[发明专利]一种基于状态估计偏差的错误数据注入攻击鲁棒检测方法

说明书

本发明涉及智能电网安全技术，具体地说是一种基于状态估计偏差的错误数据注入攻击鲁棒检测方法。该方法包括静态加权最小二乘状态估计、额外引入的卡尔曼估计器的动态状态估计、动态估计鲁棒性的增强、和估计性能一致性的检查四个步骤。本发明方法综合考虑智能电网中错误数据注入攻击的可隐藏性特性，在原有的基于加权最小二乘静态状态估计器的基础上，依据额外引入的卡尔曼估计器有对系统历史状态的转移特性和指数权函数可根据攻击强度大小自适应变化的特点，以两个估计器估计性能的偏差作为衡量检测性能的指标，实现了对智能电网中具有隐藏特性的错误数据注入攻击的有效检测。

技术领域

本发明涉及智能电网安全技术，具体地说是一种智能电网状态估计中基于状态估计偏差的错误数据注入攻击鲁棒检测方法。

背景技术

智能电网是一个典型的信息物理系统，智能电网通过将感知技术、通信技术、计算技术和控制技术无缝地融合在一起，实现了物理世界和网络世界的耦合。相比于传统的电力网络，智能电网的一个明显的特征就是由于电网和用户双向的信息交互产生了大量的数据。消费者、控制中心以及控制设备之间的双向信息交互使得能量的供给和需求变得更加有效。但是，网络和物理世界的强耦合也使得智能电网更容易遭受各种网络攻击的威胁。这是因为电力紧急控制服务数据的传输过程缺少加密能力和相应的攻击检测方法。任何成功的网络攻击都将会导致电网的区域性停电，产生严重的经济损失，甚至威胁到人类的生命。

从网络安全的角度出发，智能电网的基本需求是保证所传输数据的机密性、完整性和可用性。基于网络攻击对这几个方面的影响，完整性攻击和拒绝服务攻击是两种主要的攻击类型。拒绝服务攻击，针对的是数据的可用性，可通过干扰通信链路或者阻止组件之间传输的传感器测量值和控制信号。完整性攻击，旨在通过修改数据包的内容来影响所传输数据的完整性。其中，重放攻击是一种完整性攻击，攻击者监听并重放记录的历史信息，但并不拥有系统知识。而错误数据注入攻击中攻击者是已知系统信息的，是一种特殊的完整性攻击。尽管拒绝服务攻击造成的信息损失会导致估计性能衰落，但是错误数据注入攻击由于对系统的知识比较多，对电网来说拥有更大的威胁。

错误数据注入攻击针对的是智能电网的状态估计，而准确的状态估计对于电网后续的控制决策和分析起着至关重要的作用。智能电网中广泛使用的估计器为加权最小二乘估计器，并且常用的检测器为l₂范数测量值残差检测器J(x)或者最大归一化残差检测器(LNR)，而错误数据注入攻击可以规避传统的基于测量值残差的检测机制，使得控制中心检测不出这类攻击，同时隐匿地在被估计的状态变量中加入任意的偏差。这将会为后续的操作带来严重的损失和影响。

目前针对错误数据注入攻击的防御策略要么在攻击发生前提前对智能电网进行防护，称之为基于保护的防御，或者在攻击发生之后对攻击进行实时有效地检测，称之为基于检测的防御。基于保护的防御通常采取的策略是保护电网中一定的测量电表免受攻击者的攻击，但随着电网规模增大，这类方法成本太高；另一类方法便是通过部署先进的相量测量单元PMU，这类设备可直接对相位进行测量并且可以通过和GPS实时同步，故PMU对错误数据注入攻击具有鲁棒性。然而PMU由于其代价昂贵，大量地部署来保证所有状态变量的安全也是不可行的，这类方法只适用于对社会和经济影响较大的大型电力网络。而基于检测的防御方法，适用于较小型的电网，并且不需要花费较大的代价，可以在错误数据注入攻击发生之后，将攻击实时有效地检测出来。

发明内容

针对现有的智能电网状态估计中的错误数据注入攻击防御方法的防护成本高、计算复杂度较大、检测精度较低等问题，本发明提出了一种智能电网状态估计中基于状态估计偏差的错误数据注入攻击鲁棒检测方法。该方法包括静态加权最小二乘状态估计、额外引入的卡尔曼估计器的动态状态估计、动态估计鲁棒性的增强、和估计性能一致性的检查四个步骤。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于状态估计偏差的错误数据注入攻击鲁棒检测方法，包括以下步骤：

引入卡尔曼估计器对电网进行动态状态估计；