[发明专利]一种电力网络安全风险评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种电力网络安全风险评估方法及系统，建立电力网络安全风险评估双层规划模型；利用约束定界收缩方法获得所述电力网络安全风险评估双层规划模型的近似最优解；将所述近似解作为爬山法的初始解，迭代获得电力网络安全风险评估双层规划模型的全局优化风险值。本发明采取上层规划与下层规划迭代求解的思想降低计算复杂度，迭代次数少，能够快速得到模型的近似解，克服了传统方法处理大规模电力系统计算效率低的缺点。采用约束定界收缩的手段将双层规划模型的多个局部最优解限制在求解搜索域的范围之外，为迭代求解过程提供一个有效的初始值，使得最终的迭代结果可以逼近或等于全局最优解，有效的克服了传统迭代求解算法求解精度低的缺点。

技术领域

本发明涉及电力系统信息物理安全技术领域，特别是一种电力网络安全风险评估方法及系统。

背景技术

近年来，为了提高电力系统的智能化水平，信息技术和通信技术在电力网络中得到了广泛应用。信息技术的高度集成不可避免地引入了相应的网络安全风险，使得电力系统量测数据容易受到篡改攻击。量测数据的准确性对电力系统的调度安全至关重要，攻击者可以通过注入恶意数据破坏所收集到的量测数据的完整性，误导调度员进行错误决策而导致线路断线、切负荷、连锁故障等安全事故。

因此，从防御角度上急需发展面向恶意数据攻击的电力网络安全风险评估模型，对潜在的风险进行预判，为防御策略提供参考依据。从数学上来讲，网络攻击下的电力系统安全风险评估可以表示为一个双层规划问题。

解决双层规划模型最常用的方法是引入Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件。基于KKT的计算方法虽然可以得到模型的全局最优解，但是其求解过程需要引入大量额外整数变量和约束，导致计算效率极低，使得该方法难以处理大规模电力系统。而现有的其他启发式方法无法保证计算精度，例如爬山法通常容易陷入局部最优震荡，虽然计算效率高，但是所得最终解可能与全局最优解差距较大，从而导致系统风险误判。如何快速地计算电力系统全局最优网络安全风险值是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种电力网络安全风险方法及系统，克服现有方法存在的局部最优解震荡现象，提高风险值的计算精确度和计算效率。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种电力网络安全风险评估方法，包括以下步骤：

1)建立电力网络安全风险评估双层规划模型；

2)利用约束定界收缩方法获得所述电力网络安全风险评估双层规划模型的近似最优解；

3)将所述近似解作为爬山法的初始解，迭代获得电力网络安全风险评估双层规划模型的全局优化风险值。

本发明克服了传统方法存在的局部最优解震荡现象，实现了在较短的时间内找到电力网络安全风险评估模型的全局优化风险值，即优化风险值的目的，提高了风险值的计算精确度和计算效率。

本发明中，所述电力网络安全风险评估双层规划模型的表达式为：

max_yc^Tx；

s.t.

Ey≤g；

min_xc^Tx；

s.t.

Ax≤b-By(λ)；

其中，c^Tx表示电力网络的风险指标；y表示攻击向量；x表示电力网络运行状态；A，B为变量x，y对应的系数矩阵；λ表示拉格朗日乘子；b是下层约束的常数矩阵；E是上层约束中变量y的系数矩阵；g是上层约束的常数矩阵。