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    基于關聯(lián)分析的電力系統(tǒng)隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊檢測方法研究

    2020-09-07 09:40:30王福賀文志剛烏日恒鄒大云袁飛飛
    通信電源技術 2020年11期
    關鍵詞:隱蔽性關聯(lián)度計算結果

    王福賀,文志剛,烏日恒,鄒大云,袁飛飛

    (1.內蒙古電力(集團)有限責任公司電力調度控制分公司,內蒙古 呼和浩特 010000;2.南京南瑞繼保電氣有限公司,江蘇 南京 210000)

    0 引 言

    目前,針對隱蔽性數(shù)據(jù)防御主要以物理保護和檢測保護為主,通過測量傳感器來抵御隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊的危害。這一方法檢測資金投入較高,且更多依靠設備提供數(shù)據(jù)支持,一定程度上降低了檢測冗余度[1]。另外,隱蔽性數(shù)據(jù)一旦攻擊成功,狀態(tài)估計將無法提供二次檢測,且遇到大范圍隱蔽性攻擊時,造成兩側冗余急劇下降而影響評估結構[2]。因此,提出基于關聯(lián)分析的電力系統(tǒng)隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊檢測方法,針對檢測方法對樣本數(shù)量和樣本無規(guī)律的適用性,在低計算量下進行關聯(lián)分析,避免人為處理數(shù)據(jù)帶來的信息改變[3]。關聯(lián)分析電力系統(tǒng)各因素在發(fā)展中隨時間變化的情況,可有效檢測電力系統(tǒng)隱蔽性的數(shù)據(jù)攻擊。

    1 基于關聯(lián)分析的電力系統(tǒng)隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊檢測方法

    1.1 數(shù)據(jù)頻率相似度關聯(lián)

    電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)頻率相似度關聯(lián)將系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運行狀況作為初值,求解系統(tǒng)在受到干擾后的數(shù)據(jù)值,逐步得到系統(tǒng)運行狀態(tài)量與代數(shù)量的變化情況,用以判別系統(tǒng)在擾動狀態(tài)下能否保證同步運行。假設電力系統(tǒng)受到擾動后實測相應變量為X0,不同參數(shù)在相同擾動下動態(tài)仿真響應變量為Xi,i=1,2,…,m[4]。

    電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)頻率響應間的誤差以響應變量和實測變量的誤差為準。根據(jù)準確評估要求,數(shù)據(jù)頻率變量檢測需滿足參數(shù)指導需求,并利用關聯(lián)分析誤差評估電力系統(tǒng)的動態(tài)數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)變換為:

    其中,i=0,1,2,…,m。

    其中,i=0,1,2,…,n。

    根據(jù)式(1)和式(2)計算結果,求得兩級最大差與最小差為:

    根據(jù)式(3)和式(4)計算數(shù)據(jù)關聯(lián)系數(shù):

    其中,i=1,2,…,m,k=0,1,2,…,n。

    根據(jù)式(4),計算數(shù)據(jù)關聯(lián)度:

    利用灰度關聯(lián)計算,比較計算結果和關聯(lián)度計算的門檻值。如果得到數(shù)值大于預定目標,則證明滿足正常運行數(shù)值標準;反之,則證明數(shù)據(jù)存在誤差,需要對數(shù)據(jù)進行進一步檢測,修正其參數(shù)以提高關聯(lián)度和準確度。

    1.2 隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊增量

    根據(jù)電力系統(tǒng)運行特點,電壓相角主要受到系統(tǒng)有功功率影響,電壓幅值主要受到系統(tǒng)無功功率影響。若攻擊節(jié)點電壓相角,則需攻擊與該節(jié)點相角強相關的有功功率增量;若攻擊電壓幅值,則需攻擊與該節(jié)點幅值強相關的無功功率增量。因此,在攻擊增量下,與節(jié)點i相角強相關傳輸有功增量Xij與注入有功增量Xi為:

    其中:Vi為節(jié)點i電壓,Vj為節(jié)點j電壓,Gij為節(jié)點i與節(jié)點j支路的電導,Bij為節(jié)點i與節(jié)點j支路的電納,θij為節(jié)點i與節(jié)點j之間相差角。

    節(jié)點i電壓幅值增強相關傳輸無功增量θij與注入無功增量為Qi為:

    使用不等系數(shù)構建檢測數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的標準,作為衡量兩類輸出功率一致性與動態(tài)關聯(lián)性指標。指標建立過程中,放寬對數(shù)據(jù)的要求,不要求數(shù)據(jù)的正態(tài)性和獨立性,驗證輸出與實際輸出的動態(tài)關聯(lián)性為:

    其中,N為動態(tài)響應變量采集總點數(shù);vi為實測動態(tài)響應變量的第i個點的采集值;為檢測動態(tài)響應變量的第i個點的采集值。

    通過計算驗證兩個離散時間序列的一致性,當實測序列與檢測序列接近時,計算結果接近0。當計算結果等于0時,表示實測序列與檢測序列完全一致。計算結果指標數(shù)值越大,表示檢測的誤差越大。通過判斷計算結果數(shù)值,得到電力系統(tǒng)運行狀態(tài)下隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊增加。

    1.3 頻率關聯(lián)相似度

    系統(tǒng)動態(tài)響應實測得到各自振蕩模式中的能量、頻率以及阻尼。分析頻率分量,按照二維歐氏距離最小原則尋找數(shù)據(jù)相似元:

    其中:fmn為實測動態(tài)響應頻率分量;λmi為實測動態(tài)響應第i個頻率分量對應能量;fk為仿真動態(tài)響應第k個頻率分量;λk為實測動態(tài)響應第k個頻率分量對應能量;為頻率差與能量差的比值,其數(shù)值取整數(shù)。α的加入主要是為了使頻率和能量能在同一數(shù)量級上進行比較。

    根據(jù)計算結果,當x(k)最小時,表示fmn與fk為一對頻率相似元。

    經過處理后,實測動態(tài)響應變量f與仿真動態(tài)響應變量λ中可能存在不一致條件,對其頻率相似度定義為:

    其中:k為實測動態(tài)響應f中的要素數(shù)量;l為實測動態(tài)響應λ中的要素數(shù)量;n為實測動態(tài)響應變量f與仿真動態(tài)響應變量λ中相似要素數(shù)量;為相似要素個數(shù)n的數(shù)量對系統(tǒng)相似度的影響;為每對相似要素的相似程度對其權重和整體相似度的影響。結果判斷指標取值如表1所示。

    關聯(lián)度數(shù)值接近9,證明其頻率相似度較高;關聯(lián)度數(shù)值接近1,證明其相似度較低。根據(jù)電力運行系統(tǒng)數(shù)據(jù)相似度,判斷運行數(shù)據(jù)中與其他數(shù)據(jù)相似度較低的隱藏攻擊數(shù)據(jù)。

    2 對比實驗

    2.1 實驗準備

    利用仿真實驗平臺,驗證基于關聯(lián)分析的電力系統(tǒng)隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊檢測方法的有效性。以某區(qū)電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù),仿真實驗在無隱蔽性數(shù)據(jù)注入供給下電力系統(tǒng)未受攻擊,測量變化組數(shù)為288。隨機抽取1組作為參考母序列,將其余數(shù)據(jù)作為子序列得到其數(shù)據(jù)關聯(lián)度。當電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)中遭遇到隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊時,數(shù)據(jù)關聯(lián)度發(fā)生變化。模擬電力系統(tǒng)單節(jié)數(shù)據(jù)遭遇攻擊,通過關聯(lián)分析反映隱蔽性數(shù)據(jù)注入,獲取攻擊后測量數(shù)據(jù)組變化作為參考母序列,而攻擊后數(shù)據(jù)組歷史量變化作為子序列。為更好地通過歷史量評估變化量在某時刻是否有隱蔽性數(shù)據(jù)輸入,根據(jù)測量變化量關聯(lián)度設置關聯(lián)度閾值。測試結果中,如果數(shù)據(jù)關聯(lián)度低于設定閾值,則判定為受到攻擊;相反,則判定為未受到攻擊。閾值作為驗證算法對變量的容許程度,其選取會直接影響檢測結果的準確性。若閾值設置過高,會出現(xiàn)誤檢情況;若閾值設置過低,則無法辨別攻擊情況。因此,選取具有一定置信水平的最小關聯(lián)度,實驗置信水平為99%。為更好地測試所研究檢測方法的有效性,采用原始值為90%、95%、100%、105%以及110%的5種攻擊狀態(tài),攻擊每個數(shù)據(jù)節(jié)點狀態(tài)變量,分析不同攻擊狀態(tài)下基于關聯(lián)分析的電力系統(tǒng)隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊檢測方法的實驗結果。

    表1 關聯(lián)度判斷指標

    2.2 實驗結果分析

    實驗中90%代表攻擊后狀態(tài)變量為原始值的90%,100%則為狀態(tài)變量未受到攻擊狀態(tài),實驗結果如表2所示。

    原始數(shù)值為90%時,狀態(tài)變量越大,研究檢測方法越能較好地檢測虛擬數(shù)據(jù)攻擊;原始數(shù)據(jù)為95%時,狀態(tài)變量較小,關聯(lián)度在閾值以上被檢測樣本的個數(shù)有所增加,其狀態(tài)變量更接近原始值。

    3 結 論

    基于關聯(lián)分析的電力系統(tǒng)隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊檢測方法不同于以往的主觀權重法,減少了因決策者偏好對檢測結果的影響,也不同于客觀權重法,簡化了計算過程,能更加迅速、合理地計算電力系統(tǒng)可靠性指標關聯(lián)度。通過縱向比較各項指標關聯(lián)度,判斷各項指標對電力系統(tǒng)的影響程度,有利于客觀有效地找出電力系統(tǒng)運行中的隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊,為電力系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)安全漏洞提供一種新的防御參考。

    表2 隱蔽性數(shù)據(jù)注入攻擊檢測結果

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