一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法技术方案

本发明专利技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法。根据该实施例的方法，建立综合能源信息物理系统的分层模型；基于所述分层模型的风险指标，对所述综合能源信息物理系统的运行风险进行量化评估；基于所述分层模型的韧性指标，对所述综合能源信息物理系统的韧性进行量化评估；基于运行风险和韧性的量化评估结果，对所述综合能源信息物理系统的薄弱环节进行辨识。本发明专利技术提供的技术方案能够有效辨识综合能源信息物理系统的薄弱环节。理系统的薄弱环节。理系统的薄弱环节。

【技术实现步骤摘要】
一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法。

技术介绍

[0002]作为一种融合多种新型清洁能源的新模式和新业态，综合能源系统(IES)在全球蓬勃发展。能源互联网下的IES通信基础设施建设不断完善，信息网络日趋复杂，IES逐渐演变为典型的信息物理系统(CPS)。
[0003]近年来，为了防范能源系统的网络攻击，对综合能源信息物理系统(IECPS)安全运行提出了更高的要求。影响能源系统安全运行的网络攻击方式可分为三种类型，分别为：破坏信息完整性的虚假数据注入(FDI)攻击、破坏通信设备和资源可用性的拒绝服务(Dos)攻击、延时攻击。上述攻击均会给IECPS薄弱环节的辨识带来极大的挑战。
[0004]因此，目前亟待需要提供一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法来解决上述技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术一个或多个实施例描述了一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法，能够有效辨识综合能源信息物理系统的薄弱环节。
[0006]本专利技术实施例提供了一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法，包括：
[0007]建立综合能源信息物理系统的分层模型；其中，所述分层模型包括能源层模型、传输层模型和信息层模型，所述能源层模型用于负责“电
‑
热
‑
气”能量流的传输与转换，所述传输层模型用于实时采集所述能源层模型的运行数据并发送给所述信息层模型，所述信息层模型用于将所述运行数据进行决策并将决策后的结果通过所述传输层模型发送给所述能源层模型；
[0008]基于所述分层模型的风险指标，对所述综合能源信息物理系统的运行风险进行量化评估；其中，所述风险指标包括电力系统线路过载风险指标、热力系统管道流量越限风险指标、燃气系统管道流量越限风险指标；
[0009]基于所述分层模型的韧性指标，对所述综合能源信息物理系统的韧性进行量化评估；其中，所述韧性指标用于表征极端自然灾害出现时所述综合能源信息物理系统的每种故障状态下的指标；
[0010]基于运行风险和韧性的量化评估结果，对所述综合能源信息物理系统的薄弱环节进行辨识；其中，所述薄弱环节包括薄弱支路和薄弱时刻。
[0011]根据本专利技术实施例提供的方法，通过寻找综合能源信息物理系统薄弱线路和薄弱时刻，有效管控正常运行、极端灾害和信息物理协同攻击场景下综合能源信息物理系统需要面对的安全运行风险，贯彻落实能源安全新战略，具有广泛的实用性；能够将复杂的综合能源信息物理系统分解为能源层、传输层和信息层，闭环管理“状态感知
‑
信息传输
‑
优化决
策
‑
指令执行”，实现“电
‑
热
‑
气”能源耦合的综合能源信息物理系统一体化架构；综合考虑“源
‑
荷”不确定性和系统随机故障，实现综合能源信息物理系统的薄弱点和薄弱时间的“风险
‑
韧性”双维度评估，有效地降低综合能源信息物理系统在正常运行、极端灾害和信息物理协同攻击场景下的安全风险经济损失。提出的“风险
‑
韧性”双维度综合辨识方法普适性高，辨识能力强，能够提前采取经济调度等相关措施预防正常运行、极端灾害和信息物理协同攻击场景下综合能源信息物理系统大面积失电现象的发生，维持综合能源信息物理系统安全稳定运行，更具学术意义和工程价值。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1示出了根据一个实施例的综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法的流程图；
[0014]图2示出了根据一个实施例的综合能源信息物理系统薄弱环节辨识方法逻辑架构图；
[0015]图3示出了根据一个实施例的综合能源信息物理系统整体架构图；
[0016]图4示出了根据一个实施例的综合能源信息物理系统能源站能源转换关系图；
[0017]图5示出了根据一个实施例的综合能源信息物理系统薄弱环节辨识综合评估流程图。
具体实施方式
[0018]下面结合附图，对本专利技术提供的方案进行描述。
[0019]图1示出根据一个实施例的综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法的流程图。可以理解，该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台、设备集群来执行。如图1和图2所示，该方法包括:
[0020]步骤100、建立综合能源信息物理系统的分层模型；其中，分层模型包括能源层模型、传输层模型和信息层模型，能源层模型用于负责“电
‑
热
‑
气”能量流的传输与转换，传输层模型用于实时采集能源层模型的运行数据并发送给信息层模型，信息层模型用于将运行数据进行决策并将决策后的结果通过传输层模型发送给能源层模型；
[0021]步骤102、基于分层模型的风险指标，对综合能源信息物理系统的运行风险进行量化评估；其中，风险指标包括电力系统线路过载风险指标、热力系统管道流量越限风险指标、燃气系统管道流量越限风险指标；
[0022]步骤104、基于分层模型的韧性指标，对综合能源信息物理系统的韧性进行量化评估；其中，韧性指标用于表征极端自然灾害出现时综合能源信息物理系统的每种故障状态下的指标；
[0023]步骤106、基于运行风险和韧性的量化评估结果，对综合能源信息物理系统的薄弱环节进行辨识；其中，薄弱环节包括薄弱支路和薄弱时刻。
[0024]在本实施例中，通过寻找综合能源信息物理系统薄弱线路和薄弱时刻，有效管控正常运行、极端灾害和信息物理协同攻击场景下综合能源信息物理系统需要面对的安全运行风险，贯彻落实能源安全新战略，具有广泛的实用性；能够将复杂的综合能源信息物理系统分解为能源层、传输层和信息层，闭环管理“状态感知
‑
信息传输
‑
优化决策
‑
指令执行”，实现“电
‑
热
‑
气”能源耦合的综合能源信息物理系统一体化架构；综合考虑“源
‑
荷”不确定性和系统随机故障，实现综合能源信息物理系统的薄弱点和薄弱时间的“风险
‑
韧性”双维度评估，有效地降低综合能源信息物理系统在正常运行、极端灾害和信息物理协同攻击场景下的安全风险经济损失。提出的“风险
‑
韧性”双维度综合辨识方法普适性高，辨识能力强，能够提前采取经济调度等相关措施预防正常运行、极端灾害和信息物理协同攻击场景下综合能源信息物理系统大面积失电现象的发生，维持综合能源信息物理系统安全稳定运行，更具学术意义和工程价值。
[0025]IECP本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合能源信息物理系统薄弱环节的辨识方法，其特征在于，包括：建立综合能源信息物理系统的分层模型；其中，所述分层模型包括能源层模型、传输层模型和信息层模型，所述能源层模型用于负责“电
‑
热
‑
气”能量流的传输与转换，所述传输层模型用于实时采集所述能源层模型的运行数据并发送给所述信息层模型，所述信息层模型用于将所述运行数据进行决策并将决策后的结果通过所述传输层模型发送给所述能源层模型；基于所述分层模型的风险指标，对所述综合能源信息物理系统的运行风险进行量化评估；其中，所述风险指标包括电力系统线路过载风险指标、热力系统管道流量越限风险指标、燃气系统管道流量越限风险指标；基于所述分层模型的韧性指标，对所述综合能源信息物理系统的韧性进行量化评估；其中，所述韧性指标用于表征极端自然灾害出现时所述综合能源信息物理系统的每种故障状态下的指标；基于运行风险和韧性的量化评估结果，对所述综合能源信息物理系统的薄弱环节进行辨识；其中，所述薄弱环节包括薄弱支路和薄弱时刻。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能源层模型包括电力系统能量流模型、热力系统能量流模型和燃气系统能量流模型，其中：所述电力系统能量流模型为：P
e,inj
＝Y
e
θP
e
＝diag(P
e,inj
)+P
e,bran
式中，P
e,inj
为N
e
维节点注入功率列向量，N
e
为电力系统节点数；Y
e
为N
e
阶节点电纳矩阵；θ为N
e
维节点电压相角列向量；P
e,bran
为N
e
阶支路潮流矩阵；A
e
为N
e
维单位行向量；
⊙
表示矩阵对应位置元素相乘；diag(
·
)表示以该向量为对角元素的对角矩阵；P
e
的对角元素为节点注入功率，元素大于0表示功率注入，对应节点为发电机；元素小于0表示功率流出，对应节点为负荷；P
e
的非对角元素为支路有功潮流，具有方向性，流入支路为正方向，流出支路为负方向；所述热力系统能量流模型为：P
h,inj
＝C
p
Y
h
p
h
(T
s
‑
T
r
)T
end
＝(T
start
‑
T
a
)exp(
‑
λL/C
p
M
h,bran
)+T
a
T
out
∑m
out
＝∑(m
in
T
in
)P
h
＝diag(P
h,inj
)+M
h,bran
式中，P
h,inj
为N
h
维节点注入热功率列向量，N
h
为热力系统节点数；C
p
为水的比热容；Y
h
为N
h
阶水力节点导纳矩阵；p
h
为N
h
阶节点压力列向量；T
s
、T
r
分别为N
h
维节点供水温度矩阵和回水温度矩阵；M
h,bran
为N
h
阶管道流量矩阵；A
h
为N
h
维单位行向量；E
h,b
为N
h
阶支路水源参数矩阵；T
end
、T
start
和T
a
分别为管道末节点温度矩阵、管道首节点温度矩阵和环境温度矩阵；λ为导热系数；L为管道长度矩阵；T
out
和T
in
分别为节点混合温度和水流流入温度；m
out
和m
in
分别为流出和流入管道的流量；P
h
的对角元素为节点注入热功率，元素大于0表示热功率注入，
对应节点为热源；元素小于0表示功率流出，对应节点为热负荷。P
h
的非对角元素为管道流量，流量具有方向性，流入支路为正方向，流出支路为负方向；所述燃气系统能量流模型为:M
g,inj
＝Y
g
p
g
M
g
＝diag(M
g,inj
)+M
g,bran
式中，M
g,inj
为N
g
维节点注入流量列向量，N
g
为燃气系统节点数；Y
g
为N
g
阶燃气系统节点导纳矩阵；p
g
为N
g
维节点压力列向量；M
g,bran
为N
g
阶管道流量矩阵；A
g
为N
g
维单位行向量；E
g,b
和K
g,b
分别为各管道支路气源、受控气源参数组成的N
g
阶矩阵；M
g
的对角元素为燃气系统节点注入流量，元素大于0表示天然气注入，对应节点为气源；元素小于0表示天然气流出，对应节点为气负荷。M
g
的非对角元素为天然气管道流量，流量具有方向性，流入支路为正方向，流出支路为负方向。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传输层模型包括接口模型、上传通信信道模型和下传通信信道模型，其中：所述接口模型为：所述接口模型为：式中，C
k1
为能源层与传输层间的接口矩阵，k1∈{e,h,g,ES}；e表示电力系统，h表示热力系统，g表示燃气系统，ES表示能源站；C
k1
中的元素由1和0组成，元素为1表示对应节点或支路配置了RTU传感器，元素为0表示未配置RTU传感器；C
k2
为传输层与信息层间的接口矩阵，k2∈{e,h,g,ES}；C
k2
中的元素由1和0组成，元素为1表示对应节点或支路配置了RTU执行器，元素为0表示未配置RTU执行器；所述上传通信信道模型和所述下传通信信道模型均为：所述上传通信信道模型和所述下传通信信道模型均为：
式中，T
k,up
为负责将各能源网络和能源站运行数据从RTU传感器传至信息层的上传通信信道矩阵，k∈{e,h,g,ES}；T
k,down
为负责将信息层控制指令传至RTU执行器的下传通信信道矩阵；T
k,up
和T
k,down
中的元素由1和0组成，元素为1表示对应各节点或支路的RTU与信息层之间存在上传或下传通道，元素为0表示不存在该通道。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息层模型是通过如下公式进行建立的：的：的：的：的：的：ΔW＝JΔXΔW＝[ΔP
e
ΔP
h
ΔTΔM
g
]ΔX＝[ΔθΔM
h
ΔTΔp
g
]式中，为能源层的潮流信息接收矩阵；为能源层的网络拓扑接收矩阵；为综合能源系统的广义优化决策函数；G
k
的对角元素表示电力系统和热力系统的节点注入功率调节指令、燃气系统的节点注入流量调节指令、能源站节点功率调节指令；G
k
的非对角元素表示各能源网络支路以及能源站支路的分合闸指令；为电力系统、热力系统或能源站按信息层指令调节后的节点注入功率；为燃气系统按信息层指令调节后的节点注入流量；Tk
ord
为各能源...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗必雄，潘军，刘晓鸥，黄晶晶，刘建伟，杨利鸣，
申请(专利权)人：中国电力工程顾问集团有限公司，
类型：发明
国别省市：