基于DeepWalk算法的电力系统错误数据注入网络攻击分类方法

为了准确、有效地识别错误数据注入攻击（FDIA）对电网造成危害的严重程度,提出了基于DeepWalk算法的FDIA分类新方法。根据FDIA的特点,构建电力系统的响应模型;提出批量随机边删减策略,将响应模型生成的攻击数据构造为攻击场景图;采用DeepWalk算法将攻击场景图中的节点映射为低维向量,并将其作为机器学习算法的输入对FDIA进行分类。以遭受FDIA的IEEE 39节点系统为例进行仿真,结果表明所提方法可以根据FDIA对电网造成危害的严重程度准确、有效地对FDIA进行分类。     

台风灾害下配电网弹性提升的二阶段优化方法

极端气象灾害的日益频发给配电网的稳定运行带来了巨大挑战。为了提高配电网在灾害下的抵御能力和供电稳定性,以台风灾害为例,提出一种台风灾害下配电网弹性提升的二阶段优化方法,通过灾前应急资源的灵活预分配和灾时联络线路与应急发电出力的协同调度实现弹性提升,并转化为混合整数线性规划模型进行快速求解,以满足实时调度的需求。以IEEE 33节点和141节点配电系统为例,针对不同的弹性提升策略进行对比分析,并对所提方法进行灵敏度分析,验证其有效性。实验结果表明,该方法在配电网抵御阶段、降负荷运行阶段和恢复阶段均能有效提升配电网弹性,可为配电网的应急预案设计提供参考。