基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析

随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式和流量异常特征,基于运行状态评估算法对某实际变电站站控层流量数据进行分析,并计算典型网络异常概率,从而实现了变电站在网络攻击情形下的安全态势评价。     

基于SMDP的光柴储独立微网能量控制策略优化

考虑含光伏发电装置、储能装置和柴油发电机组的独立微网系统,以提高微网长期运行经济性为目标,研究微网能量管理优化问题。首先对系统的随机动态特性进行建模,即针对光伏发电和负荷变化的随机特性,将微网系统的能量控制建模为半马尔可夫决策过程(SMDP);然后采用随机动态规划算法对最优策略进行求解,得到微网在不同的光伏发电功率、负荷需求、储能荷电状态等级和柴油发电机组运行数量下对柴油发电机组和储能装置的最优控制行动。仿真结果说明了所建随机模型的合理性和优化方法的有效性。     

考虑多层耦合特性的电力信息物理系统建模方法

从信息物理融合的角度出发,综合考虑电力网、通信网和信息网的关联关系和耦合特性,提出了一种电力信息物理系统分层建模方法。首先,提出了考虑多层耦合特性的电力信息物理系统三层模型框架。然后,基于电网稳态潮流方程,考虑通信传输过程和信息决策过程,对电力网、通信网和信息网进行了分层次建模。针对信息网的监控功能和信息流的传递方向不同,建立了负责信息传递的上行/下行通信通道模型,再以网间接口模型关联电力网、通信网和信息网,推导出考虑多层耦合的电力信息物理系统一体化模型,显现了电力网、通信网和信息网的功能关系。最后,用IEEE 9节点和39节点系统构建的电力信息物理系统模型,基于潮流计算和拓扑分析方法,以最小切负荷为优化目标,定量推演信息网的感知决策过程和模型参数的变化对电网运行状态的影响,验证了所提出建模方法的有效性,适用于分析网络攻击、连锁故障演化机理等场景。     

智能变电站过程层网络关键对象建模与仿真

为满足智能变电站过程层网络及自动化应用系统的性能分析需求,提出了基于OPNET（optimized network engineering tools）的变电站过程层网络建模与仿真方法。基于变电站自动化系统应用需求,分析了实体设备、IEC 61850标准、调度策略和组网结构的建模要求,研究了变电站过程层网络关键对象的建模方法。结合220 kV典型变电站,构建了完整的变电站过程层网络性能分析模型,分析了正常运行和故障运行状态下的网络性能,为开展智能变电站过程层网络及其自动化系统的性能分析提供了研究工具。     

电力信息物理系统入侵容忍能力评估方法

随着控制系统与新信息技术的集成程度不断提高,电力信息物理系统（cyber-physical power system, CPPS）不仅面临着来自物理世界的不确定性,还面临着来自网络空间的攻击威胁,亟须能够评估CPPS遭受网络攻击时防御能力的方法。提出一种以平均失效时间与可靠度为评估指标的入侵容忍能力与最优资源配置的评估方法。首先,采用半马尔可夫链模型对高级可持续威胁（advanced persistent threat,APT）进行建模,具体分析来自网络层面的攻击对CPPS的破坏渗透过程,利用随机博弈模型动态描述CPPS中攻防双方的交互过程,预测纳什均衡下攻击者的理性进攻策略,确定应对恶意攻击的最佳防御策略。最后,以CPPS安全试验场为案例仿真验证了入侵容忍能力评估方法的有效性,结果说明：入侵容忍能力对CPPS安全运行具有不可忽视的作用。     

考虑针对变电站网络攻击风险的脆弱元件筛选方法

随着通信设备的广泛部署以及信息技术的不断发展，新型电力系统所面临的网络风险不可忽视。考虑攻击者从设备商提供的远程维护配置接口侵入，继而通过智能电子设备(IED)向断路器发送命令导致多条线路跳闸的过程，提出一种考虑网络风险的紧急故障筛选方法。首先，利用广义随机Petri网对变电站受到网络攻击的动态过程进行建模，计算变电站内不同异常状态的稳态概率。然后，给出电力系统所面临IED网络攻击风险的定义，并建立双层混合整数非线性模型来筛选可能被攻击的变电站、IED以及其所控制的线路。最后，基于对偶理论并结合取对数、分段线性化等线性化方法，将该双层模型转化为可由商业求解器Gurobi直接求解的单层混合整数线性优化模型。基于IEEE RTS 24节点和IEEE 118节点系统的算例分析结果验证了该方法的有效性，并证明了经典的N-K以及概率N-K双层混合整数优化模型不适用于IED网络攻击场景下的故障筛选。     

考虑负荷重分配攻击和脆弱线路防御的发输电系统可靠性评估

负荷重分配(LR)攻击是一种特殊的网络攻击形式,对LR攻击进行建模并研究其对电力系统运行的影响具有重要的现实意义。首先,对LR攻击过程进行了分析,并基于半马尔可夫链建立了LR攻击的随机过程模型;其次,对LR攻击作用下攻击者与调度员之间的交互作用过程进行分析,建立了考虑LR攻击的发输电系统负荷削减模型;然后,从保护关键量测数据的角度出发,提出了一种基于输电线路利用率的脆弱线路防御策略,并进一步提出了考虑LR攻击和脆弱线路防御的发输电系统可靠性评估算法;最后,以IEEE 14节点修改系统为例进行算例分析,验证了所提出的考虑LR攻击的发输电系统可靠性评估算法的正确性以及脆弱线路防御策略的有效性。     

基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略

针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略。首先,以最小化综合成本（机组发电成本和补贴成本）为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型。将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解。此外,融合强化学习不依赖预测信息和运筹优化算法保证物理约束的优势,将电动汽车充电和机组出力分开优化调度。最后,通过算例验证所提策略在降低成本和削峰填谷方面的可行性和有效性。     

配电系统双时间尺度电压管理的深度强化学习方法

随着可再生能源发电渗透率的不断增大,配电系统的电压越限问题愈发频繁,亟需高效的电压管理策略以保证配电系统的安全经济运行。首先,文中建立了双时间尺度的配电系统电压管理模型,实现不同时间响应特性的调压设备协调控制。然后,将2个时间尺度的电压管理模型建模为马尔可夫决策过程,在有效考虑两者的时间耦合关系和可控设备物理特性的基础上,分别利用多智能体深度确定性策略梯度算法和双深度Q网络算法求解模型,实现了双时间尺度的实时电压管理。最后,基于IEEE 33节点配电系统进行算例分析,验证了所提模型和方法的有效性。     

基于半马尔可夫控制过程的智能电网最优储能控制

针对具有多种类型业务需求的智能电网储能控制问题,在考虑业务需求和用户行为的随机分布特性,以及储能设备的充放电特性的基础上,建立了基于半马尔可夫控制过程的系统分析模型和策略优化框架。在此基础上,以电网运行的长期平均代价最小为目标,结合性能势基于样本轨道的估计,提出一种基于仿真的策略迭代优化算法。该算法有效缓解了系统大状态空间导致的维数灾问题,具有较快的收敛速度和良好的应用效果。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于演化博弈的网络主动防御模型

对于网络攻防双方了趋利性,网络攻防双方根据每种策略的期望来确定每个策略的选取概率,改进复制动态方程,构建网络攻防演化博弈模型。通过复制动态方程得到不同情况下的最优策略。研究表明,具有正对性的防御策略可以更好地解决网络安全问题。通过实验仿真,验证网络攻防演化博弈模型的有效性,可以解决网络中的安全问题。     

电动汽车充电桩轻量级密钥管理方案

充电桩通信系统作为“泛在电力物联网”通信网络的重要组成部分,其密钥管理是信息安全防护措施成功实施的关键。为保证管理控制中心、电气控制柜、电动汽车充电桩三层架构的通信安全,兼顾电动汽车充电桩通信效率,提出一种轻量级的充电桩密钥管理方案（charging pile key management scheme,CPKMS）,并给出了详细的密钥管理实现流程;分析了该方案的密钥安全性、前向与后向安全性、抗攻击能力及其运算负荷和密钥存储数量。分析结果表明：该方案具有抗伪造攻击、抗中间人攻击与抗重放攻击的能力,兼顾了安全性与效率,能够满足充电桩密钥管理的安全需求。     

智能电网的基础条件

阐述了智能电网的概念和特征,分析了建设智能电网的基础条件,指出建设智能电网的关键技术问题是建立可靠的数据和信息平台、电网在线决策系统以及调度、厂站及用户侧智能化。     

发电厂侧自动电压控制策略的探讨

发电厂侧自动电压控制（automatic voltage control,AVC）子站进行机组的优先协调是控制策略的关键。为此,详细分析和比较了用于AVC子站控制策略的折算分配法和宽裕度优先调节法,提出应根据当地区域无功优化的响应速度及调节精度的要求来选取这两种电压调节方法。最后阐述和分析AVC子站控制策略实现过程中需要注意的安全约束条件问题。     

分布式电力企业信息NSMS的构建与实现

在对某地区电力信息系统的网络状况及网络安全管理系统（NSMS）进行需求分析的基础上,设计出一种新的适合地区电力企业信息的分布式NSMS架构,构建了分布式NSMS的功能和逻辑结构,并概述了电力企业信息NSMS的网络安全技术部署与功能实现。     

基于大数据的数字化电能计量误差分析

数字化电能计量系统仍存在着可靠性、稳定性等问题,具有大数据特点.因此,文中分析了数字化电能计量误差的主要来源及其数学模型,结合大数据的分布式存储和计算技术,构建了基于Hadoop构架、Spark内存计算框架的电能计量误差多维分析与诊断平台.平台根据计量数据提取误差信号,计算误差特征值,对其进行多维分析,采用朴素贝叶斯算法进行误差类型诊断.试验结果表明,本方案具有算法并行化可行性高、分布式数据处理能力强的优点.     

中国绿证市场的现状分析与交易机制优化

在绿色电力证书（tradable green certificate, TGC）市场中,采用有效的交易机制和竞价策略对提高市场效率有着至关重要的作用。首先,在现阶段我国绿证市场采取自愿认购的框架下,介绍了我国的绿证交易机制,并从绿证定价和市场绩效两方面分析了我国绿证市场现状;然后,为了提高市场效率和社会福利提出了多回合集合竞价交易机制,考虑到需要多回合的报价和投标,设计了粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）自适应竞价策略,使得买卖双方可以根据市场情况及时调整竞价策略;最后,通过仿真验证了交易机制和竞价策略的可行性和有效性。     

基于典型场景集的虚拟电厂与配电网协同定价策略

虚拟电厂（virtual power plant,VPP）技术能够有效地提升配电网运行灵活性和可再生能源消纳水平,为描述电力市场环境下配电系统中多种资源的不确定性,采用拉丁超立方抽样和多尺度NJW谱聚类算法获取了包含电价、负荷、可再生能源出力等多种随机因素的典型场景集;根据典型场景集,考虑配电网与虚拟电厂的网络结构、潮流安全、机组出力等约束条件,建立了基于虚拟电厂与配电网各自利益最大化的优化模型,并提出一种基于虚拟电厂与配电网交替优化的协同定价策略。算例仿真结果表明,所提方法充分地考虑了多种随机因素,能够合理地制定虚拟电厂与配电网的交易电价,维持系统功率平衡。     

基于交替迭代法的AGC与AVC协调优化控制策略研究

针对目前中国电网自动发电控制和自动电压控制系统之间缺乏协调控制、不利于电网安全性和经济性协调统一,且控制指令存在交互影响等问题,定义了面向AGC系统控制性能和AVC系统控制性能的两类"事件",采用事件驱动的方式,提出了一种基于交替迭代法的AGC与AVC协调优化控制策略。根据实际电网的特点,构建了以经济性为最优目标的AGC控制模型,同时考虑控制变量约束及网络安全约束,以经济性和安全性为最优目标的AVC控制模型,利用交替迭代思想和方法修正AGC与AVC的控制参考值,得到满足要求的控制指令下发相应的发电厂和变电站。相应设备的调整实现系统的协调控制,及时消除两类"事件",从而保证电网安全、优质和经济运行。针对实际的内蒙乌海区电网进行计算机仿真,仿真结果证明了所提出的控制策略的可行性和有效性。     

考虑多类型需求响应负荷的热电联供系统协调优化运行

综合需求响应（integrated demand response, IDR）是综合能源系统灵活调度的重要途径,对需求响应负荷、能源生产转换设备进行协同优化有利于提升能源利用率并降低用电用能成本。文章首先分析需求响应负荷特性,将需求响应负荷细分为可中断电负荷、可转移电负荷和可调节热负荷;其次采用能源枢纽建模方法对热电联供（combined heat and power,CHP）系统进行建模,并将多类型需求响应负荷纳入其中;在此基础上,构建考虑多类型需求响应负荷的CHP系统运行策略,以日运行费用与能源消耗量最小为目标对调度模型进行求解;最后,在2种不同场景下对算例进行对比,结果显示：需求响应负荷参与调度,可以实现削峰填谷,使得供需更趋于平衡;通过协调各能源设备及需求侧负荷运行策略,系统的日运行费用节约5.4%,能源转化率提高2.6%,实现了CHP系统的经济优化运行。