【摘 要】
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随着信息通信技术的发展,传统电力系统也向着信物融合系统发展,逐渐演化为如今的智能电网。然而智能电网非常容易遭受网络攻击,诸如拒绝服务攻击、虚假数据注入攻击等。在诸多类型的网络攻击中,虚假数据注入攻击(FDIAs)是对电网状态估计最具威胁的攻击方式。在虚假数据注入攻击中,网络攻击者通过攻击电网中的量测装置或者通信设备来获取以及篡改电网的量测量,由此导致的错误的系统状态将影响电网的运行,造成电力系统物
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随着信息通信技术的发展,传统电力系统也向着信物融合系统发展,逐渐演化为如今的智能电网。然而智能电网非常容易遭受网络攻击,诸如拒绝服务攻击、虚假数据注入攻击等。在诸多类型的网络攻击中,虚假数据注入攻击(FDIAs)是对电网状态估计最具威胁的攻击方式。在虚假数据注入攻击中,网络攻击者通过攻击电网中的量测装置或者通信设备来获取以及篡改电网的量测量,由此导致的错误的系统状态将影响电网的运行,造成电力系统物理或者经济上的损失。不同于其他类型的网络攻击,成功的FDIAs可以绕过传统的以残差为主的不良数据检测机制。现有的电力系统状态估计中一般使用直流状态估计模型进行状态估计,估计过程中会进行最大标准化残差检测(LNR)来剔除不良数据,以保证状态估计的准确性。但是当攻击者构造特定攻击向量时,会让状态估计值产生特定偏差,状态估计中的不良数据检测模块可能会失去作用。因此,为了保障电力系统的稳定运行,需要建立高效的虚假数据检测方法。本文围绕虚假数据注入攻击做了深入研究,主要研究内容包括:首先,从电力系统状态估计的原理出发,介绍了状态估计过程中基于残差检测的不良数据检测功能,分析了它的不足之处,从而引出虚假数据注入攻击的攻击原理及其构造方式。接着,在IEEE-14节点系统上模拟了攻击者掌握电网部分信息时攻击区域的确定和攻击向量的构造,并阐述了虚假数据注入攻击可能会造成的影响。其次,通过比较扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和自适应无迹卡尔曼滤波的状态估计效果,选取估计效果最好的自适应卡尔曼滤波作为状态估计器,提出了基于卡尔曼滤波(KF)的FDIAs检测方法。对每个时刻均进行自适应卡尔曼滤波估计系统节点状态值,并计算该时刻其与系统加权最小二乘法状态估计的估计值之间的均方根误差,利用所有历史时刻的均方根误差累积分布函数,确定所提方法的检测阈值,并在IEEE-14节点系统上进行仿真实验验证。最后,考虑到电网节点状态值的前后时间相关性以及节点之间的空间相关性等特点,选取适合训练时间序列数据的长短期记忆神经网络(LSTM)对节点状态值进行预测,提出基于LSTM网络的FDIAs检测方法,计算每个历史时刻预测值与该时刻系统WLS方法状态估计值均方根误差,同样再利用均方根误差的累积分布函数确定所提方案的检测阈值,并在IEEE-14节点系统上进行了仿真实验验证。
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