电力假数据注入攻击的残差检测方法效率分析

传统的恶意数据检测从数学理论出发，通常以残差方程为基础，根据目标函数的偏离进行检测。虚假数据注入攻击（FDIA）通过构造与雅克比矩阵列向量线性相关的攻击矢量，针对电力系统状态估计发起蓄意攻击。理论上FDIA躲过了电力系统的恶意数据检测机制，使原方法对于FDIA失效。结合CPS分析了恶意数据检测的原理，以及假数据注入攻击的原理和方式。在IEEE 30和IEEE 118节点系统上，通过仿真实验的方法，对FDIA使用标准残差检测法和目标函数极值法进行检测。实验结果证明了传统的不良检测对假FDIA的局限性。     

电网虚假数据注入攻击的非线性分析模型

针对量测系统的恶意网络攻击是危及电力系统安全运行的重要因素之一,研究网络攻击者对量测系统的攻击行为以及该行为造成的破坏,能够为量测系统配置的改进提供决策依据。提出了电网虚假数据注入攻击的非线性分析模型,该模型的目标函数是恶意攻击后的量测值与实际量测值差别最大化,约束条件包括量测值攻击范围约束和避开状态估计不良数据检测的残差约束。针对该非线性规划模型的特点,在GAMS上实现模型编程,并调用非线性规划求解器BARON进行求解,算例分析结果表明恶意的虚假数据注入攻击能够危害电力系统的安全经济运行,且危害程度远大于随机的虚假数据注入攻击,验证了本文所提出模型和方法的有效性。     

基于卡尔曼滤波的电力虚假数据注入攻击检测方法

能源互联网的主体是基于状态估计下的电力系统。虚假数据注入攻击（FDIA）通过恶意篡改或注入电力数据,进而引发错误的状态估计结果。这种攻击方式存在引发大面积停电事故的风险,严重影响能源互联网的正常运行。在matpower 4.0中的IEEE-14节点系统上,利用以残差方程为基础的标准残差检测法和目标函数极值法,对FDIA进行了检测实验。提出了一种基于卡尔曼滤波的FDIA检测方法,并在MATLAB上进行了验证。实验结果表明,该方法可以在短时间内发现FDIA的发生。     

电力系统不良数据的检测——基于最小二乘估计法的研究

随着最小二乘估计在电力系统中运用越来越广,在不良数据的检测中有了较快的发展。对于日益复杂的电力系统而言,应用最小二乘估计对其不良数据进行研究显得越发重要。分析了电力系统中不良数据的检测方法,运用最小二乘估计不仅缩小了不良数据的检测范围,也提高不良数据的检测效率。     

小波包变换在电力负荷特征信号提取中的应用

为了给电力系统不良数据辨识提供良好的数据基础,提出了一种新的基于小波包除噪的方法来提取电力负荷特征信号.该方法将不良数据看成是被淹没在大量的噪声信号中特征信号,通过比较小波包除噪法与小波除噪法对信号消噪的效果,得出结论:小波包除噪法有较好的消噪能力,为电力负荷特征信号的提取提供了有效的分析方法.     

四轴陀螺组件突变故障的检测与隔离

针对基于等价空间原理的传统诊断算法无法实现捷联惯导四轴陀螺组件故障分离的问题,本文提出了基于广义似然比法和斜率突变检测相结合的故障检测与隔离方法。分析对比了2种四轴陀螺冗余配置方案的量测性能与故障检测性能;以奇偶残差构建卡方检测量,采用广义似然比法对四轴陀螺组件进行故障检测;引入最小二乘方法拟合陀螺输出斜率,通过陀螺输出数据的斜率变化定位故障陀螺,并记录故障信息,实现系统重构。通过仿真验证证明:所提出的方法可以快速准确的识别故障器件,保证惯性系统陀螺组件的可靠性。     

模糊数学在状态估计不良数据检测辨识中的应用

根据模糊数学理论提出了一种新的检测不良数据的方法，有效地克服了残差污染和残差淹没现象。并用实例验证了本方法的有效性     

电力系统状态估计的一次算法

本文对电力系统状态估计的一次算法采用两种不同的线性化形式和四种不同的简化方式;在错误数据检测方面,提出一个根据与测量数据Zi有直接关联的结点状态量的收敛程度来决定识别参数αi的识别准则,并且对可疑数据提出了四种不同的处理方法。利用这些方法,以广东省电网作为基本模型进行了模拟计算。计算结果表明,这些方法是具有一定的效果。     

基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法

随着电力行业的迅速发展,窃电手段呈现出更复杂隐蔽的特点,给反窃电带来了很大考验.基于此,提出一种基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法.一方面,从网络特征分析角度出发,根据当前的电力网络测量数据,基于标准化残差搜索法识别与估计异常参数,准确定位疑似窃电用户所在支路,实现横向窃电检测;另一方面,从用户行为分析角度出发,利用用户的历史用电数据,结合粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提高窃电检测分析精度,实现纵向窃电检测.仿真结果表明,利用该联合窃电检测模型能够准确确定窃电异常支路并定位该支路上的窃电用户,有效筛选出电力网络的窃电嫌疑用户.     

一种新的数据协调模型及显著误差检测

针对传统数据协调模型会将某些测量值中存在的显著误差分散到各个协调值中去的缺陷，提出了通过添加一个基于测量值比例关系上下限的约束条件，并利用罚函数的概念将物料平衡或能量平衡的约束条件以软约束的形式表示，建立了一种新的数据协调模型．改进后的数据协调模型只会对含有显著误差的测量值给予较大的协调量，而使得显著误差对其他测量值协调结果的影响较小．因此，该数据协调模型避免了传统模型的缺陷，具有较高的鲁棒性．基于该数据协调模型的协调结果，可直接利用测量残差检测法进行显著误差检测，具有较高的错误检出率，且“虚警”的错误率较低．     

抗不良杠杆量测的稳定收敛状态估计方法

不良杠杆量测使得传统的含有不良数据辨识的状态估计方法失效,严重降低了状态估计的精度,为了能够自动排除不良杠杆量测的干扰,同时保证状态估计计算的数值稳定性和收敛性,提出了抗不良杠杆量测的稳定收敛状态估计方法。在利用等价权原理并统一量测残差尺度的基础上,提出了采用标准化残差的指数型权函数,并基于此得到抗差状态估计模型。该模型能够根据量测残差自动修正量测权重,具有较强地抵抗不良杠杆量测的能力,能有效保证算法的数值稳定性和收敛速度。分别采用3节点和IEEE118节点算例对该方法的特点进行了验证。     

基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别

针对电网监控视频场景多样,电网工作人员姿态变化严重影响工作人员识别精度的问题,提出了一种基于深度学习的电网监控视频中工作人员检测与识别算法.该算法使用Res Net50网络提取行人特征,Faster-Rcnn检测方法快速、精确地检测出电网中的工作人员,识别网络对检测出的工作人员进行身份确认,并使用各种组合损失来训练检测与识别网络.在电网监控视频数据集上的测试结果表明,所提出的方法具有更高的检测和识别精度,且对遮挡及低光照图片具有较好的鲁棒性.     

基于相量测量的状态估计攻击检测方法

针对电力系统中基于相量测量技术状态估计的虚假数据注入攻击难以被成功检测的问题,本文提出一种面向电力系统线性状态估计的攻击智能检测方法.采用自编码器对电网测量数据进行多次特征提取,逐渐降低特征维度;提取信息通过softmax层进行有监督学习,从而得到基于堆叠自编码器的攻击检测算法.针对自编码器的过度拟合问题,进一步提出基于降噪自编码的攻击检测方法.采用IEEE-118节点测试系统对所提出的方法进行仿真验证,结果表明所提出的攻击检测方法计算精度和效率高于其他方法.     

化工过程中MT-两两同步过失误差侦破方法的研究

在工业过程中,获得准确可靠的测量数据是实现过程控制、模拟、优化和生产管理的前提条件。过程数据中存在的过失误差直接影响数据的准确性,因此,进行过失误差侦破与识别是非常重要的。根据测量数据检验法和两两同步侦破法的优缺点,提出了测量数据检验法和两两同步侦破法的组合方法来进行过失误差侦破与识别。实例应用表明,该方法不仅保留了两两同步法能够有效地侦破多个过失误差和泄漏的优势,而且明显地降低了两两同步侦破法中需要计算的统计检验量的数目,减少了侦破过程的计算量。     

基于主元分析的传感器故障检测研究

基于主元分析（PCA）的故障诊断方法是故障诊断领域一个重要研究分支。本文首先介绍了主元分析的理论,然后深入研究了基于主元分析方法的传感器故障检测问题。该方法能够在对测量参数相关性分析的基础上,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测。最后进行具体仿真,仿真结果表明主元分析法对传感器具有很好的故障检测能力。     

本体论在网络入侵检测技术中的应用

为解决当前入侵检测系统中的检测器协作问题和检测器内知识表达问题，将知识工程中的本体论技术应用于分布式入侵检测系统中，使用入侵检测本体在系统内形成了统一的全局概念视图。按照入侵检测体系的基本框架构建了入侵检测本体，该本体模型对入侵检测三要素(信息资产、攻击者、攻击行为)进行了分层的概念和属性描述。检测器按照作用域继承本体模型内的不同概念类形成自身的领域知识，同时在统一的知识论框架的引导下完成协作过程。最后，通过对基于本体模型的检测系统的实例证实了该方法的可行性。     

DDoS攻击快速在线检测器设计与实现

基于网络自相识似模型的DDoS攻击检测是一种新型的攻击检测手段。本文在研究数据包捕获机制和小波分析的基础上，设计并实现了一种基于小波变换的快速在线检测器，并通过实验证明该方法的有效性。     

组合导航系统故障检测方法研究

针对传统的多导航源组合导航系统难以有效解决系统故障检测的问题,通过对卡尔曼滤波器中的残差进行分析,提出了一种新的故障检测方案,该方案有效利用了残差x2检测优点,可实时检测出系统故障。仿真结果表明,该方案故障检测率高,计算量小,整体算法实现简便。本方案已应用于实际工程中。