基于攻击图的电网信息物理融合系统风险定量评估

由于信息和通信技术的广泛应用,现代电网已成为一个实时感知、动态控制与信息服务的多维异构复杂系统,即电网信息物理融合系统(电网CPS)。信息系统与电力系统的深度融合使得电网面临更多的网络威胁。在此背景下,本文提出了虚假数据注入攻击下的电网信息物理融合系统风险定量评估方法。针对攻击建立了数据流传递的电力信息安全模型,将攻击分为两个过程:首先选择变电站注入虚假数据,然后基于通信拓扑图构建了流传递路径,采用攻击图量化攻击源信息传递模型,并基于故障下最优负荷削减策略对电力系统潜在后果进行了定量评估。最后通过算例研究,确定考虑网络攻击因素下系统的薄弱节点,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于深度学习的电力工控流量应用层报文异常检测

准确可靠的电力工控流量异常检测方法是识别网络攻击和实现主动防御的关键手段，对于保证电网的安全稳定运行具有重要意义。文中针对现有电力工控流量异常检测方法存在的检测深度不足、攻击分类少、未知异常识别能力弱等问题，提出了一种基于飞蛾扑火优化(MFO)算法和一维卷积神经网络(1D-CNN)的电力工控流量应用层报文异常检测方法。首先，在深度协议解析的基础上对流量数据的应用层报文进行多维度特征提取；其次，利用随机森林算法计算特征重要度，剔除冗余特征；然后，训练所搭建的1D-CNN报文异常检测模型，并结合MFO算法进行超参数调优，提升模型性能；最后，利用Softmax分类器输出报文的异常检测结果。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于量子密钥分发的新型城镇电力业务安全交互架构

电力系统规模庞大、微电网众多、网络边界模糊且运行环境复杂多样,使得传统城镇电网的安全威胁日益尖锐。为适应新型城镇化的发展需求,弥补电力设备加密密钥在线更新及时性不足的问题,对电力量子保密通信实用化技术和核心业务特征进行研究,提出了新一代高安全等级保护的电力量子保密通信架构,用以提升电力信息加密传输的安全级别。基于实际城镇电网线路和试验环境开展所提方案的性能测试,结果表明所提方法满足电力业务的运营需求,可有效提升电网的安全防护能力。     

基于马尔可夫逻辑树和系统脆性分析的智慧变电站协议延迟攻击检测与恢复模型

针对电力物联网建设中精准时间协议(PTP)容易受到攻击影响,以及为克服传统以太网精确度不足的问题,提出基于马尔可夫逻辑树和系统脆性分析搭建了智慧变电站攻击检测与恢复模型。首先分析攻击模型,分为威胁模型、攻击树和延迟攻击模型,判断不同的攻击模型各自对时间同步方案造成的影响。然后基于马尔可夫树和系统的脆性分析对系统出现的偏差进行分类判断,构建了攻击检测和恢复模型。最后通过实验验证了所提方案在理想情况和实际工程模拟角度的有效性。实验结果表明所提研究模型具有更小的计算误差和更加广泛的使用范围,理想模型的检测和恢复指标可以达到97%。对比传统攻击检测和恢复方案,时钟偏移平均减少了14.25%,同步误差平均减少了35.43%。     

融合拓扑及业务特性的电力通信网关键节点识别

识别电力通信网中的关键节点并对其进行重点保护,对提高网络整体可靠性有重要意义。在网络拓扑层,计算节点失效后电力通信网自然连通度的变化,得到节点拓扑重要度（NTI）。针对电力通信网业务性能指标要求不同给出了业务重要度的评价方法;融合业务信息与拓扑信息定义了网络加权自然连通度,提出了节点融合重要度（NCI）的概念,以实现电力通信网关键节点的识别。以某地区电力通信网为例,将所提方法与其他传统方法进行仿真对比,实验结果表明所提方法的合理性和有效性。     

考虑网络攻击因素的电网信息物理系统业务可靠性分析

电网信息物理系统(grid cyber physical system,GCPS)的主要特征是信息空间和电力空间的深度融合与交互影响。针对智能电网广域实时保护控制业务,首先研究了信息业务对物理系统可靠性影响的表征方式,建立信息设备关联的业务可靠性模型。在此基础上,引入设备可靠性因子,提出考虑攻击因素的信息设备可靠性评估指标,并给出了结合层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和贝叶斯网络的业务可靠性量化评估方法。通过算例研究,确定了考虑攻击因素的情况下系统的薄弱环节,并分析不同冗余程度的信息系统对业务可靠性的影响,并且与已有方法进行对比,验证了所提方法的可行性和合理性。     

基于改进卷积神经网络的电网假数据注入攻击检测方法

假数据注入攻击可以篡改由数据采集与监控(SCADA)系统采集到的量测信息,影响电网的重要决策,从而对电网状态估计造成安全威胁。针对智能电网状态估计,研究了交流模型下假数据注入攻击的原理,构建了基于改进卷积神经网络(CNN)的假数据注入攻击检测模型。将门控循环单元(GRU)结构加入CNN中的全连接层之前构建CNN-GRU混合神经网络,根据电网历史量测数据进行训练并更新网络参数,提取数据的空间和时间特征,并根据提出的模型设计实现了高效实时的假数据注入攻击检测器。最后,在IEEE 14节点和IEEE 118节点测试系统中,与基于传统CNN、循环神经网络及深度信念网络的检测方法分别进行了大量对比实验,验证了所提方法的有效性。     

智能配用电信息采集业务通信带宽预测

针对现行配用电信息采集业务带宽计算方法存在带宽资源利用率不高的局限性,提出一种基于排队论的业务通信带宽计算方法。从智能配用电信息采集业务通信特点出发,分析了现行计算方法带宽资源利用率不高的原因;阐述了基于M/M/1/k排队论的智能配用电信息采集业务带宽计算方法的基本思想、实现步骤和最优带宽求解流程;通过考虑业务通信动态特性和服务质量要求,使带宽资源利用率最大化。以电能采集业务为例,讨论了所提方法借助业务带宽、服务质量与带宽资源利用率之间的量化评价过程,以及支持配用电信息采集业务根据带宽资源充裕度情况合理分配带宽资源的过程;并通过国家电网典型配用电信息采集业务算例,与电力现行弹性系数带宽预测方法进行对比分析,验证了所提方法的有效性。     

电力通信网脆弱性分析

电力通信网作为智能电网的支撑网络,其可靠性已成为智能电网智能化和经济、安全运行的先决条件。脆弱性作为网络可靠性的一种有效测度,可以衡量网络在遭受攻击或设备自然失效时的网络性能。提出了一种基于电力业务重要度的电力通信网业务层脆弱性分析方法:针对传统电力业务重要度评价中,专家评分环节产生的主观不确定性,给出了一种以客观指标要求替代专家主观评分的业务重要度评价方法,即特征指标评价法;将业务重要度作为网络参数,在业务层上建立电力通信网网络模型,以链路失效造成的业务重要度损失来衡量网络的脆弱性,并对4种链路失效模型下的电力通信网脆弱性进行了分析,分析结果表明,网络在蓄意攻击下的脆弱性较高,且业务重要度在各链路上的分布越集中,网络的脆弱性越高;以分析结果为基础,提出通过调整路由策略改进电力通信网脆弱性的方法并应用于实例网络,仿真结果证明了方法的有效性。     

低成本对抗性隐蔽虚假数据注入攻击及其检测方法

信息物理深度耦合的电网面临着虚假数据注入攻击的威胁,深度学习技术成为检测虚假数据注入攻击的重要手段。针对深度神经网络面临的对抗性攻击的问题,该文提出一种低成本对抗性隐蔽虚假数据注入攻击方案及对应的检测方法。通过两阶段优化求解最优的量表组合及攻击值,得到预期攻击目标的最优攻击策略,对最优攻击值通过白盒攻击添加对抗性扰动,使深度学习模型将其误报为正常样本。从检测的角度,对历史数据库中的所有初始攻击样本均添加对抗性扰动,并标记为攻击样本加入训练集,对模型进行训练,提升检测性能。分别在IEEE14节点系统和IEEE118节点系统上进行实验,验证了所提攻击和检测方法的有效性。     

基于业务风险均衡度的电力通信网可靠性评估算法

根据智能电网电力通信网业务的特点及电力通信网的典型结构,对电力通信网业务进行了分析,提出了业务重要度的概念,确定了业务重要度度量值;在此基础上,提出了业务风险度、通道段业务风险度、全网业务风险均衡度的概念,建立了基于全网业务风险均衡度的电力通信网可靠性的评估测度指标、评估模型及求解方法。以一个6节点、8边的网络为算例,...     

复杂电网电能质量知识云评价服务模型与方法

针对复杂电网系统时空动态特性对电能质量评价的影响,构建跨时空分布的多维知识云协同评价服务框架,提出了基于多维多规则的电能质量云评价方法。分析不同监测点和不同监测时间段电能质量水平评估的时空特性,建立每项电能质量指标包括期望、熵和超熵3个数字特征的知识云,构建多维知识云协同评价服务框架;构建电能质量综合评价的前件云和后件云模型,并提出基于多维多规则的电能质量云评价规则及算法,分析各评估指标与质量等级之间不确定映射关系在值域空间和确定度空间的分布,完成电能质量综合评价从定量输入到动态推理再到定量输出的映射变换;开发了电能质量云评价功能组件。通过实例对比和分析证明所提评价框架及方法的可行性和有效性。     

基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法

为了减少电动汽车充电负荷大规模接入对电网安全稳定运行的负面影响,针对含有多主体运营商充电站的充电市场竞争定价问题,提出了基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法。首先,分析了多元充电市场中电网公司、充电站运营商和电动汽车用户各自的利益追求。其次,利用Hotelling模型刻画了充电需求受价格引导的分布特性,设计了多元活性充电市场中的充电站运营商充电服务费定价方案。最后,通过仿真算例分析,验证了所提充电服务费双寡头联盟定价方法的有效性。     

考虑负荷数据虚假注入的电力信息物理系统协同攻击模型

随着电网信息层与物理层的耦合程度越来越高,配合良好的信息物理协同攻击将对电网造成巨大的威胁。为了更好地保障电网的安全稳定运行,在信息物理高度融合的背景下,提出了一种考虑负荷数据虚假注入的双层协同攻击模型。以广泛应用的基于残差分析的不良数据检测原理为基础,制定网络攻击与物理攻击资源分配约束;以考虑权重的负荷削减期望为损失度量指标,给出了上层攻击者最大化损失和下层防御者最小化损失的具体模型及求解方案;基于修改的IEEE 14节点系统进行了定量分析,得到了不同状态下攻击者的最优攻击方案,为电网防御者在信息物理协同攻击威胁下制定新的防御方案提供参考。     

基于动态攻防博弈的电力信息物理融合系统脆弱性评估

以电力信息物理融合系统受人为因素攻击为背景,应用博弈论的相关知识对现代电网在遭受人为主观攻击威胁下的电网脆弱性评估方法进行了研究和探讨。根据兰德公司的风险评估模型建立了电力信息物理融合系统基于攻防场景的脆弱性评估框架,并基于博弈论中用于描述动态攻防博弈的多层数学规划模型,提出一种电力物理网络和电力信息网络同时遭受人为攻击场景下的电网攻防动态博弈三层数学规划模型。针对所提出的模型,给出了相应的解算方法,并在求解过程中,应用一种最优的防御资源分配策略以有效求得电网元件上需分配的资源。最后,通过简单算例系统验证了本文所提模型与方法的有效性。     

面向电力营商环境水平提升的用电报装服务优化探索

电力营商环境水平作为电力供给侧的重要指标,已经成为电网公司创新服务方式、变革服务模式、提高企业综合竞争力的方向和指引.研究了我国优化电力营商环境面临的困难,回顾和总结了电网公司针对中小客户的提升用电报装服务质量的举措,参考先进地区大客户用电报装方面的实践经验,从服务体系、政策支持、电网建设、投资模式、供电可靠性方面提出...     

基于网格技术的电力企业信息资源整合方案

提出一种基于网格技术的电力企业信息中心资源整合方案。该方案首先针对电力企业信息中心的数据资源建立统一的数据模型,并定义了面向统一数据模型的数据服务,然后通过网格封装技术实现面向业务的服务开发,从而保证了服务模块的灵活组合,可以快速适应业务的变化,具有较强的灵活性和可扩展性。     

基于服务蓝图技术的供电服务质量外部评价

对供电服务质量外部评价进行研究。在服务质量评价5个维度的基础上,结合供电企业特点,建立了供电服务质量评价的7个维度;基于此评价维度,确定了供电服务质量外部评价的主准则层指标;设计了各服务业务的服务蓝图,根据顾客服务接触点确定供电服务质量外部评价的分准则层指标;建立供电服务质量评价模型。     

供电企业供电服务质量评价体系研究

构建了供电企业供电服务质量评价指标体系,利用逼近理想点法和专家打分法建立了指标权重的计算模型,用下凹型效用函数对单指标进行评分,最后,以算例验证了该评价方法的有效性。