一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法技术方案

本发明专利技术提供一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法，包括：定义额外统计值S

【技术实现步骤摘要】
一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法


[0001]本专利技术属于发电机调频系统测量
，尤其涉及一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法。

技术介绍

[0002]智能电网包含着大量的互联区域，它们通过光纤、无线电和微波等通信链路将区域数据传送给控制中心，并接收控制中心的相应指令，通信链路虽然为数据传输提供支撑，但是也是黑客注入虚假数据攻击发电机调频系统的薄弱环节。
[0003]现有对发电机调频系统虚假数据注入攻击的研究几乎仅涉及虚假数据注入攻击对发电机调频系统的影响，而且缓解攻击的方法也仅仅是隔离受攻击的传感器。上述方式存在的技术问题是若隔离受攻击传感器一旦大于一定的阈值则会导致区域状态的估计变得不确定。虚假数据注入攻击向系统输送可以不被控制中心内的坏数据检测算法检测的虚假数据，直接影响系统频率，使决策发生错误，造成电力系统组件的巨大损坏和大量客户的电力中断。因此检测与缓解攻击对电网的稳定性与经济性有着至关重要的作用。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0005]本专利技术采用如下技术方案：
[0006]在一些可选的实施例中，提供一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法，包括：定义额外统计值S
t
持续追踪发电机调频系统残差的历史值，当所述额外统计值S
t
大于预定阈值δ时，则判定所述发电机调频系统受到攻击；利用未知输入估计算法对攻击进行估计并补偿。
[0007]进一步的，获取所述发电机调频系统残差的过程包括：
[0008]定义所述发电机调频系统的状态向量x
t
，建立状态空间模型；
[0009]构建所述发电机调频系统的状态空间矩阵，并将状态方程进行差分化处理，进而得到离散化状态空间模型x
t+1
＝Ax
t
+Bμ
t
+ω
t
，其中，A与B为状态空间矩阵的采样离散时间模型，x
t
和μ
t
分别为在t时刻的状态向量和输入向量，ω
t
表示过程噪声；
[0010]定义所述发电机调频系统的的观测向量y
t
＝Cx
t
+ν
t
，其中，ν
t
为测量噪声，C为测量方程矩阵；
[0011]卡尔曼滤波的迭代为：
[0012][0013]P
t|t+1
＝AP
t
‑1A
T
+Q；
[0014][0015]P
t|t
＝P
t|t
‑1‑
K
t
C
t
P
t|t
‑1；
[0016][0017]其中，为估计状态向量，P为估计的协方差矩阵，Q为过程噪声协方差矩阵，K为卡尔曼滤波增益，R为测量噪声协方差矩阵；
[0018]卡尔曼滤波增益进行收敛，则卡尔曼滤波更新为：
[0019][0020]等式P
t|t
＝P
t|t
‑1‑
K
t
C
t
P
t|t
‑1更新为：其中，R
t+1
为t+1时刻的发电机调频系统的残差。
[0021]进一步的，所述定义额外统计值S
t
持续追踪发电机调频系统残差的历史值的过程包括：预设一个额外统计值S
t
，并定义S0＝0和S
t+1
＝(S
t
+|R
t
|
‑
δ)
+
，其中，|X|
+
表示最大值(0,X)，在没有受到攻击时所述预定阈值δ按如下原则进行取值：|R
t
‑
δ|＜0；当所述额外统计值S
t
大于预定阈值δ时，即S
t
≥δ时，则判定所述发电机调频系统受到攻击，并在S
t+1
＝0时重新开始测试。
[0022]进一步的，所述利用未知输入估计算法对攻击进行估计并补偿的过程包括：
[0023]具有攻击信号的离散时间线性系统表示为：
[0024]x
t+1
＝Ax
t
+Bu
t
+GE
t
+ω
t
；
[0025]y
t
＝Cx
t
+Du
t
+HE
t
+v
t
；
[0026]其中，x
t
∈R
n
表示在时间t的状态向量，μ
t
∈R
n
是自然系统噪声，E
t
∈R
p
为攻击向量，y
t
∈R
l
是测量向量，D为测量方程矩阵，ω
t
为过程噪声，ν
t
为测量噪声，
[0027]利用t
‑
1之前的发电机调频系统的状态测量值，使用预测发电机调频系统t时刻状态，然后使用等式中的测量y
t
更新状态量预报值并得到最优状态估计误差的协方差矩阵p
xt|t
，最后用等式估计未知输入，其中，为估计的攻击向量，
[0028]在估计攻击向量E
t
的值后，将攻击向量E
t
自接收到的信号中减去，以补偿攻击。
[0029]本专利技术所带来的有益效果：
[0030]1.本专利技术基于卡尔曼滤波的历史残差追踪和未知输入估计算法，能够对发电机调频系统受到的攻击进行检测与缓解。
[0031]2.本专利技术获得了估计信号和发电机调频系统状态的最小方差无偏估计，确保了控
制中心所做决定的稳定性。
[0032]3.利用基于卡尔曼滤波的残差追踪法对攻击进行检验，对比直接应用残差值的方法不但提高了检测速度，而且在应对缓慢攻击更加有效。
[0033]4.本专利技术使得发电机调频系统在受到攻击时能够迅速作出反应，估计攻击值，并对攻击进行补偿，根据修正后的传感器信号做出决定，控制策略更加有效。
附图说明
[0034]图1是本专利技术的流程示意图；
[0035]图2是本专利技术二区域发电机调频系统模型示意图。
具体实施方式
[0036]以下描述和附图充分地展示出本专利技术的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法，其特征在于，包括：定义额外统计值S
t
持续追踪发电机调频系统残差的历史值，当所述额外统计值S
t
大于预定阈值δ时，则判定所述发电机调频系统受到攻击；利用未知输入估计算法对攻击进行估计并补偿。2.根据权利要求1所述的一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法，其特征在于，获取所述发电机调频系统残差的过程包括：定义所述发电机调频系统的状态向量x
t
，建立状态空间模型；构建所述发电机调频系统的状态空间矩阵，并将状态方程进行差分化处理，进而得到离散化状态空间模型x
t+1
＝Ax
t
+Bμ
t
+ω
t
，其中，A与B为状态空间矩阵的采样离散时间模型，x
t
和μ
t
分别为在t时刻的状态向量和输入向量，ω
t
表示过程噪声；定义所述发电机调频系统的的观测向量y
t
＝Cx
t
+v
t
，其中，ν
t
为测量噪声，C为测量方程矩阵；卡尔曼滤波的迭代为：P
t|t+1
＝AP
t
‑1A
T
+Q；P
t|t
＝P
t|t
‑1‑
K
t
C
t
P
t|t
‑1；其中，为估计状态向量，P为估计的协方差矩阵，Q为过程噪声协方差矩阵，K为卡尔曼滤波增益，R为测量噪声协方差矩阵；卡尔曼滤波增益进行收敛，则卡尔曼滤波更新为：等式P
t|t
＝P
t|t
‑1‑
K
t
C
t
P
t|t
‑1更新为：其中，R
t+1
为t+1时刻的发电机调频系统的残差。3.根据权利要求2所述的一种发电机调频系统虚假数据注入攻击的检测缓解方法，其特征在于，所述定义额外统计值S
t
持续追踪发电机调频...

【专利技术属性】
技术研发人员：张泰瑀，陈亮，郁辰，彭龙，王奕嘉，李文昊，葛艺炫，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：