[发明专利]一种电力系统实用量测保护方案选择方法

说明书

本发明公开了一种电力系统实用量测保护方案选择方法，包括以下步骤：步骤S1，建立电力系统量测装置的保护投资回报率评估模型；步骤S2，确定最优量测保护方案选择问题的数学模型优化目标；步骤S3，确定最优量测保护方案选择问题的数学模型约束条件；步骤S4，建立最优量测保护方案选择问题的数学模型；步骤S5，将优化问题转化为最小斯坦纳树问题；步骤S6，利用改进最小生成树算法近似求解最小斯坦纳树问题。本发明充分考虑了电力系统量测装置的个体差异及保护特定量测装置的性价比，提高了现有方法的合理性和实用性，且具有良好的计算性能，算法的时间复杂度和求解效果可以满足电力系统防御虚假数据注入攻击时选择量测保护方案的需要。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，特别涉及一种电力系统实用量测保护方案选择方法。

背景技术

先进信息通信技术与智能电网的深度融合，在极大提高电力系统自动化水平的同时，也为网络空间中的信息安全风险向电力系统渗透埋下了隐患。数据采集与监控(SCADA)系统通过大量量测装置和复杂通信网络，将智能电网动态运行过程中各电气量的值实时地汇总到电力调控部门，经过能量管理系统(Energy Management System，EMS)中状态估计(State Estimation，SE)应用的处理，即可实现对智能电网实时运行方式的感知。由于当前SCADA系统中仍存在隐含漏洞的量测装置和安全性较低的传输协议，一旦某些量测装置或通信链路遭到攻击者入侵，向部分实测数据中注入虚假数据，可能导致状态估计在无法发现攻击的情况下，对电网当前运行方式做出误判，从而严重影响后续的电网分析与控制，这就是虚假数据注入攻击的作用原理。

目前一种防御虚假数据注入攻击的有效方式是对智能电网中部分关键量测装置加强保护，使其无法被攻击者入侵。量测保护方案的选择通常可建模为一个优化问题，该优化问题的约束条件涉及状态变量的可观性问题，可等价为图论中的斯坦纳树问题；而优化目标设定的不同，将从不同角度选择最优的量测保护方案。由于保护不同的量测装置所需的成本和预期的回报各不相同，合理选择量测保护方案不仅关系到防御虚假数据注入攻击的成功率，也关系到电力企业运营的经济效益。投资回报率(ROI)是一类经济学模型，目前常被用于评估企业内部计算机系统安全投资的预期回报，在针对智能电网中的量测装置重新建模后，可引入到优化目标中，作为评估量测保护方案经济性的一种思路。

此外，斯坦纳树问题是一个N-P难问题。实际电力系统规模通常很大，在较大拓扑中直接搜寻最小斯坦纳树的时间复杂度是无法接受的。最小生成树算法是图论中的一类常用算法，在同等拓扑规模下，寻找最小生成树的时间开销将远小于寻找最小斯坦纳树。因此，可通过对最小生成树算法进行改进，在合理的时间开销内找到近似最小斯坦纳树，用于求解一组近似最优的量测保护方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种电力系统实用量测保护方案选择方法，在防御电力系统状态估计虚假数据注入攻击时，能有效提高所选量测保护方案的经济性，且保证量测保护方案选择在电力系统规模扩大后具有较好的可扩展性。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种电力系统实用量测保护方案选择方法，包括以下步骤：

步骤S1，建立电力系统量测装置的保护投资回报率评估模型；

步骤S2，确定最优量测保护方案选择问题的数学模型优化目标；

步骤S3，确定最优量测保护方案选择问题的数学模型约束条件；

步骤S4，建立最优量测保护方案选择问题的数学模型；

步骤S5，将优化问题转化为最小斯坦纳树问题；

步骤S6，利用改进最小生成树算法近似求解最小斯坦纳树问题。