【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电系统，尤其涉及一种基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法及相关装置。
技术介绍
1、随着分布式可再生能源的迅速发展，新型配电系统较之传统配电系统发生了新变化，形成了配电侧有源化、供电方式多元化、电力网络信息化的新特征。高比例新能源发电与高比例电力电子器件的接入，导致新型配电系统整体惯性下降，从而导致其安全稳定运行能力进一步降低。同时，新型配电系统作为一个典型的信息物理系统，在结合网络通信后，由于网络通信的复杂性与开放性，新型配电系统在信息层面将出现网络安全边界模糊淡化、海量数字化设备的接入导致网络攻击种类复杂、分布广泛等信息安全挑战，因此新型配电系统面临更加复杂的物理信息风险威胁，这些风险威胁不仅包括传统电气领域的风险威胁，还包含网络攻击、信号干扰等信息领域的风险，从而导致配电系统偏离正常运行状态，影响配电系统的安全运行。传统的异常检测方式无法应对星地融合新型配电系统中的海量电力和非电力异构数据，无法准确地识别出系统异常，因此无法有效地量化表征系统风险，导致配电系统存在巨大安全隐患。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法及相关装置，旨在解决现有技术无法应对星地融合新型配电系统中的海量电力和非电力异构数据，无法准确地识别出系统异常，因此无法有效地量化表征系统风险，导致配电系统存在巨大安全隐患的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于角度的星地融合新型
3、获取星地融合新型配电系统中各节点的运行参数，所述运行参数包括电力运行参数和通信运行参数；
4、对所述运行参数进行预处理，获取各节点的多维特征数据，并基于所述多维特征数据构建风险特征数据集，所述多维特征数据包括电力特征数据和通信特征数据，所述风险特征数据集包括各节点对应的状态点，所述状态点为所述节点对应的特征状态；
5、基于所述风险特征数据集构建各节点的角度谱，所述角度谱包括所述星地融合新型配电系统中的各节点与其他节点之间的角度参数；
6、基于所述角度谱识别所述节点中的异常节点；
7、根据所述角度谱和所述异常节点生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图。
8、可选地，所述基于所述风险特征数据集构建各节点的角度谱，包括：
9、基于所述风险特征数据集生成各节点对应的点向量；
10、根据所述点向量确定各节点之间的差向量：
11、；
12、其中，分别为风险特征数据集中的状态点对应的点向量，分别为状态点与点对的差向量；
13、基于所述差向量计算各节点之间的角度参数：
14、；
15、其中，为角度参数，为向量的欧式范数，为向量的点乘；
16、根据各节点之间的角度参数构建各节点的角度谱。
17、可选地，所述基于所述角度谱识别所述节点中的异常节点，包括：
18、对各节点的角度谱进行离散分析，获取各节点的角度谱的角度离散分布信息；
19、根据所述角度离散分布信息确定各节点的角度谱的角度变化程度；
20、获取角度异常识别条件，所述角度异常识别条件包括所述节点的角度谱的角度变化程度小于边界点角度谱的角度变化程度；
21、根据所述角度异常识别条件和各节点的角度谱的角度变化程度识别所述节点中的异常节点。
22、可选地，所述根据所述角度谱和所述异常节点生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图，包括：
23、基于所述角度谱计算各节点对应的离群因子值：
24、；
25、；
26、；
27、其中，分别为风险特征数据集中的状态点对应的点向量，分别代表风险特征数据集中除了状态点以外的所有状态点的点对组合，分别为状态点与点对的差向量，为风险特征数据集中的状态点的离群因子值，代表方差，代表期望；
28、根据各节点对应的离群因子值和所述异常节点生成所述星地融合新型配电系统的异常量化结果；
29、基于所述异常量化结果生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图。
30、可选地，所述基于所述异常量化结果生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图，包括：
31、基于所述离群因子值对所述异常节点的异常程度进行量化，获取所述异常节点的异常状态参数；
32、根据所述风险特征数据集获取各节点的时空特征信息；
33、将各节点的时空特征信息与各节点对应的离群因子值进行匹配，获得各节点的风险状态参数；
34、基于所述异常节点的异常状态参数和各节点的风险状态参数生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图。
35、可选地，所述对所述运行参数进行预处理，获取各节点的多维特征数据，并基于所述多维特征数据构建风险特征数据集，包括：
36、对所述运行参数进行特征分析，获得原始电力特征数据和原始通信运行特征数据；
37、获取所述星地融合新型配电系统中各节点的状态数据，所述状态数据包括时间状态信息和空间状态信息；
38、基于所述状态数据对所述原始电力特征数据和所述原始通信运行特征数据进行同步处理，获得各节点的多维特征数据，所述同步处理包括时间同步处理和空间同步处理；
39、对所述多维特征数据进行归一化处理，并基于归一化处理后的多维特征数据构建风险特征数据集。
40、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征装置，所述基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征装置包括：
41、数据获取模块，用于获取星地融合新型配电系统中各节点的运行参数，所述运行参数包括电力运行参数和通信运行参数；
42、数据处理模块，用于对所述运行参数进行预处理，获取各节点的多维特征数据，并基于所述多维特征数据构建风险特征数据集，所述多维特征数据包括电力特征数据和通信特征数据，所述风险特征数据集包括各节点对应的状态点，所述状态点为所述节点对应的特征状态；
43、角度计算模块，用于基于所述风险特征数据集构建各节点的角度谱，所述角度谱包括所述星地融合新型配电系统中的各节点与其他节点之间的角度参数；
44、异常识别模块，用于基于所述角度谱识别所述节点中的异常节点；
45、异常表征模块，用于根据所述角度谱和所述异常节点生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图。
46、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述基于所述风险特征数据集构建各节点的角度谱，包括：
3.如权利要求2所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述基于所述角度谱识别所述节点中的异常节点，包括：
4.如权利要求3所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述根据所述角度谱和所述异常节点生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图，包括：
5.如权利要求4所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述基于所述异常量化结果生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图，包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述对所述运行参数进行预处理，获取各节点的多维特征数据，并基于所述多维特征数据构建风险特征数据集，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述基于所述风险特征数据集构建各节点的角度谱，包括：
3.如权利要求2所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述基于所述角度谱识别所述节点中的异常节点，包括：
4.如权利要求3所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述根据所述角度谱和所述异常节点生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图，包括：
5.如权利要求4所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述基于所述异常量化结果生成所述星地融合新型配电系统的风险热力图，包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征方法，其特征在于，所述对所述运行参数进行预处理，获取各节点的多维特征数据，并基于所述多维特征数据构建风险特征数据集，包括：
7.一种基于角度的星地融合新型配电系统风险异常识别与量化表征装置，其特征在于，所述基于角度...
【专利技术属性】
技术研发人员：练之洁，吴梦轲，刘继洋，余会洁，周全，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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