直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置与流程

本文涉及电力，尤其是直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置。

背景技术：

1、直流微电网是智能配电系统的重要组成部分，能有效解决分布式可再生能源发电的利用问题，对推进节能减排以及实现可持续能源发展具有重要意义。直流微电网通过通信网络连接分布式发电机组，与控制决策中心进行信息共享，以构建互联协作的智能直流微电网。通信网络容易遭受各种网络攻击的风险，例如虚假数据注入攻击、通信延迟攻击、拒绝服务攻击等，都会对系统稳定性以及性能造成巨大的影响，导致控制决策中心错误的监督决策。

2、现有的智能直流微电网网络攻击检测方法集中在对智能直流微电网故障位置遭受攻击位置的检测，在多个网络攻击同时出现时，缺少对攻击总次数以及各个网络攻击的攻击位置的研究，导致无法准确获取复杂攻击情况的网络攻击信息。同时大多数研究缺少在攻击发生时，对微电网整体进行准确状态估计的研究联网的通信质量的研究，无法发挥电力物联网作用。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术无法准确获取复杂攻击情况的问题，本文实施例提供了直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置。

2、本文实施例提供了直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，所述方法包括：根据直流微电网内所有区域的降压换流器在初始时刻的状态向量，确定初始全局状态向量及初始协方差矩阵，所述初始全局状态向量为初始时刻的全局状态向量；根据所述初始全局状态向量、所述初始协方差矩阵、初始时刻所有区域的输入向量、当前时刻区域状态观测向量，确定当前时刻区域估计状态向量，其中，所述当前时刻区域状态观测向量中的元素为各区域降压换流器的输出电压、各区域所受噪声信号及所受网络攻击信号之和；根据当前时刻区域估计状态向量，确定直流微电网内未受到网络攻击的区域；利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态向量，更新所述初始全局状态向量，得到更新后的全局估计状态；将当前时刻作为初始时刻，根据更新后的全局估计状态，迭代计算下一时刻各区域的区域估计状态向量。

3、根据本文实施例的一个方面，确定当前时刻的区域估计状态包括：根据初始全局状态向量及初始协方差矩阵，确定初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵；根据所述初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵，利用容积点计算第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵；根据第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵及卡尔曼滤波算法，确定当前时刻区域估计状态向量及当前时刻估计协方差矩阵。

4、根据本文实施例的一个方面，所述根据当前时刻区域估计状态，确定直流微电网内未受到网络攻击的区域包括：根据各区域的区域估计状态，确定当前时刻各区域的攻击特征值；确定所述攻击特征值与区域估计状态的平均区域状态向量的偏差程度；将偏差程度超过预设阈值的区域，确定为受到网络攻击的区域；将偏差程度小于或等于预设阈值的区域，确定为未受到网络攻击的区域。

5、根据本文实施例的一个方面，所述方法还包括：对所述当前时刻各区域的攻击特征值进行聚类分析，得到聚类集群；根据所述聚类集群的数量、集群内各攻击特征值对应的区域，确定区域所受网络攻击的次数 。

6、根据本文实施例的一个方面，所述确定全局估计状态包括：判断未受到网络攻击的区域的数量是否超出区域总数的一半；若是，确定全局估计状态；若否，不进行全局状态估计。

7、本文实施例还公开了一种直流微电网网络攻击检测与全局状态估计装置，所述装置包括：初始确定单元，用于根据直流微电网内所有区域的降压换流器在初始时刻的状态向量，确定初始全局状态向量及初始协方差矩阵，所述初始全局状态向量为初始时刻的全局状态向量；

8、当前确定单元，用于根据所述初始全局状态向量、所述初始协方差矩阵、初始时刻所有区域的输入向量、当前时刻区域状态观测向量，确定当前时刻区域估计状态向量，其中，所述当前时刻区域状态观测向量中的元素为各区域降压换流器的输出电压、各区域所受噪声信号及所受网络攻击信号之和；网络攻击确定单元，用于根据当前时刻区域估计状态向量，确定直流微电网内未受到网络攻击的区域；更新单元，用于利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态向量，更新所述初始全局状态向量，得到更新后的全局估计状态；迭代计算单元，用于将当前时刻作为初始时刻，根据更新后的全局估计状态，迭代计算下一时刻各区域的区域估计状态向量。

9、本文实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法。

10、本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法。

11、本文实施例检测网络攻击的具体情况，分析多次网络攻击发生时的具体受攻击区域并提供准确的健康状态估计，具有实用价值。

技术特征：

1.一种直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述确定当前时刻的区域估计状态包括：

3.根据权利要求2所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：利用如下公式确定初始区域估计状态向量及估计协方差矩阵：，其中，表示k时刻的各区域信息权重因子，当各区域负责测量输出信号的传感器性能相同时，；表示k时刻第i个区域的初始区域估计状态向量；表示k时刻的全局状态估计状态向量；表示k时刻第i个区域的初始区域估计状态向量的协方差矩阵；n为一数组，表示智能直流微电网的所有区域序号；a为一数组，表示当前时刻智能直流微电网受到网络攻击的区域序号。

4.根据权利要求3所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，利用如下公式确定第一区域估计状态向量及第一估计协方差矩阵：

5.根据权利要求4所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，利用如下公式确定当前时刻区域估计状态向量及当前时刻估计协方差矩阵：

6.根据权利要求5所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述根据当前时刻区域估计状态，确定直流微电网内未受到网络攻击的区域包括：

7.根据权利要求6所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态，更新所述初始全局状态向量包括：

9.根据权利要求8所述的直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法，其特征在于，确定全局估计状态包括：

10.一种直流微电网网络攻击检测与全局状态估计装置，其特征在于，所述装置包括：

11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述的方法。

技术总结
本文涉及电力技术领域，尤其是直流微电网网络攻击检测与全局状态估计方法及装置。所述方法包括：确定初始全局状态向量及初始协方差矩阵；根据初始全局状态向量、初始协方差矩阵、初始时刻所有区域的输入向量、当前时刻区域状态观测向量，确定当前时刻区域估计状态向量；根据当前时刻区域估计状态向量，确定未受到网络攻击的区域；利用未受到网络攻击的区域的区域估计状态向量，更新所述初始全局状态向量，得到更新后的全局估计状态；将当前时刻作为初始时刻，根据更新后的全局估计状态，迭代计算下一时刻各区域的区域估计状态向量。本文检测网络攻击的具体情况，分析网络攻击发生时的具体受攻击区域并提供准确的健康状态估计，具有实用价值。

技术研发人员：那琼澜,苏丹,来骥,张实君,杨艺西,曾婧,李信,庞思睿,任建伟,马跃,娄竞,邬小波,杨峰,许大卫,卢嫱舒
受保护的技术使用者：国网冀北电力有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15