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文檔簡介
1、虛假數(shù)據(jù)注入攻擊(False Data Injection Attacks,F(xiàn)DIAs)是針對智能電網(wǎng)中電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的新型攻擊手段,是一種典型的數(shù)據(jù)完整性攻擊方式。FDIAs通過篡改電網(wǎng)狀態(tài)估計值,成功繞過傳統(tǒng)不良數(shù)據(jù)檢測機制,使控制中心做出錯誤決策,引發(fā)嚴重的物理電網(wǎng)故障。研究高效可行的FDIAs檢測方法,對構(gòu)建安全、穩(wěn)定運行的智能電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)具有非常重要的意義。
針對FDIAs,本文重點研究其檢測方法。通過分析FD
2、IAs原理及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對現(xiàn)有檢測方法從集中式檢測和分布式檢測兩個角度進行對比分析?,F(xiàn)有檢測方法大多忽略了FDIAs對電網(wǎng)物理特性的影響以及兩者之間的關(guān)系;當檢測到FDIAs時,很少有檢測方法提出恢復系統(tǒng)測量量使系統(tǒng)在較短時間內(nèi)恢復正常運行狀態(tài);現(xiàn)有分布式檢測方法通常為基于不同地理區(qū)域?qū)㈦娋W(wǎng)劃分為不同子網(wǎng)系統(tǒng),耗費較高的經(jīng)濟成本。為解決上述問題,本文從集中式和分布式兩個角度,分別提出基于節(jié)點電壓穩(wěn)定性指標的檢測方法和基于矩陣分割的零
3、空間映射兩級檢測方法。
基于節(jié)點電壓穩(wěn)定性指標的檢測方法中,引入節(jié)點電壓穩(wěn)定性指標(NodeVoltage Stability Index,NVSI),分析FDIAs對NVSI值的影響。根據(jù)系統(tǒng)中節(jié)點NVSI值,運用改進的聚類算法對節(jié)點進行聚類,辨識節(jié)點脆弱性等級;針對脆弱性等級高的節(jié)點,提出狀態(tài)預測檢測法實現(xiàn)FDIAs檢測。若FDIAs存在,則利用測量量預測值更新測量量,使系統(tǒng)恢復正常運行狀態(tài)。
基于矩陣分割的零空
4、間映射兩級檢測方法中,分析雅克比矩陣H各行間的線性相關(guān)性,設計基于矩陣相似度的矩陣分割算法,對待檢測電網(wǎng)系統(tǒng)進行劃分;在每個子網(wǎng)系統(tǒng)中,提出零空間映射檢測方法實現(xiàn)FDIAs檢測;當FDIAs存在時,則利用零空間逆映射方法進行測量量恢復。
針對所提兩種檢測方法,本文運用Matpower電力仿真包,在IEEE14-bus,IEEE30-bus和IEEE118-bus標準測試系統(tǒng)中進行仿真實驗,驗證方法可行性與有效性。實驗結(jié)果表明,
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