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随着信息化、自动化、智能化程度的不断提升,电力系统正在从传统的基于物理网络与设备的系统过渡到信息-物理深度融合的电力信息物理系统(Cyber Physical System,CPS)。信息系统与物理系统的频繁交互,不仅大幅度促进了电力系统各项功能的快速提升,也给电力系统的稳定运行带来了很多不确定问题或潜在风险。例如,信息系统中的安全风险会随着电力系统与信息系统的融合而被引入到电力系统中,黑客等组织对电网的入侵攻击也会随之增多。网络通信层渗透的攻击频次和概率的大幅提升,会导致电力系统安全性和可靠性变差,从而威胁到整个电力系统的稳定运行。本文将电力CPS中的网络安全作为研究方向,在详细分析国内外研究现状的基础上,研究了电力CPS状态估计中的虚假数据注入攻击问题。论文的主要工作和研究成果如下:1)综述国内外研究现状。在介绍电力CPS基本概念的基础上,简述了网络攻击的定义,介绍了不同的网络攻击类型,详细分析了虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIAs)的国内外研究现状与主要方法。2)分析了 FDIAs的攻击原理与检测方法。介绍了电力系统状态估计方法及其所存在的不良数据检测问题,分析了FDIAs的攻击原理与常见的检测方法。3)提出了一种分布式FDIAs检测方法。在分析常规状态估计算法和电力CPS状态估计特点的基础上,提出了一种新型的分布式电力CPS状态估计方法;基于虚假数据注入攻击所需满足的条件与FDIAs检测判断的条件之间的不同和逻辑错位,结合所提的分布式电力CPS状态估计方法,提出了一种新型分布式FDIAs检测方法,可以准确定位遭受攻击的状态变量,仿真算例验证了所提方法的有效性。4)提出了一种基于卡尔曼滤波器的量测预测差值距离比FDIAs(Measuring and Predicting Differential Distance Ratio,MPDDR-FDIAs)检测方法。针对电力CPS规模较大、扩展性强等特点,提出了一种基于分布式卡尔曼一致滤波算法的电力CPS状态估计方法及其MPDDR-FDIAs检测方法,仿真算例验证了所提方法的有效性。5)对全文工作进行了总结和展望。