【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统领域，涉及一种配电网连锁故障严重程度预测方法及相关装置。
技术介绍
1、随着现代配电系统不断融入大量网络测控终端，电力网络的智能化水平显著提升。但与此同时，并网的分布式光伏系统也面临着前所未有的安全挑战，尤其是跨域攻击的风险显著增加，这些攻击可能源自外部黑客的恶意行为或内部系统的不当操作。这种跨域攻击不仅针对信息网络，更直接威胁到电力系统的物理安全，使得分布式光伏系统的稳定运行岌岌可危。
2、一旦并网的分布式光伏系统遭受跨域攻击，其物理侧的负荷也将出现异常波动，这不仅影响光伏电站自身的发电效率，更可能对整个电网的供需平衡造成冲击。这种异常波动可能引发以局域性电压缺失为表现形态的连锁故障，进而可能导致电网局部甚至全局的瘫痪，对电力系统的稳定运行和供电质量造成极大威胁。
3、为了有效应对跨域攻击带来的连锁故障风险，提高安全防护的精度和效率，对跨域攻击下配电网连锁故障严重程度实现准确预估是重要的前提条件。然而，目前面对跨域攻击大多从电力系统信息侧层面分析跨域攻击传播路径，无法准确获取跨域攻击对电力系统物理侧配电网的影响程度，因此无法对配电网连锁故障的严重程度进行准确评估，进而导致无法精准地判断跨域攻击下的风险情况，不能确保配电网的安全稳定运行。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种配电网连锁故障严重程度预测方法及相关装置。
2、为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
3、
4、可选的，所述筛选配电网的各攻击对象节点包括：基于配电网的网络节点拓扑图，得到各可能攻击对象节点的度中心性、介数中心性以及接近中心性，并根据所述度中心性、介数中心性以及接近中心性，得到各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数；获取各可能攻击对象节点的有功功率输出值；根据各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数以及有功功率输出值，得到各可能攻击对象节点的业务重要度定量值；基于预设的跨域攻击节点总数目和各可能攻击对象节点的业务重要度定量值，以所有攻击对象节点的业务重要度定量值综合最大为目标，从各可能攻击对象节点中筛选攻击对象节点。
5、可选的，所述基于配电网的网络节点拓扑图，得到各可能攻击对象节点的度中心性、介数中心性以及接近中心性，并根据所述度中心性、介数中心性以及接近中心性，得到各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数包括：通过下式得到各可能攻击对象节点的度中心性：
6、
7、其中，pvx为可能攻击对象节点i的度中心性，ki为网络节点拓扑图中直接与可能攻击对象节点i相连的边的数量，n为可能攻击对象节点总数量。
8、通过下式得到各可能攻击对象节点的介数中心性：
9、
10、其中，pvy为可能攻击对象节点i的介数中心性，为经过可能攻击对象节点i且为最短路径的路径数量，gst表示连接网络节点拓扑图中任意两个非可能攻击对象节点的最短路径的路径数量。
11、通过下式得到各可能攻击对象节点的接近中心性：
12、
13、其中，pvz为可能攻击对象节点i的接近中心性，dij为可能攻击对象节点i到节点j的距离。
14、通过下式得到各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数：
15、
16、其中，pvi为可能攻击对象节点i的网络中心性综合指标参数。
17、可选的，所述根据各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数以及有功功率输出值，得到各可能攻击对象节点的业务重要度定量值包括：通过下式得到各可能攻击对象节点的业务重要度定量值：
18、
19、其中，ii为可能攻击对象节点i的业务重要度定量值，t为时间区段总数，pvi为可能攻击对象节点i的网络中心性综合指标参数，pi[tt]为可能攻击对象节点i在时段t下的有功功率输出值，n为可能攻击对象节点总数。
20、可选的，所述获取配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子包括：求解在跨域攻击影响下的潮流修正方程，获取配电网内各攻击对象节点在攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子；其中，在跨域攻击影响下的潮流修正方程为：
21、
22、当i≠j时：
23、
24、当i＝j时：
25、
26、其中，n为配电网中非平衡节点个数，pi和qi分别为节点i处注入的有功功率和无功功率大小，ui为节点i处的电压相量值，uj为节点j处的电压相量值，δpi为节点i处的有功功率损失值，δqi为节点i处的无功功率损失值，gij和bij分别为节点i和节点j间导纳矩阵的实部和虚部，δij为节点i和节点j间电压相角差；hnn为节点i处有功功率变化对节点j处相角变化的偏导数，nnn为节点i处有功功率异动对节点j处电压幅值变化的偏导数与配网正常运行下节点j处电压值的乘积，jnn为节点i处无功功率变化对节点j处相角变化的偏导数，lnn为节点i处无功功率异动对节点j处电压幅值变化的偏导数与配网正常运行下节点j处电压值的乘积，δδn为节点n处的相角改变量，δun为节点n处的电压幅值改变量；nij为节点i处无功功率异动对节点j处电压幅值变化的偏导数与配网正常运行下节点j处电压值的乘积，lij为节点i处有功功率异动对节点j处电压幅值变化的偏导数与配网正常运行下节点j处电压值的乘积。
27、
28、其中，为节点i对节点j的有功灵敏度因子，为节点i对节点j的无功灵敏度因子。
29、可选的，所述根据配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子以及各攻击对象节点的功率异动值，得到配电网的各节点电压幅值改变量均值包括：通过下式得到配电网的各节点电压幅值改变量均值：
30、
31、其中，δt为配电网的各节点电压幅值改变量均值，s为配电网的节点总数，n′为配电网的攻击对象节点总数，为节点i对节点j的有功灵敏度因子，δpi为节点i的有功功率异动值，为节点i对节点j的无功灵敏度因子，δqi为节点i的无功功率异动值。
32、本专利技术第二方面，提供一种配电网连锁故障严重程度预测系统，包括：攻击对象节点筛选模块，用于筛选配电网的各攻击对象节点；数据处理模块，用于获取配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子以及各攻击对象节点的功率异动值；严重程度预测模块，用于根据配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子以及本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述筛选配电网的各攻击对象节点包括：
3.根据权利要求2所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述基于配电网的网络节点拓扑图，得到各可能攻击对象节点的度中心性、介数中心性以及接近中心性，并根据所述度中心性、介数中心性以及接近中心性，得到各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数包括：
4.根据权利要求2所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述根据各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数以及有功功率输出值，得到各可能攻击对象节点的业务重要度定量值包括：
5.根据权利要求1所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述获取配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子包括：
6.根据权利要求1所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述根据配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子以及各攻击对象节点的功率异动值，得到配
7.一种配电网连锁故障严重程度预测系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的配电网跨域攻击下连锁故障严重程度预测系统，其特征在于，所述攻击对象节点筛选模块具体用于：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述配电网连锁故障严重程度预测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述配电网连锁故障严重程度预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述筛选配电网的各攻击对象节点包括：
3.根据权利要求2所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述基于配电网的网络节点拓扑图，得到各可能攻击对象节点的度中心性、介数中心性以及接近中心性，并根据所述度中心性、介数中心性以及接近中心性，得到各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数包括：
4.根据权利要求2所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述根据各可能攻击对象节点的网络中心性综合指标参数以及有功功率输出值，得到各可能攻击对象节点的业务重要度定量值包括：
5.根据权利要求1所述的配电网连锁故障严重程度预测方法，其特征在于，所述获取配电网内各攻击对象节点在跨域攻击影响下对各节点的有功灵敏度因子包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：仇慎健，费稼轩，邵志鹏，姚启桂，刘全，黄伟聪，张小建，郭骞，沈文，俞庚申，杨金喜，葛忠宝，
申请(专利权)人：国网智能电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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