态势感知起源于20世纪80年代美国航天飞机的人因研究,后由德州理工大学的Mica R.Endlsey首次提出并将其定义为:在特定的时间和空间下,对环境中各元素或对象的察觉、理解以及对未来状态的预测。由于其极高的实用价值,目前已被广泛应用于交通、军事、医疗等各个领域。信息物理系统作为综合计算、网络、物理环境的多维复杂系统,为智能电网的发展提供了新的思路。电网信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）被视为下一代电力系统的基本架构。电网CPS是一个智能化的、有自主行为的系统,实现了信息系统与电力系统的高度耦合,二者相互影响相互依存。信息系统为电网带来灵活多样的控制手段的同时,也为电网CPS引入了信息安全风险。在电力系统中,态势感知是通过采集系统中在线数据和离线信息,对电网运行轨迹进行理解、评估和预测并以可视化的方式呈现出来。目前电网态势感知在理解层的研究已有一定研究成果,但在态势预测方面的研究仍处于起步阶段,缺少符合电网运行特点的预测方法,且涉及的核心技术还有待于突破。基于以上背景,本文进行了考虑网络攻击的有源配电网运行态势协同感知与防御方法研究,具体研究内容包括以下几个方面:1)简要分析了有源配电网的结构,并阐述了电网可能遭受的网络攻击类型,为后续研究工作提供2)定义了电网CPS态势感知的概念,构建了电网CPS态势感知框架,总结了电网CPS态势感知待解决的关键问题和关键技术,给出了电网CPS可能的应用场景,并参考乌克兰电网停电事件设想了一种可能的攻击场景,给出了协同感知与防御思路。3)针对前文总结的第三类网络攻击构建了有源配电网态势评估指标体系,指标体系包括有源配电网安全运行指标、分布式电源稳定性指标和考虑网络攻击的有源配电网风险指标。基于灰色关联分析法建立了有源配电网态势评估模型,并通过熵权法对各指标权重进行客观修正。对不同攻击场景的评估结果进行了对比,并从理论上对评估结果进行了分析,对本文所提的评估模型进行了验证。4)为满足态势感知中态势预测的实时性,在灰色预测模型中引入了多个滑动时间窗,以提高预测精度。由于分布式电源的存在,定义了相似日样本,通过小波神经网络提取了相似日态势变化规律,并以此为依据对预测结果进行校正,减少了分布式电源随天气变化的波动性对预测结果的影响,算例证明了模型的预测精度和校正方法的有效性。此外,还给出了考虑网络攻击有源配电网CPS态势协同预测思路。5)构建了基于P2DR2安全模型的电网主动防御体系,从电网侧和信息侧对模型进行改进,增加了预警与溯源环节,并提出了针对网络攻击的电网CPS信息侧和电网侧协同的主动防御策略。本文开展的研究工作,能够为配电网安稳控制方法的研究提供依据,从而为智能电网的进一步发展保驾护航。此外,本文提出的电网CPS态势协同感知研究框架、有源配电网态势预测模型以及基于P2DR2安全模型的电网主动防御体系能够为后续研究提供基础。