[发明专利]基于状态估计残差分布描述的虚假数据注入攻击检测方法及其系统

说明书

本发明涉及基于状态估计残差分布描述的虚假数据注入攻击检测方法及其系统，方法包括从电力系统主站服务器中获取连续的t个时刻的状态估计残差数据；对每一个量测的残差数据进行区间划分，得到预处理后的量测残差分布；对每一个量测的残差分布进行高斯拟合，得到分布的特征参数；在一个滑动时间窗内获取实时状态估计残差数据，按照上述进行预处理后，对得到的量测残差分布进行高斯拟合，得到实时的分布特征参数。通过获取实时系统残差特征并将其与标准系统残差特征进行比较，在接受范围内则为无攻击，若超出预警范围则判断系统正在被实施虚假数据注入攻击。本发明可有效解决针对状态估计的数据篡改攻击难以检测的问题。

技术领域

本发明属于电力系统网络安全领域，具体涉及一种基于状态估计残差分布描述的虚假数据注入攻击检测方法及其系统。

背景技术

随着智能电网的深入发展，电网信息安全问题日益受到工业界和学术界的关注。能源管理系统利用电网实时数据信息，配合各类高级软件，实现状态估计、潮流计算、静态/动态安全运行分析等功能。状态估计是最基本的应用，其估计结果是许多高级功能的原始输入。针对状态估计的虚假数据注入攻击会使得估计结果发生偏差，从而触发错误指令破坏电力系统的安全稳定运行。所以如何在状态估计中实现对隐蔽型虚假数据注入攻击的检测亟待研究。

因此在充分结合状态估计和虚假数据注入攻击原理的基础上，从状态估计残差分布入手，研究针对虚假数据注入攻击的检测方法。

发明内容

本发明提供了一种基于状态估计残差分布描述的虚假数据注入攻击检测方法及其系统，用于解决针对状态估计的虚假数据注入攻击难以检测的技术问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：,

本发明的一种基于状态估计残差分布描述的虚假数据注入攻击检测方法，具体包括以下操作步骤：

S1：从电力系统主站服务器中获取连续的t个时刻的状态估计残差数据；

S2：对每一个量测的状态估计残差数据进行区间划分，得到预处理后的量测残差分布；

S3：对每一个量测的量测残差分布进行高斯拟合，得到分布特征参数，记为标准系统残差特征F_SE,0；

S4：在一个滑动时间窗内获取实时状态估计残差数据，按照步骤S2进行预处理后，对得到的量测残差分布进行高斯拟合，得到实时的分布特征参数，记为实时系统残差特征F_SE；

S5：将所述实时系统残差特征F_SE与标准系统残差特征F_SE,0进行对比，若实时系统残差特征在预设的安全范围内，则为没有虚假数据注入；若实时系统残差特征超出预设的攻击预警范围，即发出虚假数据注入攻击预警；若实时系统残差特征超出预设的可接受范围，但又在攻击预警范围内，则继续跟踪观察。

在步骤S1中，所述状态估计残差数据包括系统内所有的量测量的残差。

在步骤S2中，对所述状态估计残差数据进行区间划分具体为：

x_i＝r^L+(i-0.5)Δr，i＝1,2,...,q

其中，r^U和r^L为设定的上下界，Δr是小区间的范围，Δr＝(r^U-r^L)/q，q为等间距的小区间个数，x_i是第i个小区间的中心值。

在步骤S2中，所述量测残差分布表示为(x_i,y_i)，其中，i＝1，2，…，q，其中y_i是第i个小区间内的残差个数。

在步骤S3中，对每一个量测的量测残差分布进行高斯拟合方法为：