[發明專利]一種基于矩陣低秩性以及稀疏性的智能電網數據恢復方法

在審

• 申請號: 201811131903.8
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN109460571A
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 黎善斌;李沁雪;陳統杰;胥布工
• 申請（專利權）人: 華南理工大學;廣東石油化工學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F17/16;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

本發明公開了一種基于矩陣低秩性以及稀疏性的智能電網數據恢復方法，包括下述步驟：(1)利用m個智能電網傳感器采集測量數據向量；(2)將采集到的第i個m×1維的測量數據向量加入測量數據矩陣Z_a；(3)應用低秩近似算法將遭到攻擊的測量數據矩陣Z_a進行分離以獲取恢復測量矩陣Z_{true_rec}與攻擊矩陣A；(4)根據所獲取的恢復測量矩陣Z_{true_rec}，輸出第i個采集測量數據向量的恢復值。本發明的方法能夠實時處理采集到的測量數據，并且具有抗擾性高、恢復時間短以及恢復精度高的特點。

技術領域

本發明涉及智能電網領域，特別涉及一種基于矩陣低秩性以及稀疏性的智能電網數據恢復方法。

背景技術

電網是電力系統向用戶供電的主要環節，其包括發電、傳輸網絡以及地域性配電網絡，具有地域分布范圍廣、設備種類多以及運行方式多變的特點。為了獲取電網的運行狀態，在智能電網系統中分布有大量的傳感器以及計量表測量電網各處的運行狀態數據并回傳至智能電網的數據處理中心。測量數據經過電力系統狀態估計環節后轉變為電網的當前運行狀態，根據所獲取的電網運行狀態，電網數據采集與監視控制系統(SupervisoryControl And Data Acquisition,SCADA)能夠更好地監控和配置電能的生產、傳輸以及使用。

一般來說，所采集的測量數據需要經過不良數據檢測器的檢測才能進行處理以獲取電網的運行狀態。虛假數據注入攻擊(False Data Injection Attacks,FDIAs)是一種對智能電網進行攻擊的方式，其通過將攻擊向量注入測量向量達到修改測量數據的目的。只要攻擊向量是測量雅克比矩陣列向量的線性組合，遭到攻擊的測量數據就能通過不良數據檢測器的檢測，使得SCADA得到錯誤的電網運行狀態從而導致對電網進行錯誤的配置。

為了保證智能電網的安全性以及魯棒性，對遭到攻擊的測量數據進行恢復顯得尤為重要。一般來說，所測量到的數據由于測量誤差、電網擾動等因素含有較大的噪聲，這對測量數據的恢復精度會產生很大的影響。目前，不精確的增廣拉格朗日乘子法(Inexact-Augmented Lagrange Multiplier,inexact-ALM)以及低秩矩陣擬合法(Low-Rank MatrixFitting,LMaFit)可應用于測量數據矩陣的恢復，其中inexact-ALM與LMaFit分別基于核范數最小化與低秩矩陣分解恢復測量矩陣，這兩種算法的恢復精度受噪聲干擾的影響較大。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的缺點與不足，提供一種基于矩陣低秩性以及稀疏性的智能電網數據恢復方法，具有抗擾性高，恢復時間短以及恢復精度高的特點。

為實現以上目的，本發明采取如下技術方案：

一種基于矩陣低秩性以及稀疏性的智能電網數據恢復方法，包括以下步驟：

步驟(1)：利用m個智能電網傳感器采集測量數據向量；

步驟(2)：將采集到的第i個m×1維的測量數據向量加入測量數據矩陣Z_a；

步驟(3)：應用低秩近似算法將遭到攻擊的測量數據矩陣Z_a進行分離以獲取恢復測量矩陣Z_{true_rec}與攻擊矩陣A；

步驟(4)：根據所獲取的恢復測量矩陣Z_{true_rec}，輸出第i個采集測量數據向量的恢復值。

作為優選的技術方案，所述步驟(2)中所獲取的測量數據矩陣模型如下：

Z_a＝Z_true+A+E

其中，Z_true為真實測量矩陣，A為攻擊矩陣，E為高斯白噪聲；