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能源互联背景下电网运行电气工程安全评估

时间:2018-09-06 17:56来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇电气工程论文,电气工程及其自动化专业是电气信息领域的一门新兴学科,触角伸向各行各业,小到一个开关的设计,大到宇航飞机的研究,都有它的身影。
本文是一篇电气工程论文,电气工程及其自动化专业是电气信息领域的一门新兴学科,触角伸向各行各业,小到一个开关的设计,大到宇航飞机的研究,都有它的身影。由于和人们的日常生活以及工业生产密切相关,发展非常迅速,现在也相对比较成熟。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇电气工程论文,供大家参考。
 
1 绪 论
 
1.1 课题背景及意义
能源互联的背景下,电子信息技术的迅猛发展促使信息物理紧密耦合。电力信息物理融合是智能电网未来发展的方向[1,2]。信息物理融合系统是综合通信、计算和物理环境的多维复杂系统,通过互联网技术与工控系统的有机融合,实现物理系统的实时感知与动态控制[3]。信息物理融合在航天航空、智能电网、民用基础设施和交通运输等领域有着广泛的应用。信息通信技术迅猛发展的驱动传统电力工业向更为集约化、高度信息化、高度技术化工业转变[4]。电力信息物理融合系统结构简化示意图如1.1 所示。能源互联网下物理层互联体现在能源系统的类互联网化,旨在实现多能源开放互联、能量自由传输和开放对等的接入[5]。从电源方向分析,我国将要进入可再生能源与化石能源互补的“混合能源时代”。当下,我国极需以新一代信息技术与产业技术革命作为支点,由过去的粗放发展模式向更为集约、可持续的发展模式过渡[6]。能源互联背景下大量分布式能源集中并网,但由于自然因素的不可控,可再生能源出力不稳定的不足会给能源互联网的可靠性带来多重影响[5]。另一方面,分布式新能源并网中大量电力电子器件减小系统惯性,离网过程中又导致系统频率变化迅速[7]。因此,保证电网在不同运行模式下的电压和频率保持稳定控制是能源互联网安全运行的首要关键技术[8]。从负荷方面考虑,由于能源互联网下大量电动汽车、热泵设备等新型负荷接入电网,必须将此类负荷纳入可靠性及风险评估中[9]。随着新一轮电池技术的革新促使电动汽车降低成本,大规模随机负荷充放电行将严重影响系统的安全稳定运行[10]。电能替代不仅在汽车得到了发展,空气能热泵技术同样因其环保节能的明显优势,已逐渐进军高层小区配套设施。集供暖、热水、制冷等功能一体的空气能热泵将作为一种大型负荷大量接入电网,其对配电网的负荷平衡、电源容量等方面同样具有较大冲击[11]。因此,针对因物理空间多能源互联引起的运行模式改变亟待新的方法进行电力系统的安全稳定运行评估。
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1.2 国内外的研究现状
能源互联网通过协调各种资源进行多能互补,从根本上摆脱对传统能源的依赖,推动传统产业向以新能源和新一代通信网络为基础的新兴产业转变。计算机信息通信网络技术是传统电网迈向电力信息化最核心部分。因此,通信网络的安全是电力企业实施经营决策以及经济效益的保障,在生产和运行管理中起到重要作用[18]。电力信息物理融合系统安全问题已经引起各行业及学术界的高度重视。2010 年 6月,西门子首次检测出“震网(Stuxnet)”蠕虫病毒,并指出该病毒是专门摧毁工业控制系统;2011 年,卡巴斯基实验室研究表明至少有 5 种类似“震网”的病毒;同年,美国国防部与 20 个军工企业一起推动一项网络攻击试验,旨在提高工业安全机密数据能力[19]。传统的不良数据检测识别主要思路是:先利用一组含有不良数据的量测初始值估计当前状态,再利用加权残差或标准化残差检测量测数据,最后使用残差搜索法或者零残差法进行辨识[20]。虚假数据注入攻击(FDIAs)作为一种新型的网络攻击手段由YAO Liu 等学者提出[21]。虚假数据注入攻击由攻击者掌握量测配置及网络拓扑结构后,针对传统电力系统状态估计的漏洞,伪造匹配虚假信息,成功躲避数据检测。基于篡改电力系统智能终端量测值和节点状态变量下进一步达到控制电力系统的运行或非法获得经济利益等目的[22,23]。文献[24]提出两个衡量状态估计的指标,利用攻击向量的0l 范数和1l 范数来分别表示不法分子进行虚假数据注入攻击的难易程度及其对量测量破坏的严重程度。文[25]在文献[24]的基础上考虑定量量测装置在受到不同程度保护下的 FDIAs 指标变化。文献[26]研究非线性交流潮流中线性攻击策略下的约束问题。文献[27]和文献[28]分别研究攻击向量的1l 范数在松弛算法与贪婪算法下的最优稀疏解问题。文献[29]分析了变压站互感器采样序列中遭受 FDIAs 后,系统状态估计受到的影响。文献[30]研究在交换式网络拓扑结构中虚假数据注入攻击带来的经济调度问题。通过综合上述文献对虚假数据注入攻击方法及特征的探讨为研究故障节点的跨空间传播分析奠定了基础。
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2 虚假数据注入攻击
 
能源互联网背景下的电力系统以信息流控制能量流,利用先进计量装置采集系统中状态量与模拟量,通过传输通道将数据信息送到调度中心,再由调度中心发出命令进行遥控与遥调,最终达到能量的高效利用。由于远动装置及传送过程各个环节造成的误差,使得直接测量的数据存在不同程度的误差,甚至有坏数据和虚假数据,极大地影响电力系统状态估计,导致电力系统难以安全稳定运行。虚假数据攻击(FDIAs)是攻击者可以访问当前电力系统监控设施,并在变电站等受保护的位置操作仪表的测量数据,如篡改某些状态变量,而且不被现有检测方法查出。如果这些不良测量影响状态估计的结果,由此产生的错误信息可以降低控制中心操作员的态势感知水平,从而帮助攻击者达到恶意破坏的目的。为了研究虚假数据攻击过程,本章主要是在基于加权最小二乘进行状态估计,并采用目标检测法与残差法对攻击向量的检测与识别。利用 1-范数优化后的攻击向量对 IEEE14 节点系统进行FDIAs,从而获得 FDIAs 的特征及攻击节点的成功率。
 
2.1 基于加权最小二乘的状态估计
电力系统的运行状态通过节点电压幅值与相角、支路有功与无功潮流、节点有功与无功注入量等物理量进行描述。状态估计利用经智能终端测量上述物理量并采用估计计算获得能表征电力系统运行的状态变量。电力系统利用不良数据检测(Bad Data Detection)来消除由于仪表故障或外部攻击而产生的错误测量。然而,虚假数据注入攻击事件给电网安全评估提出新的挑战。在获取系统拓扑结构的情况下,FDIAs 可以插入任何偏差的状态估计值以规避 BDD。
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2.2 不良数据的检测与辨识
不良数据检测是判别量测采样数据中是否存在不良数据,而辨识是为了甄别采样数据中哪些是不良数据,以便剔除或填补。由于电力系统调度中心获取的远动量测数据需要经过采集、传递、交换的过程,不可能保证所有的数据是准确无误的,有可能出现因设备原因或者网络原因造成数据损坏或偏差,造成传统的状态估计无法准确地估计真实值,极大地影响电网的实时调度管理。因此,不良数据检测与辨识的准确对电力系统安全运行至关重要。
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3 电力信息故障跨空间传播分析.......17
3.1 电力系统信息故障跨空间传播分析......17
3.2 基于元胞自动机与多层前馈神经网络的安全建模......18
3.3 算例仿真............22
3.4 小结....27
4 基于攻防博弈的电力系统安全分析......29
4.1 基于攻击路径与目标的安全分析...........29
4.2 基于层次分析法的节点重要度分析......30
4.3 基于节点状态的攻防博弈模型.......32
4.4 基于启发式算法的最优局部搜索...........35
4.5 攻防路径模式分析............36
4.6 算例分析............37
5 总结与展望......45
5.1 工作总结............45
5.2 工作展望............45
 
4 基于攻防博弈的电力系统安全分析
 
电网作为国民经济和社会发展的重要基础设施,必须有效地防止潜在的威胁。尽管电力信息化提高了电网的运行效率,但电力信息空间更容易遭受入侵者的恶意攻击,如上述第三章讨论入侵者对节点进行虚假数据注入攻击,故障信息节点可能跨空间影响物理节点的运行。所以,本章节结合通信网与电力网的交互特点,根据攻击者可能发动的攻击场景进行安全分析。综合考虑攻防双方基于不同场景下关于节点遭受攻击的成功率、重要度及期望收益等因素分析博弈双方的攻防策略。
 
4.1 基于攻击路径与目标的安全分析
近年来,攻击分子通过网络攻击手段入侵电力系统的基础设施,使得电网运行遭到破坏。如 2015 的乌克兰停电事故,文献[15]中分析攻击者是通过伪装 office 宏文件,由操作人员在不知情的情况下进行宏文件传播,最后入侵服务器并成功控制变电站的运行。智能变电站是智能电网建设中的重要环节,也是实现信息物理融合的关键基础设施。因此,根据智能变电站简化结构,从攻击目标与路径进行安全分析,智能变电站的简化结构如图 4.1 所示。由图 4.1 智能变电站的通信结构可知,乌克兰事件的攻击者首先成功攻击操作员站 2,通过光纤入侵服务器,最后成功控制变电站控制器。变电站的通信途径方式主要有企业数据网、电话网、无线网等。假设攻击者企图通过企业数据网进行攻击,则其会利用操作员站 1 的漏洞或者操作员的疏忽,将病毒或虚假数据导入数据网,在无警报的情况下进入服务器修改参数或命令,从而成功控制变电站控制器。因此,此类攻击路径:操作员站 1→企业数据网→服务器→变电站控制器→IED。类似的,假如根据无线网或企业电话网进行攻击,则需要成功入侵工程师站 1或工程师站 2。由于无线网的安全性能相对较差,因此攻击者可能绕过工程师站 1,直接在无线传输过程进行窃听、篡改或者拦截,使得 IED3 异常工作。
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总结
 
能源互联背景下的电力信息与物理紧密耦合,将互联网技术应用于传统电力系统管理与运行,实现多能源的实时感知与动态分布控制。伴随着能源互联网应用深化随之而来的海量数据信息给电力系统带来了信息安全隐患。针对电力信息物理融合系统的安全评估问题,本文进行了以下几个方面的研究:
(1)通过简单分析传统电力系统的状态估计方面的内容,如基于加权最小二的状态估计、基于目标极值函数检测及加权残差搜索辨识等,并以此为虚假数据注入攻击的展开作铺垫。结合通信网与电力网的特点,根据虚假数据注入攻击的约束条件构建攻击向量。利用 matpower 对 IEEE14 节点系统的虚假数据注入进行仿真,实验结果表明,虚假数据注入攻击的成功率与攻击向量选取的标准差及目标节点的电气关系等相关。
(2)在虚假数据注入攻击的基础上,研究信息层的故障可能会跨空间传播到物理层,继而影响电力系统的正常运行。在此背景下,本文构造了一种基于元胞神经网络的安全评估模型,模型中利用元胞矩阵状态表征方法实现数据节点不同状态量的数据融合,利用神经网络的拓扑“学习”元胞动态行为,模拟了数据节点状态转移过程,实验过程中反映了风险在数据节点跨空间随机传播特点。最后,通过计算得到了数据节点状态转移概率与评估指标,并以此分析系统可能的运行状况。
(3)研究电力信息物理融合安全中的攻防策略问题。本文根据实际电网可能遭受攻击场景对攻防路径作详细的分析,利用层次分析对攻击路径中的节点权重进行量化。通过博弈模型分析攻防双方行为顺序下的节点状态变化及攻防双方最优路径的搜索作了详细的探讨,综合攻击路径的成功率与收益最大化等因素得出攻防策略。攻防博弈模型采用多方面量化函数分析系统的脆弱性,为研究电力安全提供参考。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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