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    深度學(xué)習(xí)理論在電網(wǎng)異常檢測中的應(yīng)用

    2023-08-01 01:01:20崔?;?/span>趙英凱
    儲能科學(xué)與技術(shù) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:終端設(shè)備終端電網(wǎng)

    崔?;?,趙英凱

    (河南科技職業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,河南 周口 466000)

    在大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)通信技術(shù)、控制技術(shù)、信息技術(shù)等的支持下,現(xiàn)代電網(wǎng)逐漸向智能化、科技化方向發(fā)展。這些先進(jìn)技術(shù)手段融合不僅可以有效采集電網(wǎng)數(shù)據(jù),而且可以實(shí)時(shí)監(jiān)測電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài),及時(shí)為電網(wǎng)穩(wěn)定、安全運(yùn)行提供輔助。但現(xiàn)代電網(wǎng)體系日益復(fù)雜,監(jiān)測數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長,需要電網(wǎng)系統(tǒng)提供高度精細(xì)化調(diào)度控制體系,特別是對于電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行期間的異常檢測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,需要設(shè)計(jì)實(shí)用化、精細(xì)化方案,避免引發(fā)范圍更大、影響更為嚴(yán)重的事故。深度學(xué)習(xí)理論(deep learning,DL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有高效性、自動化和精確性,能夠從海量電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)中快速篩選出有價(jià)值的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行的異常檢測,解決復(fù)雜的電網(wǎng)系統(tǒng)問題,有效縮短電網(wǎng)運(yùn)行診斷時(shí)間。

    1 電網(wǎng)異常檢測概述

    1.1 電網(wǎng)異常檢測

    現(xiàn)如今,智能電網(wǎng)體系存在許多復(fù)雜的終端設(shè)備,系統(tǒng)控制和電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的目的主要是對這些終端設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,便于專業(yè)人員掌握電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài),發(fā)現(xiàn)異常時(shí)及時(shí)采取預(yù)防或解決措施。電力終端設(shè)備包括饋線終端(feeder terminal unit,F(xiàn)TU)與遠(yuǎn)程終端(remote terminal unit,RTU)。其中RTU 在電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中屬于嵌入式系統(tǒng),指變電站周邊的各類遠(yuǎn)動設(shè)備,其能夠與主站進(jìn)行通信,響應(yīng)其請求,具有采集電力裝置電量參數(shù)的功能?,F(xiàn)如今,已經(jīng)有許多學(xué)者參與到電力終端設(shè)備安全相關(guān)研究中,希望借助現(xiàn)代科技手段提升電力終端設(shè)備運(yùn)行的安全性,為電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。有學(xué)者構(gòu)建了電力終端設(shè)備安全評估模型,包括對終端應(yīng)用、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)等的評估標(biāo)準(zhǔn),可以進(jìn)一步提升電力終端數(shù)據(jù)的精確性和規(guī)范性。同時(shí),借助對電力終端的安全評估及量化分析,可以提升電網(wǎng)資源配置的合理性和科學(xué)性,進(jìn)而保護(hù)電網(wǎng)系統(tǒng)安全運(yùn)行。學(xué)習(xí)信息安全相關(guān)知識可知,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜,其面臨的安全防護(hù)問題越嚴(yán)重。因此,國家高度重視電網(wǎng)安全問題,對攻擊電網(wǎng)的行為和技術(shù)進(jìn)行了針對性研究,并設(shè)計(jì)出針對性防御模型,但現(xiàn)有方案和技術(shù)仍舊難以應(yīng)對未知的攻擊。

    智能電網(wǎng)能夠精準(zhǔn)識別電網(wǎng)異常行為,并對異常行為進(jìn)行有效分析,是維護(hù)電力環(huán)境安全的關(guān)鍵。有學(xué)者認(rèn)為,電網(wǎng)監(jiān)視控制系統(tǒng)、饋線終端單元、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程終端單元等終端設(shè)備是安全防御的重點(diǎn),因?yàn)檫@些終端需要與中央處理器(central processing unit,CPU)進(jìn)行頻繁信息交互,二者交互過程中極易被植入惡意程序,給電網(wǎng)系統(tǒng)安全帶來威脅。因此,借助現(xiàn)代先進(jìn)理論和技術(shù)對各類終端攻擊手段或異常行為進(jìn)行精準(zhǔn)檢測和分析是提升電網(wǎng)安全性的有效方法。

    1.2 電網(wǎng)攻擊類型

    智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的行為類別和數(shù)據(jù)總量十分豐富,常見攻擊類型包括數(shù)據(jù)注入、分布式拒絕服務(wù)攻擊、監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集攻擊。其一,數(shù)據(jù)注入在電網(wǎng)攻擊案件中十分常見,其能夠靈活躲避電網(wǎng)異常數(shù)據(jù)檢測體系,還能夠在攻擊者的操作下隨意篡改電表狀態(tài)估值,導(dǎo)致電力終端難以響應(yīng)CPU 控制信息;對終端發(fā)送大量非法命令,而電力終端不具備識別異常的能力,因此會執(zhí)行這些異常命令,導(dǎo)致CPU 命令無法被執(zhí)行;在電力終端向CPU 反饋數(shù)據(jù)信息的過程中植入病毒,將病毒植入主站,進(jìn)而影響電網(wǎng)整體安全和穩(wěn)定。其二,分布式拒絕服務(wù)攻擊是網(wǎng)絡(luò)攻擊中較為嚴(yán)重的攻擊類型。由于現(xiàn)階段電網(wǎng)終端系統(tǒng)對CPU 指令檢測缺乏靈活性,分布式拒絕服務(wù)攻擊會將非法命令植入電網(wǎng)系統(tǒng)通信層,然后發(fā)送到電力終端,由終端反復(fù)執(zhí)行非法指令,難以及時(shí)接受CPU 傳達(dá)的正確指令,導(dǎo)致電網(wǎng)系統(tǒng)出現(xiàn)運(yùn)行錯(cuò)誤。這些攻擊數(shù)據(jù)十分復(fù)雜,且攻擊不同終端、處于不同環(huán)境會產(chǎn)生不同的行為數(shù)據(jù)。其三,監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集類攻擊主要作用對象為電網(wǎng)系統(tǒng)中的計(jì)算設(shè)備,通過電網(wǎng)系統(tǒng)安全防護(hù)系統(tǒng)中的漏洞竊取系統(tǒng)數(shù)據(jù)。這類攻擊操作方式簡單,借助電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)層中的漏洞對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行篡改,替換原始數(shù)據(jù)包中的重要數(shù)據(jù),影響電網(wǎng)系統(tǒng)正常運(yùn)行。該攻擊方式對于配置較低的電網(wǎng)系統(tǒng)威脅較高,建立完善的電網(wǎng)安全驗(yàn)證機(jī)制可有效提升電網(wǎng)安全性。

    現(xiàn)如今,信息技術(shù)更新速度極快,針對電網(wǎng)體系的攻擊類型愈加豐富,許多攻擊會基于電網(wǎng)安全防護(hù)漏洞對電網(wǎng)不同終端或設(shè)備進(jìn)行目標(biāo)攻擊。因此,可基于深度學(xué)習(xí)理論,分析電網(wǎng)攻擊需要具備的要素,借助相關(guān)模型構(gòu)建反攻擊約束機(jī)制,形成電網(wǎng)異常檢測機(jī)制,為現(xiàn)代智能電網(wǎng)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。

    2 深度學(xué)習(xí)理論在電網(wǎng)異常檢測中的應(yīng)用

    深度學(xué)習(xí)理論具有極高的靈敏度和精確度,能夠快速檢測出系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)存在的異常現(xiàn)象,特別是嵌入式終端和各類電力軟件,其在各類系統(tǒng)安全防御工程中具有重要作用。深度學(xué)習(xí)理論主要借助計(jì)算機(jī)語言對人體大腦思維進(jìn)行模擬,同時(shí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元使計(jì)算機(jī)長期保持人類思維方式和學(xué)習(xí)能力,快速識別各類聲音、視頻、文字、圖像數(shù)據(jù)信息。從本質(zhì)上講,深度學(xué)習(xí)理論是一種極具復(fù)雜性的計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法,其對于數(shù)據(jù)異常檢測、分析和處理具有重要作用。電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行過程中,采用深度學(xué)習(xí)理論可從海量電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)中迅速找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息,分析和處理電網(wǎng)異?,F(xiàn)象,便于專業(yè)技術(shù)人員采取針對性的解決措施。

    2.1 深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建

    構(gòu)建深度學(xué)習(xí)框架需要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)理論包含許多算法,具有極強(qiáng)的可拓展性和數(shù)據(jù)分析能力,可以有效提升電網(wǎng)數(shù)據(jù)并行處理效率,快速解決電網(wǎng)運(yùn)行中存在的異?,F(xiàn)象。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架(convolutional architecture for fast feature embedding,Caffe)為例,Caffe 是一種深度學(xué)習(xí)框架,具有速度、表達(dá)、思維模塊化特征,由C++編寫內(nèi)核,同時(shí)具有Matlab 和Python接口。對于電網(wǎng)系統(tǒng)異常檢測機(jī)制而言,Caffe 是構(gòu)建電網(wǎng)硬件系統(tǒng)執(zhí)行環(huán)境的基礎(chǔ),其主要由電網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)測主機(jī)、學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)本體、電網(wǎng)異常數(shù)據(jù)集合、學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)等構(gòu)成。其中電網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)測主機(jī)具有物理連接功能,基于電量數(shù)據(jù)傳輸流,主動平分電網(wǎng)運(yùn)行異常數(shù)據(jù),并將其輸送到不同學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn),為電信系捕獲提供參考;學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)本體主要用于提供維持電網(wǎng)系統(tǒng)正常運(yùn)行的電子量信息,基于數(shù)據(jù)傳輸通道,將數(shù)據(jù)信息反饋到相應(yīng)結(jié)構(gòu);電網(wǎng)異常數(shù)據(jù)集合能夠整合不同學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)接收的預(yù)測數(shù)據(jù),同時(shí)將相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容自動轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式,處于Caffe底部。

    2.2 電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗

    在基于深度學(xué)習(xí)理論的電網(wǎng)異常檢測體系中,數(shù)據(jù)清洗占據(jù)著極其重要的地位,其對于電網(wǎng)異常檢測功能的實(shí)施具有重要影響。受到多種外界因素的影響,未經(jīng)數(shù)據(jù)清洗的異常數(shù)據(jù)存在具有較強(qiáng)不一致性的缺陷,相關(guān)數(shù)據(jù)通常被稱為“錯(cuò)誤數(shù)據(jù)”或“臟數(shù)據(jù)”,會對電網(wǎng)系統(tǒng)異常檢測工作產(chǎn)生嚴(yán)重影響。為避免電網(wǎng)異常檢測工作受到這類數(shù)據(jù)干擾,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。以基于Caffe的電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗為例,其工作過程會受到程序化捕獲指標(biāo)X的影響,如果忽略其他外界因素對清洗結(jié)果的影響,則X與電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗能力呈正比,具體影響公式為:

    式中,ρ1、ρ2代表電網(wǎng)異常數(shù)據(jù)捕獲處理相應(yīng)的密度條件;y1、y2為相對應(yīng)的特征參量。

    2.3 電網(wǎng)系統(tǒng)異常檢測

    電網(wǎng)系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)包含許多類型的特征參量,這些參量具有鮮明特征,即標(biāo)簽編碼能力,但對于一些特殊異常數(shù)據(jù),需要在電網(wǎng)系統(tǒng)中設(shè)置特別條件,才能將其有效處理。電網(wǎng)系統(tǒng)十分復(fù)雜,其內(nèi)核空間通常不會直接向外界開放,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)難以直接進(jìn)入電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)核用戶空間,需要基于電網(wǎng)系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)出現(xiàn)的數(shù)字節(jié)點(diǎn),構(gòu)建異常數(shù)據(jù)捕獲映射條件,并設(shè)計(jì)自動化終止捕獲位置,二者融合形成基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)捕獲體系。在深度學(xué)習(xí)理論的影響下,電網(wǎng)系統(tǒng)將Caffe與異常數(shù)據(jù)捕獲技術(shù)相融合,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和清晰電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行過程中出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)信息,構(gòu)建安全、穩(wěn)定的電網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境,同時(shí)對檢測異常數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)、精確處理,提升電網(wǎng)系統(tǒng)的工作效率。

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