[发明专利]一种基于改进卡尔曼滤波的电力系统虚假数据检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波的电力系统虚假数据检测方法，属于电力系统安全领域，该方法利用K‑means聚类方法将电力系统的不同节点，根据稳定性进行评估分为：稳定节点、次稳定节点以及脆弱节点，量测仪表采集SCADA的量测值，利用改进自适应无迹卡尔曼滤波方法对其进行动态状态估计，针对不同的节点采用不同的检测方案，可以使检测更加具有针对性，通过利用残差序列的协方差，自适应地改变渐消因子以调整测量值，有助于减小先前测量值和不准确的系统模型对预测精度的影响，在此基础上引入自适应规则动态调整过程噪声和测量噪声协方差，以提高UKF算法的滤波性能，从而使其预测性更准，检测出刻意隐蔽的虚假数据，针对脆弱节点进一步进行偏度检测，可以使检测结果更加可靠。

主权项

1.一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的电力系统虚假数据的检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/nS1：利用K-means聚类方法将电力系统的不同节点，根据稳定性进行评估分为：稳定节点、次稳定节点以及脆弱节点；/nS2：量测仪表采集SCADA的量测值，利用改进的自适应无迹卡尔曼滤波方法对其进行动态状态估计；/nS3：将稳定节点、次稳定节点以及脆弱节点的量测值与其改进自适应无迹卡尔曼滤波得到的量测预测值进行比较得到残差，判断残差是否超过阈值；/n当稳定节点、次稳定节点以及脆弱节点的量测值残差超过阈值，则判断为电力系统遭受虚假数据攻击；/n当稳定节点的量测值残差未超过阈值，则判断为电力系统未超过虚假数据攻击；/n当次稳定节点以及脆弱节点的量测值残差未超过阈值，则执行步骤S4；/nS4：对于次稳定节点以及脆弱节点，通过改进自适应无迹卡尔曼滤波得到的状态预测量与最小二乘法得到的状态量的残差是否超过状态量残差阈值来判断是否有虚假数据注入攻击；/n当次稳定节点以及脆弱节点的状态量残差超过阈值，则判断为电力系统遭受虚假数据攻击；/n当次稳定节点的状态量残差未超过阈值，则判断为电力系统未遭受虚假数据攻击；/n当脆弱节点的状态量残差未超过阈值，则执行步骤S5；/nS5：对脆弱节点其状态量的残差进行偏度测试，当其残差偏度超出特定范围则，判断为电力系统遭受虚假数据攻击，当其残差偏度未超出正常范围，判断为电力系统未遭受虚假数据攻击。/n