工控运维中基于语义分析的智能电网控制攻击防御

为了降低控制相关攻击对智能电网的威胁,在数据采集与监视控制（supervisory control and data acquisition,SCADA）系统中,提出一种语义分析框架,利用智能电网的信息和物理工控设备,检测控制相关攻击。首先,对控制网络进行监控,识别控制命令,并从网络提取出与控制命令相关的语义和更新的测量值,并评估命令的物理后果;然后,采用自适应通用潮流分析算法,从控制命令提取出语义信息,并调整参数。在IEEE24节点、28节点和38节点系统以及一个2 730节点系统上进行实验,结果表明：与交流潮流相比,所提算法将24节点和38节点系统的检测延迟均降低了约50%,将2 730节点系统检测延迟降低了66%,平均漏警率为0.01%,最差情况下误警率为0.78%。     

基于XGBoost算法的智能电网信息攻击识别模型

智能电网在遭受信息攻击后,如何根据量测数据的变化规律,准确识别电力系统遭受的攻击类型是提高电网安全防御的有效手段,本文提出一种基于Extreme Gradient Boosting (XGBoost)算法的智能电网信息攻击识别模型。首先,基于kmeans-smote设计电力数据过采样方法,对量测数据进行平衡处理,解决攻击事件样本的不平衡问题。然后,提出最大相关-最小冗余(MRMR)特征选择方法,提取信息攻击事件最优表征特征子集,降低数据维度并提升信息攻击的识别效率。最后,设计XGBoost分类器,对3种攻击状态和正常状态进行分类识别,采用准确率、召回率等指标评估模型的识别性能。经仿真实验验证,本文提出的信息攻击识别模型显著提升了智能电网信息攻击的识别精度,且具有较好的泛化性。     

基于改进卷积神经网络的电网假数据注入攻击检测方法

假数据注入攻击可以篡改由数据采集与监控(SCADA)系统采集到的量测信息,影响电网的重要决策,从而对电网状态估计造成安全威胁。针对智能电网状态估计,研究了交流模型下假数据注入攻击的原理,构建了基于改进卷积神经网络(CNN)的假数据注入攻击检测模型。将门控循环单元(GRU)结构加入CNN中的全连接层之前构建CNN-GRU混合神经网络,根据电网历史量测数据进行训练并更新网络参数,提取数据的空间和时间特征,并根据提出的模型设计实现了高效实时的假数据注入攻击检测器。最后,在IEEE 14节点和IEEE 118节点测试系统中,与基于传统CNN、循环神经网络及深度信念网络的检测方法分别进行了大量对比实验,验证了所提方法的有效性。     

一种基于特征映射与深度学习的虚假数据注入检测方法

智能电网逐步发展为大型电力信息物理系统,信息与物理系统的交互降低了其抵御虚假数据攻击（false data injection attacks, FDIA）的能力。针对这一问题,研究并提出了一种基于多层递阶融合模糊特征映射方法（multi-layer hierarchical fusion fuzzy feature mapping, MLHFFFM）与条件深度信念网络（deep belief network, DBN）相结合的智能电网虚假数据注入检测方法。首先,对FDIA原理进行分析,基于MLHFFFM结合主成分分析法对智能电网负荷数据进行聚类,选取日负荷与预测日类似的近似日;然后,提出利用条件深度信念神经网络对近似日智能电网负荷进行分析,通过选取不同参数对日负荷特征进行动态捕捉从而检测FDIA;最后,结合某省实际负荷以IEEE33节点系统为例进行分析。案例分析结果表明,所提模型相比于其他模型,在不同攻击强度下准确率均保持在95%以上,错报率在5%以下,能够有效检测出虚假数据的注入。     

一种基于录波启动信息的电网故障诊断特征向量中心性方法

文中提出了一种根据故障录波启动信息进行图信号建模，并基于网络节点特征向量中心性算法的电网故障诊断方法。首先，从继电保护及故障信息主站的故障录波启动信息构建故障启动信息网络图；其次，利用图平滑性分析方法判断电网是否发生故障及识别故障类型；最后，基于网络节点特征向量中心性算法识别故障元件，并进行可视化展示。仿真验证了所提算法的有效性。该方法作为录波智能故障分析的一部分，有助于快速掌握电网故障情况，并有重点地收集录波数据进行故障分析和校核，提高录波分析效率。     

计算机网络对智能电网安全的有效保护机制分析

传统的保护方法采用时帧分布调节方法实现智能电网网络信道交叉映射,实现过载保护和网络节点管理,容易导致智能电网计算机网络节点信道偏移,数据丢包率较高,安全性差。提出基于端到端数据融合滤波的具有容错性的计算机网络下智能电网安全保护机制。构建计算机网络下的电网节点优化分布模型,采用网格形式部署,对过载节点进行数据融合与滤波处理,提高电网节点的容错性能;采用预加重方法补偿智能电网计算机网络节点之间的系统功率衰减,实现安全保护优化。仿真结果表明,采用该算法能准确实现对智能电网中的网过载的失调节点定位,电网进行能量传输稳定性较高,抗干扰性能较好,有效实现了电网的安全保护。     

智能电网可靠性需求约束下无线发射功率模型预测控制

在基于无线传感器网络(WSN)的智能电网数据采集与通信的应用中,通信可靠性是WSN的关键技术指标。提高发射功率会增加通信的信号强度和可靠性,但同时会导致节点间相互干扰增加。针对这一矛盾,基于自适应模型预测控制的方法,研究智能电网中WSN发射功率优化问题。依据无线通信链路路径损耗模型分析了影响智能电网无线通信信噪比的主要因素,并构建了系统状态空间模型;通过实时估计信噪比随机波动置信区间下界对系统期望信噪比给定进行补偿,并基于模型预测控制的算法,优化求解节点发射功率;最后,通过仿真软件将所提算法与自适应传输功率控制(ATPC)算法及势反馈控制(PFC)算法进行对比分析,并采用WSN硬件平台对算法进行测试。结果表明,所提出的自适应模型预测控制算法可以在保证智能电网无线通信可靠性条件下,降低由节点发射功率较大导致的相互干扰。     

基于电气距离的复杂电网关键节点识别

深入研究电力系统复杂网络特性及连锁故障传播机理对预防大停电事故至关重要。在分析电力网潮流分布机理的基础上,针对经典复杂网络模型不能很好地结合决定网络潮流分布定律的问题,提取蕴含于电网特征参数中的物理信息,根据叠加原理计算得出电网节点间电气距离,基于电气距离提出了网络节点电气耦合连接度的概念。建立基于节点电气耦合连接度的电力系统复杂网络特性辨识模型。与已有复杂电网模型相比,该模型更符合电力系统实际。通过对IEEE标准示例系统的计算,揭示电网内在的异质结构特性,并将该指标应用于电力网关键节点识别。对IEEE 39节点系统和湖南某地区电网进行分析计算,时域仿真结果表明,所提指标比拓扑度指标更为合理有效。     

含柔性直流电网的交直流网络潮流计算方法综述

为解决大规模新能源并网和消纳问题,基于柔性直流输电的直流电网技术备受关注。相比传统高压直流输电,基于电压源型换流器的直流电网运行方式更为灵活,其控制方式的多样化将使得传统潮流算法不再完全适用。总结了目前含柔性直流电网的交直流网络潮流计算的相关文献,分析了两端、多端直流输电潮流求解算法以及考虑损耗的换流站建模处理方法。梳理了换流器和直流电网不同控制方式与潮流节点类型的对应关系以及对构建潮流方程的影响,并针对不同控制方式切换带来的雅可比矩阵维数变化问题,总结了交直流网络潮流统一表达和高效求解方法。结合柔性直流电网发展方向,展望了未来潮流计算相关技术领域的研究重点并提出了相关建议。     

基于负荷监测系统的配电网潮流计算

负荷监测系统能够实时采集指定10千伏馈线上配变负荷的有功、无功等数据信息,基于这些信息,本文提出了基于负荷监测系统的配电网负荷数学建模方法,在对所有网络元件建模的基础上,进一步使用前推回代配电网潮流算法进行潮流计算,可以得到配电网所有节点的电压、相角和总有功、无功损耗等信息,为电网运行管理人员的决策提供参考。通过对松江电网某条实际运行线路的潮流计算分析,得到不同网络参数对电网运行指标影响的一般规律,进一步验证了负荷监测系统在配电网运行分析、指标评价等方面的重要作用和应用潜力。     

非对称数字签名技术在配电自动化系统的应用

随着智能电网技术的发展,配电自动化系统规模日益扩大,多种通信方式并存及所有报文均采用明文传输的通信方式导致系统受到各种网络攻击的风险较大,因此在配电自动化系统中引入了基于非对称加密技术的ECC椭圆曲线数字签名算法,在配电自动化系统的控制指令传输报文采用单向认证＋数字签名的方式对系统进行防护,以免因系统攻击而影响系统的安全运行。     

配电网智能自愈及其应用实践

建设智能电网是电力系统发展的必然结果,也是电力系统进展的最新动力,自愈控制是智能电网最重要的特征。通过分析城市配电网的结构特点,阐述了基于配网自动化系统和SCADA系统的自愈控制基本原理、故障定位机理、故障自动隔离机制和健全区域自动恢复机制,并列举北京城区的一条故障线路的自愈处理实例进行具体分析。     

智能电网中交互级联故障传播的影响因素分析

级联故障是导致智能电网大停电事故的重要诱因。由于智能电网是物理连续的电力系统和数字离散的通信网络的相依网络,不仅继承了电力系统的自组织临界性,还受到网络攻击威胁。以复杂网络理论为基础,构建了基于节点攻击的级联故障模型,其中级联故障在2个网络之间交互传播,遵循马尔科夫过程。此外,基于智能电网的系统特性约束,提出一个结合电力潮流容量和通信能力容量的系统容量模型,并结合电力系统孤岛运行特性指标,研究多种因素对相依网络级联过程的影响。仿真结果表明,多种因素对相依网络的鲁棒性和生存性产生不同程度的影响,据此可以为制定减缓智能电网级联故障的策略提供参考。     

基于神经网络PSD算法的GaN器件变流器控制系统设计

伴随电力电子技术在环保节能、智能电网中的应用,高压大功率的电力电子设备得到大力推广。GaN器件变流器因其特殊的控制性能变成大功率、高压化控制的核心。设计了一种基于神经网络PSD算法的GaN器件变流器控制系统。当GaN器件变流器出现异常后,系统中故障信息采集模块能够高效采集GaN器件变流器异常信息并传输至自适应控制模块,自适应控制模块采用神经网络PSD算法,实现GaN器件变流器自适应控制。仿真结果表明：所设计系统对GaN器件变流器的功率、直流电流、环流以及电容电压可实现高精度控制,且该系统控制下交流器输出电压质量佳,相间短路、两相接地短路故障率得以降低,运行效率高。     

含新能源接入的配电网中储能系统协调控制策略

以提高电网对新能源接纳能力为目的,本文研究了含新能源的配电网中电池储能系统的协调控制策略,针对配电网有功功率波动、新能源接入点电压波动建立优化模型,使用NSGA-II算法(快速非支配排序遗传算法)求解其Pareto非支配解集,实现多个储能系统的协调控制。使用该控制方法,可以将分布式储能系统联合调度,较好地平抑配电网整体的有功功率波动,同时改善新能源接入节点电压波动,提高电力系统稳定性。最后,本文对IEEE14节点配电网进行算例分析,在该配网中接入了接近负荷一半的光储和风储系统,将原本只和本节点光伏或风电配合的储能系统联合考虑,协调控制其出力,最后通过对比一个完整调度周期内储能系统单独控制和协调控制的效果,表明本文协调控制策略的有效性。     

密码技术在配网自动化中的访问控制研究

随着智能电网建设的不断推进,电力系统的自动化水平逐渐提高。作为智能电网的重要组成部分,配网自动化的信息安全是智能电网发展急需解决的关键问题。为了防止不合法的终端设备接入到配网通信系统,根据现有配网通信系统模型的特点,以密码技术为基础,采用PKI密码协议,提出一种基于身份认证的配网访问控制方案。经过分析表明,该方案可以有效控制配网通信系统中设备的接入问题,对于提高配网自动化通信系统的信息安全具有重大意义。     

基于同步相量测量技术的配电网故障定位

配电网的故障定位是配电网自动化系统中的一项高级功能。为此,针对配电网的特点,结合同步相量测量技术对节点电压方程进行了处理,导出了一种新型的故障定位矩阵算法。该算法具有较强的通用性,求解过程简单快捷,故障定位快速,对于部分类型的故障还可以具体解出故障距离。最后结舍IEEE13节点系统和[EEE36节点系统,说明了该算法的定位方法并证实了其有效性。     

基于高频测试信号注入的配电网故障节点在线识别方法

为准确识别带电网络中的故障,提出了一种适用于多层复杂配电网故障节点的在线识别和定位方法。该方法将高频测试信号注入电网,通过智能电表向中心单元提供的电网信息获取阻抗参数,并根据阻抗特性和电网高频测试信号下的响应结果检测是否存在故障节点。采用该方法对45节点三层配电网进行多种条件下仿真,接着对8节点低压网络模型进行测试,讨论模数转换分辨率和测量误差公差对检测精度的影响。仿真和测试的结果发现,故障节点处高频接收信号电压与估计电压差值最大,表明该方法能够准确识别配电网中的故障节点。