基于同步相量测量的配电网状态估计方法

为保证现代电力系统配电网的安全稳定运行和供电能力,需要快速获取配电网准确的实时状态进而对系统进行动态分析、评估和控制。本文构建了复数域下基于同步相量测量的配电网线性状态估计模型,考虑节点注入约束提升了测量的冗余性,分析同步相量测量的误差特点并提出复数域最小二乘法求解状态估计问题。面向实际应用需求,通过分析测量残差提出一种权重自适应调整算法,以及一种不良数据辨识和校正的方法。仿真结果表明,所提方法能有效提高配电网状态估计的准确性、实时性和适用性。     

配电网状态估计量测处理方法及抗虚假数据注入攻击策略

相对于输电网状态估计,配网状态估计中存在的最大问题就是量测不足。为了最大化利用配网同步相量量测(D-PMU)数据和高级计量体系(AMI)数据,研究了这两种数据的处理方法。通过对D-PMU电流相量的处理,解决雅克比矩阵病态构造的问题。通过"伪D-PMU数据"的计算,增加了量测冗余度,提高了算法抗虚假数据攻击的能力,并对其进行了严格的数学论证。对于AMI数据,基于谐波分量分解方法对低压节点负荷进行超短期预测,得到了同一时间断面注入功率数据。IEEE 123节点标准算例仿真结果表明,所提方法可以较好地预测超短期负荷数据,有效抵御虚假数据注入攻击,状态估计的准确性和一致性得到了提高。     

针对三相不平衡配电网状态估计的虚假数据注入攻击方法

针对实际配电网三相不平衡的运行特点,首先分析并简化配电网的三相线路结构,推导三相节点导纳矩阵的计算方法.随后针对系统的不良数据检测机制,分析并构建有效的注入攻击向量,在此基础上提出一种针对三相不平衡配电网状态估计的虚假数据注入攻击方法.最后,对改进IEEE三相不平衡配电系统进行两种运行场景下的仿真,并将所提攻击方法与两...     

变电站状态估计中互感器虚假数据注入攻击分析

变电站实时量测的源头——电压和电流互感器采样序列可能遭受恶意的信息攻击而变得不可信,从而影响状态估计及相关高级分析及决策功能的可靠性。首先通过对采样原理的介绍,说明采样序列与量测的关系,表明攻击采样序列将可能导致量测中出现一致性量测坏数据。重点对虚假数据注入攻击下的攻击模式进行讨论,研究对电压、电流互感器输出的采样序列成功实施不可观测攻击的条件以及最小攻击代价。研究结果表明了互感器的配置冗余度及合理性在防御攻击方面的重要性,为制定量测保护策略奠定了基础。     

配电网状态估计的一种新算法

加权最小二乘法是当前配电网状态估计的常用算法,但它对于粗差的处理能力不足,量测量中的粗差会使估计结果严重偏离真值.介绍了一种抗差原理,利用权因子把一般性的M估计转换为加权最小二乘法,并将之应用于配电网的状态估计.通过测试,证明该方法可以有效减小或消除量测量里面的粗差影响,对于配电网状态估计技术有较强的实用价值.     

计及PMU的分布式状态估计的研究

随着相量测量装置在电网中的推广应用,其量测己成为电力系统重要的数据源之一.将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在分布式状态估计中得到了有效的利用.在快速分解算法的基础上,结合搭接式分布并行算法,提出了一种基于相量测量单元(PMU)的分布式电力系统状态估计算法,即利用PMU量测进行子系统参考节点协调,并通过在子系统边界节点配置PMU,使相互之间完全解藕,实现各子系统的并行计算,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性.给出了IEEE9节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性.     

电力CPS多阶段低代价虚假数据注入攻击方法

随着信息和通信技术的快速发展，电力系统已发展为信息系统和物理系统深度耦合的CPS（信息物理系统），信息流与电力流的不断交互使电网面临着潜在的网络攻击风险。以PMU（相量测量单元）作为攻防目标，提出一种多阶段低代价FDIA（虚假数据注入攻击）方法。首先，构建虚假数据，确定PMU最优配置，优化攻击范围并量化攻击后果；其次，基于双人零和博弈理论求解纳什均衡点，得到博弈模型的最优攻防策略；最后，在IEEE 30节点系统上仿真，基于单阶段博弈结果，在不同攻击场景下实施多阶段低代价攻击。研究结果表明：低代价线路花费的攻击代价明显偏低，并且对电力系统的稳定运行造成了影响，验证了所提多阶段攻击模型的有效性与适用性。     

基于拉格朗日松弛技术的复杂有源配电网分布式状态估计

为了提高复杂有源配电网状态估计问题的计算速度,提出了一种基于拉格朗日松弛技术的复杂有源配电网分布式状态估计方法。建立了复杂有源配电网分区模型,该模型从复杂有源配电网的量测配置情况和分布式并行计算效率角度出发,综合考虑了分区后各子区域的计算速度与精度,利用拉格朗日松弛技术将分区问题中的约束条件吸收到目标函数中,降低了分区模型的求解难度。通过网络解耦技术使各子区域相对独立,可在分布式并行环境下求解该网络的状态估计问题。各子区域选取指数型目标函数状态估计模型,该模型能够自动排除不良数据影响,在保证结果精度的同时有效减小了所求问题的系统规模和雅可比矩阵阶数,提高了状态估计算法效率。仿真算例结果表明,所提方法可实现对复杂有源配电网的合理分区,有效提高了状态估计的计算速度。     

抵御多点虚假数据攻击的主动配电网状态估计方法

引入同步相量量测装置（PMU）识别虚假数据注入攻击（FDIA）的动态状态估计是实现主动配电网安全准确决策的有效途径。提出一种融合贝叶斯定理的深度森林（BA-DF）FDIA检测机制的混合量测加权平方根容积卡尔曼滤波（WASRCKF）动态状态估计方法。首先,通过图卷积神经网络预测PMU和SCADA混合量测融合,提高数据冗余度;其次,利用WASRCKF估计状态量和混合量测预测量进行加权估计,降低FDIA对状态估计更新层的影响;然后,采用BA-DF进行FDIA检测,判断虚假数据攻击位置,使用混合量测预测值进行修正,形成BA-DF-WASRCKF组合方法。最后,采用PG&E69配电网进行验证,结果表明该方法在不同PMU配置下均可获得更高精度状态估计结果,配置24台PMU的FDIA识别率为95%,较传统方法状态估计精度提高了77.8%。     

基于灵敏度矩阵的分布式状态估计

针对分布式状态估计问题,采用基于相量测量单元（PMU）和灵敏度矩阵修正的方法。利用PMU量测量来协调子系统参考节点,并通过修正子系统独立状态估计联络线上的状态量,得到联络线上支路功率变化量,利用支路功率变化量对节点状态量的灵敏度矩阵来修正子系统状态估计结果。以IEEE14节点为例进行仿真,结果验证了该算法的有效性。     

基于PMU量测的配电网稀疏估计

同步相量量测技术的应用为配电网估计如潮流雅可比矩阵估计和电压/相角-功率灵敏度估计提供了重要技术基础。针对潮流雅可比矩阵的相关性、稀疏性和对称性,提出了一种基于同步相量测量单元量测数据的潮流雅可比矩阵和灵敏度矩阵的稀疏估计方法,在较少量测下,有效估计了雅可比矩阵和灵敏度矩阵。进一步针对量测过程中出现的不良数据,引入鲁棒性更大的加权最小二乘法,提高了算法的鲁棒性。最后,通过IEEE33节点配电系统验证了方法的可行性。     

PMU准实时数据对主动配电网抗差估计的影响

由于相量测量单元(PMU)因成本问题无法在配电网中大规模配置,且不同设备向主站传输数据时存在客观的通信延迟、带宽限制等因素,因此状态估计器输入端存在不良数据。提出一种基于同步相量量测的主动配电网抗差估计方法,并提出以虚拟PMU量测模型补充大量的高精度冗余数据。将数据采集与监视控制(SCADA)量测系统、PMU量测和虚拟PMU量测构成的混合量测系统作为状态估计的输入端。考虑网络和量测数据不确定度对抗差M估计算法进行改进,避免了传统加权最小二乘估计中删除坏数据的残差判断和迭代过程,降低了估计耗时,提高了状态估计的可靠性和抗差性能。改进IEEE 14和IEEE 33节点配电网算例的仿真分析,验证了所提方法的有效性和普适性。     

基于非线性状态估计的虚假数据注入攻击代价分析

随着智能电网的发展,信息通信系统与物理电力系统深度融合,虚假数据注入等网络攻击可能会对电网的安全稳定造成严重影响,目前这方面研究已成热点问题。一次成功的虚假数据注入攻击涉及攻击者所掌握资源、攻击区域选择和攻击向量构建。在有限的资源下,根据实际电网运行特征,以攻击节点为中心,构建了单节点攻击区域和多节点攻击区域,一定程度上可缩小攻击范围。基于非线性状态估计模型,分别针对单节点攻击与多节点攻击情形,提出一种掌握局部电网信息下的攻击代价分析方法。最后以IEEE-14系统和IEEE-1354系统为例,分别进行单节点攻击和多节点攻击分析,其结果验证了所提虚假数据注入攻击代价分析方法的有效性。     

考虑负荷数据虚假注入的电力信息物理系统协同攻击模型

随着电网信息层与物理层的耦合程度越来越高,配合良好的信息物理协同攻击将对电网造成巨大的威胁。为了更好地保障电网的安全稳定运行,在信息物理高度融合的背景下,提出了一种考虑负荷数据虚假注入的双层协同攻击模型。以广泛应用的基于残差分析的不良数据检测原理为基础,制定网络攻击与物理攻击资源分配约束;以考虑权重的负荷削减期望为损失度量指标,给出了上层攻击者最大化损失和下层防御者最小化损失的具体模型及求解方案;基于修改的IEEE 14节点系统进行了定量分析,得到了不同状态下攻击者的最优攻击方案,为电网防御者在信息物理协同攻击威胁下制定新的防御方案提供参考。     

自适应抗差理论在配网状态估计中的应用

提出了一种基于自适应抗差理论的配电网状态估计算法。该方法首先对生数据进行预处理,然后基于抗差原理,利用权因子把一般性的M估计转换为加权最小二乘法,并将权系数和余差联系起来,有效地解决了常规加权最小二乘法中,由于常数权系数所导致的,对粗差处理能力不足的问题。将该方法应用于一个实际配电网络的状态估计当中,结果表明该方法可以有效减小或消除量测量中粗差的影响。     

考虑分布式电源详细模型的配电网多相状态估计

在传统配电网状态估计中,主要考虑拓扑约束和线性阻抗元件约束。在大量分布式电源接入配电网后,关于负序和零序的控制也相应增加。对于三相不平衡的状态估计,除了线性阻抗元件约束外,还要考虑分布式电源对不平衡分量即负序和零序的约束方程。因此,首先建立了常见的分布式电源在状态估计中的模型,然后提出了基于改进节点法的配电网多相状态估计方法,最后通过算例分析考虑与不考虑分布式电源的模型对状态估计结果的影响。     

基于拓扑篡改的电力市场虚假数据注入攻击方案

从攻击者的角度出发,在直流状态估计框架下提出了一种基于拓扑篡改的虚假数据注入攻击(FDIA)方案.首先,通过分析攻击后由网络拓扑处理器计算所得拓扑结构与传感器测量结果的一致性以及对比攻击前、后的残差,给出可以躲避拓扑误差处理检测以及残差检测的隐蔽攻击定义;然后,基于上述定义以及攻击向量列空间的隐蔽条件,提出一种FDIA方案,通过求解凸规划问题实现在保证隐蔽性的同时获得最大发电收益;最后,基于标准IEEE 9节点及14节点系统对所提方案的有效性进行验证.结果表明,与现有FDIA方案相比,所提将拓扑篡改与FDIA相结合的攻击方案具有更强的隐蔽性且获利更大.     

面向交直流混联系统的虚假数据注入攻击方法

虚假数据注入攻击是威胁电力系统安全稳定运行的重要因素之一,研究攻击者针对电力系统的网络攻击方法,能为改进系统防御措施提供决策依据。文中基于高压直流换流站运行特性与交直流耦合特性,提出了面向交直流混联系统的虚假数据注入攻击方法。首先,分析了交直流混联系统状态估计的基本原理;然后,提出了针对交直流混联系统的攻击策略,构建了攻击模型;最后,以改进的IEEE 30节点系统为例进行仿真验证。算例结果表明针对交直流混联系统的虚假数据注入攻击能够绕过不良数据检测算法,破坏系统的安全稳定运行,验证了所提模型和方法的有效性。     

一种配电网状态估计算法的研究

针对配电网管理系统开发一种性能优良的状态估计算法。采用配电网潮流算法中较为出色的ZBUS法作为基础的潮流算法 ,并以基于负荷电流的量测变换方法来处理量测量 ,使得该算法能快速可靠收敛 ,并方便高效地处理各类量测。仿真表明该算法是有效的