[发明专利]一种基于概率分布的虚假数据攻击辨识方法

权利要求书

1.一种基于概率分布的虚假数据攻击辨识方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1)读取电网拓扑结构B和线路参数信息y；电网拓扑结构包括各个节点之间的连接状态、连接线路的数目和开关的开断情况；线路参数信息包括线路的电导g和电纳b，对地的电导和电纳y_i0；

2)计算节点导纳矩阵Y；

导纳矩阵中的元素分为互导纳和自导纳，节点i与节点j之间的互导纳Y_ij,Y_ji计算公式为：

Y_ij＝Y_ji＝-y_ij＝-(g+jb)

节点i的自导纳Y_ii计算公式为：

3)读取量测数据z；

4)输入攻击节点集合I和攻击目标c；

5)计算攻击后状态估计结果x'；

6)计算虚假量测数据增量a；

7)将a注入到原有量测数据中，得到虚假量测数据z_a；

8)虚假数据攻击辨识，输出结果；

其中，步骤4)所述攻击节点集合I包含单个或多个攻击节点：

(1)单个攻击节点情形

只选择单个节点i作为攻击节点时：

I＝{i},c＝(c_u；c_θ)

式中，c_u＝(0,0,...,c_u,i,...,0)^T是一个N*1维向量，表示攻击目标为节点i的电压幅值状态估计结果增加c_u,i；c_θ＝(0,0,...,c_θ,i,...,0)^T是一个N*1维向量，表示攻击目标为节点i的电压相角状态估计结果增加c_θ,i；N表示电网中的节点个数；

(2)多个攻击节点情形

当攻击节点有n个，n≤N，节点编号分别记为i₁,i₂,...,i_n，此时攻击节点集合I和攻击目标c表示为：

I＝{i₁,i₂,...,i_n},c＝(c_u；c_θ)

式中，c_u,i,c_θ,i根据具体的实际攻击目标计算得出或者随机生成，并且规定：c_u,i∈(-1,1),c_θ,i∈(-π,π)；

步骤6)所述虚假量测数据增量a的值取决于虚假数据输入攻击后量测残差向量r_a的值，取r_a＝σ＜r，构建出的虚假数据增量注入到原有的量测数据中能够降低量测残差，分为直流电网模型和交流电网模型：

(1)直流电网模型

直流电网模型中，量测值与状态值之间是线性函数关系，用H表示，此时：

a＝Hc-r+σ；

(2)交流电网模型

交流电网模型中，量测值与状态值之间是非线性函数关系，用h(*)表示，此时：

a＝[h(x')-h(x)]-r+σ；

步骤8)所述的虚假数据攻击辨识方法是基于概率分布函数的，选用的拟合函数为二阶正态分布函数，且均值b₁、b₂取0：

2.如权利要求1所述一种基于概率分布的虚假数据攻击辨识方法，其特征在于，步骤3)所述量测数据z的读取只需一次。