基于模糊综合评判理论的电力信息系统安全风险评估模型及应用

提出一种基于模糊综合评判理论的信息系统安全风险综合评估模型与方法,实现量化信息系统安全风险的目标.通过确定信息系统的安全风险因素集、指标集以及因素的权重系数集,建立安全风险模糊综合评估矩阵,并应用于电力信息系统Web组件的安全风险评估.电力信息系统受到来自系统本身、外部环境以及人为和自然界的安全威胁, 应用建立的信息系统安全风险评估模型定量计算电力信息系统Web组件的安全风险值,为系统管理与使用部门采取相应的防护技术和管理措施提供理论依据.     

基于继电保护隐藏故障的系统连锁故障风险评估

针对电力系统隐藏故障造成的保护误动问题,提出基于熵权双基点法的电力系统连锁故障风险评估的新方法,在分析隐藏故障成因的基础上建立线路过负荷保护的隐藏故障模型来描述隐藏故障发生的概率。应用风险理论与效用风险函数对过负荷风险指标、失负荷风险指标、电压失稳风险指标和频率偏移风险指标等4个风险指标进行量化,得到风险指标值。结合熵权双基点法法计算出系统线路的风险贴近度。最后根据风险贴近度的计算结果对线路进行风险排序,找出系统中的脆弱线路,并据此提出了减小隐藏故障发生概率的改进措施。对IEEE 10机39节点系统仿真验证了该方法的可行性与正确性,为电力系统的检修维护和运行管理提供了参考和依据。     

一二次系统融合的电网风险评估实用化计算方法及数据建模研究

二次系统在电网安全运行中的地位日益重要,如何合理评价二次系统对一次系统的影响是全面的电网安全风险评估的难点。以保护系统为研究范例,提出了综合考虑保护功能分解及其与变电站二次元件的拓扑关系模型。依据物理组件与保护功能之间的拓扑关系,给出了由各组件故障概率构成的不同功能配置的保护系统故障概率计算模型。依据保护的失效以及误动和拒动行为对一次系统运行的不同影响,构造了一二次系统融合的风险评估体系及评估流程。基于IEC 61970 CIM标准进行一二次元件信息模型、计算交互模型和事件后果模型的数据建模,并阐述了其风险计算流程中的信息来源及关键步骤。     

基于函数挖掘的能源信息物理系统数据安全风险识别算法

数据安全风险评估对于能源信息物理系统安全稳定运行至关重要。现有的从二次设备、信息等角度来分析数据安全风险已经无法满足能源信息物理系统广泛的能源接入和各能源之间的能量、信息交互需求。首先提出基于粗糙集的数据安全风险要素特征选择算法,对影响能源信息物理系统中数据的安全风险特征集进行特征选择,降低能源信息物理系统数据安全风险要素集的维度;在此基础上,利用基因表达式编程（gene expression programming, GEP）的函数挖掘特性,提出基于混合GEP的能源信息物理系统数据安全风险识别算法,通过设计小生境种群生成策略以及动态自适应变异概率动态调整策略来提高数据安全风险识别的准确率和效率。仿真实验结果表明,所提算法对于复杂高维的能源信息物理系统数据安全风险集的识别和预测具有较高的准确率和较强的实用性,可为下一步制定能源信息物理系统数据安全防护策略提供理论方法支撑。     

基于模糊综合评判理论的电力信息系统安全风险评估模型及应用

提出一种基于模糊综合评判理论的信息系统安全风险综合评估模型与方法,实现量化信息系统安全风险的目标。通过确定信息系统的安全风险因素集、指标集以及因素的权重系数集,建立安全风险模糊综合评估矩阵,并应用于电力信息系统Web组件的安全风险评估。电力信息系统受到来自系统本身、外部环境以及人为和自然界的安全威胁, 应用建立的信息系统安全风险评估模型定量计算电力信息系统Web组件的安全风险值,为系统管理与使用部门采取相应的防护技术和管理措施提供理论依据。     

基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的电网二次设备运行状态风险评估

针对当前电网二次设备周期性检修效率低、评估结果过于依赖专家主观经验的问题,提出一种基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的二次设备运行状态风险评估方法。首先,基于Apriori关联规则挖掘算法筛选评估指标,构建二次设备运行状态风险评估指标体系。其次,采用属性层次分析法和反熵权法分别计算评估指标的主、客观权重,并基于合作博弈模型得到组合权重。最后,以云理论为基础构建基于云模型的二次设备风险评估模型。实例分析表明该方法简单易行,提高了评估结果的科学性与准确性,辅助电网二次设备运维人员制定科学合理的检修决策。     

网络通信系统的信息脆性风险评估

提出了一种基于脆性风险熵的网络通信系统信息脆性风险评估模型.脆性风险熵是衡量通信系统在某一时刻的脆性风险,即崩溃可能的不确定性的测度,反映了对系统的脆性风险的总体预测和把握的能力.基于脆性风险熵建立了信息脆性评估体系,且采用模糊推理方法,结合专家的经验,由脆性风险熵和风险熵变化率推理出衡量系统信息脆性风险的脆性度,反映了网络通信系统信息脆性风险的变化趋势,为决策人员提供了依据和支持,为系统下阶段的需求分析提供客观准确的数据.以一个具体网络测试系统为例说明此方法的先进性和有效性.     

基于风险传递网络的智能变电站二次系统风险评估

风险评估是运行管理中一项重要的工作。作为保障变电站安全运行的二次系统,很有必要进行风险评估。从之前的研究中可以看出,变电站二次系统风险评估难点在于二次设备数量多,关系复杂,难以统筹考虑,二次设备对一次设备的影响作为主要风险难以量化。为此,提出了风险传递和网络理论相结合的方法。风险评估分为两个部分,一为自身风险评估采用网络理论求解,另一部分为对一次系统的影响,采用风险传递的方式求取。针对不同工作部门的需要,提出了一套风险指标体系。最后采用一个实际运行的智能变电站二次系统验证该方法的正确性。     

基于ALARP准则的高比例新能源并网系统日前运行风险评估

为提高高比例新能源并网系统的运行安全性,提出含风电与光伏并网系统的日前运行风险评估模型,在计及风光有功出力不确定性、负荷不确定性和系统元件状态的基础上,考虑了风光联合有功出力以及天气对线路停运率的影响,以更准确地进行风险评估.在计及电压越限、线路有功功率越限和系统失负荷的传统风险指标体系基础上,增加稳态频率越限风险指标,以更全面地考量风险来源,并结合层次分析法与熵权法引入涵盖上述指标的综合风险指标;基于最低合理可行(ALARP)准则对各个风险指标进行等级划分,以更直观地反映运行风险的大小.采用非序贯蒙特卡洛法抽取系统状态和运行条件进行风险评估,以IEEE-RTS79系统为例,通过计算分析一天24 h中系统运行风险的变化,验证了所提模型和方法的有效性,为风险指标评级研究和以风电和光伏为代表的高比例新能源并网系统日前运行风险评估提供参考.     

基于多维关联信息融合的架空输电线路雷害风险评估方法

雷电是危害架空线路运行安全的主要因素,为了能够客观、科学地评价输电线路雷害风险,提出一种基于多维关联信息融合的输电线路雷害风险评估方法。首先采用关联规则量化输电线路所处的环境特征因子和本体特征因子与线路雷击故障的关联关系;其次结合信息熵理论确定各特征因子的熵权,采用灰色关联理论依据关联度和熵权确定不同特征因子的基本信度分配函数;然后通过证据理论融合多个特征因子的基本信度分配函数,确定待评估线路的雷击信度值;最后通过映射关系将雷击信度转换成输电线路雷击跳闸率,并确定风险等级。以南方某市级电网为例,利用该电网2003～2015年35～500kV架空输电线路雷击跳闸信息,构建架空输电线路雷害风险评估模型,评估结果与2016年和2017年实际线路雷击故障相吻合,从而证明了该方法的有效性。     

电网安全评估体系分析

从整体上将所评估的某一特定电网视为一广义节点系统,同时考虑电源侧、用户侧及其它电网通过联络对节点系统安全的影响。分析了影响电网安全的主要因素,提出了通过变化量、变化率和敏感性系数等3个指标定量分析不确定性因素的方法,构建了电网安全评估的3级指标体系。提出了基于多级模糊综合评估法的电网整体评估模型,利用群决策层次分析法和信息熵原理确定权重。算例结果表明,文中提出的方法能有效评估和分析电网的总体安全,对电网安全工作具有积极的指导意义。     

基于灰关联和D-S证据理论电网企业信息安全风险评估

随着信息化的加速发展,电网企业对信息系统依赖性越来越强,因此保证信息安全也成为电网企业信息管理的核心工作.提出一种灰色关联和D-S证据理论相结合的方法来评估电网企业信息系统安全风险.首先对指标参数值的不确定性进行分析,缺失指标参数值可能满足于均匀分布、指数分布或正态分布3种分布中的一种.根据历史数据和实际情况,判断并对缺失值进行填充.定义了区间转化算子,通过灰色关联法和隶属度矩阵确定不同指标的不确信度,进而构建了Mass函数矩阵,利用D-S合成算法对Mass函数进行信息融合,依据置信函数值对信息系统安全风险进行排序.通过实例证明了模型的有效性和可行性,研究结果显著降低了风险评估的不确定性,也为电网企业信息安全风险管理提供一种新的思路.     

考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化

综合考虑高压直流(LCC-HVDC)接入电网时已恢复负荷的频率调节特性、功率因数、大小与位置对受端系统安全性的影响,结合系统恢复过程中的负荷投入特点,提出了一种考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化方法。以直流接入时受端电网频率偏差最小化、节点电压偏移程度最小化和联合潮流熵最大化为优化目标,考虑机组出力、线路潮流等约束条件,采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解出负荷恢复的Pareto最优解集;然后根据三角模糊数和信息熵权法分别确定各属性的主客观权重,通过灰色关联分析模型对各方案进行多属性决策选出最满意的解。最后,通过含高压直流通道的新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

智能电网信息通信系统风险评估的模糊测度方法

信息系统与物理系统的深度融合给智能电网信息通信系统的风险评估带来了新的挑战。由于电力网与电力信息网之间的耦合程度越来越深,造成电力信息通信网络的风险评估是一个多层次、多指标,且指标之间具有深度相关性的问题。在此背景下,研究了一种综合的风险评估模型。首先,构建了电力信息通信网络风险评估的指标体系。然后,利用模糊测度和模糊积分法对风险进行综合评估;其中,利用主、客观相结合的权重计算方法来确定单指标的模糊密度,将得到的模糊密度进行模糊测度后,用模糊积分算子来融合指标集合的综合估计值。最后,基于最大隶属度原则得到综合的风险评估值。通过算例分析,验证了该方法的有效性。     

基于模糊综合评判法的电力网络信息系统安全评估

结合电力企业网络信息系统的现状和面临的安全威胁,建立了一种新的电力企业网络安全模型,确定了影响网络安全的众多因素及其子因素。采用模糊数学理论给出了多级模糊综合评判模型及其评价方法,根据电力网络信息系统的特点确定模糊评判矩阵,并采用Delphi法确定主因素权重系数,以模糊度量方式评价电力网络信息系统的安全性能。实例分析结果验证了文章所述方法的可行性和有效性。     

基于安全性风险评估与保险机制的可用输电能力决策

针对现有可用输电能力(available transfer capability, ATC)决策方法难以兼顾安全性与经济性,且电网公司决策后面临的赔偿损失风险缺乏有效的处理机制,提出一种基于安全性风险评估与保险机制的ATC决策方法。首先,引入安全性综合风险指标作为决策参考依据,提出考虑N-1故障安全性风险的ATC决策方法;然后,为量化电网公司ATC决策后的效益与风险,计及不确定性因素影响,建立ATC风险效益评估相关指标;最后,将保险理论引入电网公司风险管理中,利用保险机制适当转移规避因必要时中断负荷而导致的赔偿损失风险。算例结果表明:所提方法能够在满足一定安全约束的条件下,提高电网公司经济效益,引入保险机制有利于进一步控制风险损失,提升收益稳定性,可为电网公司ATC决策提供参考。     

基于RS和GA的动态模糊神经网络在短期电力负荷预测中应用

分析和探讨了粗糙集（RS）理论、遗传算法（GA）、模糊神经网络相结合的短期负荷预测方法。首先,对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息．最后用得到的属性作为模糊神经网络的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络DFNN（Dynamic Fuzzy Neural Network）,并采用具有全局寻优能力的遗传算法训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的缺点。用该方法与常用BP神经网络及Fuzzy法分别对某电网进行一周的日负荷预测．实例的对比分析表明了该方法收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大改善。     

考虑安全性和经济性的连锁故障预防控制策略

为阻止源头性故障引发连锁故障的安全问题,文章提出一种考虑安全性和经济性的连锁故障预防控制策略.首先,根据继电保护的动作特性给出一种判别连锁故障的数学形式.其次,以电网安全裕度和发电运行成本分别评价系统的安全性和经济性,以支路脆弱性评估方法选取初始故障,构建了针对不同初始故障作用下的连锁故障预防控制模型.该模型是一种双层...     

基于信息熵和层次分析法的电网节点脆弱度评估

针对采用复杂网络理论指标评估电网节点脆弱性时存在的不足,提出基于熵权模糊综合评价的节点脆弱度评估模型。模型建立在信息熵和层次分析法理论基础上,综合节点的客观数据信息和主观专家意见,实现对电网节点脆弱度的全面评价。本文方法既可以根据熵权或专家权重进行优选,还可采用两者相结合的综合权重进行决策,而且便于扩展。以IEEE39节点系统验证了本文方法的有效性。     

基于多维结构熵的智能电网信息管理系统复杂性评估

智能电网信息管理系统复杂性评估是智能电网研究的新内容,目前尚无成形的理论。研究了智能电网信息管理系统的复杂性特征,提出了基于结构熵的复杂性评估方法,从系统主站层、通信网络层、智能终端设备层3个层面对智能电网信息管理系统的各个复杂性测量因素进行计算。在引入管理功和多维熵空间尺度理论的基础上,建立了基于多维结构熵的智能电网信息管理系统复杂性评估模型。该模型可以评估系统内部各层复杂性和整体复杂性,为系统的设计研发、运行维护和后续优化提供参考。以某市的智能电网信息管理系统为例,验证了模型的合理性。