k,t_k+1)

上式中，x(t)为系统当前时间下电压或频率的归一化值，x(t_k)为第k个事件触发时间的电压或频率的归一化值；

定义触发误差阈值函数，

上式中，σ和α为经验参数系数，d为微电网通信网络层面的度，即该微电网与其通信的邻居个数；|| ||表示范数，x_avg(t)为系统当前时间下电压或频率的归一化值的平均值。

当事件触发误差阈值e_T<0时，则事件触发条件不满足，不进行信息交换；当事件触发误差阈值e_T>0的时候，则触发信息交换；

利用通信网络得到归一化参数的平均值的方式如下所示，

上式中，x_i为第i个微电网归一化后的电压或频率，x_avg,i为第i个微电网采集到的集群系统中所有归一化参数的平均值；j为第j个微电网；x_ref为额定值的归一化值；a_ij为通信网络中邻接矩阵参数，N为系统中的总的微电网个数。

6.如权利要求5所述的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，触发误差阈值函数公式中，0<σ<1,0<α<1/d。

7.如权利要求1所述的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，步骤4中无模型预测控制模型由下式描述：

上式中，k^*表示上一个通信时刻，

为在k^*时刻预测的k^*+l时刻的BIC参考功率，l＝1,2,…；

为第k^*时刻预测的k^*+l-1时刻的归一化平均值增量；Δx_i(k^*+l)为第k^*+l时刻的第i个微电网的归一化值与其额定参数归一化值的差值；

为上一个通信时刻控制函数，ρ为惩罚因子，λ为权重因子。

8.如权利要求1所述的交直流微电网集群系统控制方法，其特征在于，步骤5中DoS模型为服从伯努利分布的随机序列θ(k)，数学概率如下表示：

上式中，θ(k)值为1表示系统没有受到DoS攻击，其值为0表示系统受到DoS攻击；β为0-1之间的常数；

与无模型预测控制相结合后，输出模型改写为如下形式：

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