[發(fā)明專利]一種基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力信息網(wǎng)絡(luò)安全檢測系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110453826.3
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113191485A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊珺;殷健舒;孫秋野;張化光;劉鑫蕊;蘇涵光;楊東升;王迎春
• 申請（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;H02J3/00;H02J3/06;H02J13/00
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 修睿;李洪福

本發(fā)明提供一種基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力信息網(wǎng)絡(luò)安全檢測系統(tǒng)及方法。本發(fā)明包括用于獲取電網(wǎng)量測信息和狀態(tài)信息以及負(fù)荷的預(yù)測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)獲取模塊；用于基于獲取的數(shù)據(jù)計算最優(yōu)潮流運行情況下，電網(wǎng)的節(jié)點有功功率、節(jié)點無功功率、支路有功功率、支路無功功率和節(jié)點電壓幅值的最優(yōu)潮流模塊；用于基于獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和訓(xùn)練的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模塊；用于基于最優(yōu)潮流模塊輸出的數(shù)據(jù)和構(gòu)筑的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測狀態(tài)向量并計算殘差向量的狀態(tài)向量預(yù)測模塊；用于進(jìn)行殘差向量的2?范數(shù)檢測及最大標(biāo)準(zhǔn)化殘差檢測，基于檢測值與閾值比較，判斷量測信息中是否含有不良數(shù)據(jù)的攻擊判別模塊。本發(fā)明能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，尤其涉及一種基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力信息網(wǎng)絡(luò)安全檢測系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

隨著電力系統(tǒng)建設(shè)的不斷發(fā)展，電網(wǎng)自動化程度迅速提高，智能電網(wǎng)通過大規(guī)模的傳感器和復(fù)雜的信息通信網(wǎng)絡(luò)獲取電網(wǎng)的實時運行數(shù)據(jù)。信息網(wǎng)絡(luò)為電網(wǎng)提供實時數(shù)據(jù)等服務(wù)的同時，也為電力系統(tǒng)的安全問題也帶來了新的挑戰(zhàn)。

各種量測數(shù)據(jù)被用來分析系統(tǒng)的實時運行狀態(tài)：調(diào)度中心可通過狀態(tài)估計得到電網(wǎng)的實時運行狀態(tài)，并根據(jù)對電網(wǎng)運行狀態(tài)的判斷制定相應(yīng)的調(diào)度策略；邊緣服務(wù)器通過量測數(shù)據(jù)判斷相鄰節(jié)點處各設(shè)備的運行情況，從而對本地設(shè)備的運行做出調(diào)整。因此量測數(shù)據(jù)的精確性對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。

虛假數(shù)據(jù)攻擊(False Data Injection Attacks,FDIA)是近年來常見一種攻擊手段，它通過向量測裝置中注入虛假數(shù)據(jù)，導(dǎo)致調(diào)度中心和邊緣服務(wù)器無法掌握系統(tǒng)真實的運行狀態(tài)，對系統(tǒng)各設(shè)備制定不合理的控制策略，進(jìn)而危害電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運行。傳統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)檢測方法(Bad Data Detection,BDD)通過殘差分析剔除量測信息中的問題數(shù)據(jù)，但由于BDD的固有缺陷，攻擊者在了解系統(tǒng)信息的情況下，可制造特殊的FDIA輕易地躲過檢測機(jī)制。因此，針對電力信息網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)建一種有效的檢測方法對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)上述提出的技術(shù)問題，而提供一種基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力信息網(wǎng)絡(luò)安全檢測系統(tǒng)及方法。本發(fā)明可以實現(xiàn)對躲過不良數(shù)據(jù)檢測機(jī)制的虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的有效檢測。本發(fā)明采用的技術(shù)手段如下：

一方面，本發(fā)明公開一種基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力信息網(wǎng)絡(luò)安全檢測系統(tǒng)，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊：用于獲取電網(wǎng)量測信息和狀態(tài)信息以及負(fù)荷的預(yù)測數(shù)據(jù)；

最優(yōu)潮流模塊：用于基于獲取的數(shù)據(jù)計算最優(yōu)潮流運行情況下，電網(wǎng)的節(jié)點有功功率、節(jié)點無功功率、支路有功功率、支路無功功率和節(jié)點電壓幅值；

NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模塊：用于基于獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和訓(xùn)練；

狀態(tài)向量預(yù)測模塊：用于基于最優(yōu)潮流模塊輸出的數(shù)據(jù)和構(gòu)筑的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測狀態(tài)向量并計算殘差向量；

攻擊判別模塊：用于進(jìn)行殘差向量的2-范數(shù)檢測及最大標(biāo)準(zhǔn)化殘差檢測，基于檢測值與閾值比較，判斷量測信息中是否含有不良數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)獲取模塊包括SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取單元和負(fù)荷預(yù)測值獲取單元，所述SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取單元用于獲取電網(wǎng)量測信息和狀態(tài)信息的歷史數(shù)據(jù)，以及實時量測信息數(shù)據(jù)；所述負(fù)荷預(yù)測值獲取單元用于從電力市場獲取負(fù)荷的預(yù)測值。

進(jìn)一步地，所述最優(yōu)潮流模塊包括最優(yōu)潮流計算模型構(gòu)建單元和求解單元；所述最優(yōu)潮流計算模型構(gòu)建單元用于構(gòu)建最優(yōu)潮流計算模型；所述求解單元用于求解最優(yōu)潮流模型，求取電網(wǎng)的節(jié)點有功功率、節(jié)點無功功率、支路有功功率、支路無功功率和節(jié)點電壓幅值。