【摘要】：智能電網(wǎng)作為一個(gè)基于能量的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng),它將傳統(tǒng)的物理電力傳輸與信息通信技術(shù)相結(jié)合,在提高能源利用效率的同時(shí),也面臨網(wǎng)絡(luò)安全的威脅。虛假數(shù)據(jù)注入(False Data Injection,FDI)攻擊作為智能電網(wǎng)中的一種網(wǎng)絡(luò)攻擊,其能夠繞過(guò)數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù),使?fàn)顟B(tài)估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差,導(dǎo)致SCADA做出錯(cuò)誤的決策,從而影響到智能電網(wǎng)的安全。因此,研究FDI攻擊特點(diǎn),進(jìn)而制定有效的防范措施對(duì)保證智能電網(wǎng)的安全和穩(wěn)定運(yùn)行具有非常重要的意義。于是,本文圍繞FDI攻擊的檢測(cè)展開(kāi)研究,具體內(nèi)容如下:1.基于ELM的OCON的FDI攻擊檢測(cè)框架:在該框架中,為了能夠有效地檢測(cè)出多個(gè)總線節(jié)點(diǎn)同時(shí)存在FDI攻擊,并識(shí)別受到攻擊的總線,OCON中狀態(tài)識(shí)別層的子網(wǎng)采用基于one-against-all的ELM算法(Extreme Learning Machine,ELM),以便對(duì)虛假數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地分類(lèi)。而全局層則根據(jù)狀態(tài)識(shí)別層的結(jié)果,制定自適應(yīng)的閾值識(shí)別FDI攻擊發(fā)生的總線節(jié)點(diǎn)。最后,為了提高系統(tǒng)的恢復(fù)性,提出了基于電力數(shù)據(jù)空間相關(guān)性的預(yù)測(cè)恢復(fù)策略,使虛假數(shù)據(jù)恢復(fù)正常。利用美國(guó)紐約獨(dú)立系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商的負(fù)載數(shù)據(jù),在IEEE14總線測(cè)試系統(tǒng)上,對(duì)提出的ELM based OCON的FDI攻擊檢測(cè)框架進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明:提出的檢測(cè)框架不但能夠以較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率有效地檢測(cè)和定位多個(gè)FDI攻擊的總線節(jié)點(diǎn),同時(shí)能夠有效地恢復(fù)虛假數(shù)據(jù)。2.基于一種先預(yù)測(cè)后分類(lèi)的FDI攻擊檢測(cè)框架:在該框架中,首先在預(yù)測(cè)階段采用基于條件受限玻爾茲曼機(jī)(Conditional Restricted Boltzmann Machine,CRBM)的ELM。由于ELM的輸入權(quán)重和偏置是隨機(jī)設(shè)定的,利用CRBM訓(xùn)練ELM的權(quán)重和偏置參數(shù)可提高ELM對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。然后在分類(lèi)階段采用基于小波的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Wavelet-based Convolution Neural Network,Wavelet-based CNN),小波多分辨率分析和CNN的卷積層及池化層都具有特征提取的功能,通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)小波多分辨率分析中的濾波和下采樣分別與CNN的卷積層和池化層具有相同的原理。由于CNN卷積層的初始卷積核是隨機(jī)設(shè)定的,利用小波函數(shù)的高通和低通濾波器作為CNN卷積核的初值,可以減小訓(xùn)練復(fù)雜度,提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。最后,利用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的殘差對(duì)Wavelet-based CNN進(jìn)行訓(xùn)練,來(lái)檢測(cè)FDI攻擊。分別在IEEE14和IEEE118總線測(cè)試系統(tǒng)上對(duì)提出的一種先預(yù)測(cè)后分類(lèi)的FDI攻擊檢測(cè)框架進(jìn)行了驗(yàn)證,并在分類(lèi)階段,將Wavelet-based CNN與CNN進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:相比于基于傳統(tǒng)CNN的方法,Wavelet-based CNN的FDI攻擊檢測(cè)方法,對(duì)于較小的虛假數(shù)據(jù)供給量具有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率,同時(shí)在含有噪聲的情況下,該方法具有一定的魯棒性。
【圖文】：

本章首先介紹了智能電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程的相關(guān)知識(shí)；然后，重點(diǎn)介紹了狀態(tài)估計(jì)，包括 DC 狀態(tài)估計(jì)和 AC 狀態(tài)估計(jì)；其次，介紹了不良數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)；最后，在明確狀態(tài)估計(jì)和不良數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，介紹了 FDI 攻擊的基本原理。2.1 智能電網(wǎng)概述作為下一代供電系統(tǒng)，智能電網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)從發(fā)電機(jī)到工廠或家用電器的可靠有效的電力傳輸。利用通信和信息傳輸技術(shù)，智能電網(wǎng)中的不同組件可以協(xié)作和交換信息，電網(wǎng)與通信和信息網(wǎng)絡(luò)集成在一起，除了功率流之外，信息流也在大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)鏈路上傳輸，因此控制中心可以監(jiān)控電網(wǎng)的物理狀況并做出正確的決策，電力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)對(duì)于保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。

于 ELM 的 OCON 的 FDI 攻擊檢測(cè)框架上一章對(duì) AC 狀態(tài)估計(jì)及其對(duì)應(yīng)的 FDI 攻擊基本原理分析的基礎(chǔ)上出的 ELM-based OCON 檢測(cè)框架進(jìn)行詳細(xì)描述。圖 3.2 給出 OCON1]，OCON 架構(gòu)基于將多模式分類(lèi)問(wèn)題分解為一組雙模式分類(lèi)子問(wèn)題體系結(jié)構(gòu)已被用于許多領(lǐng)域，例如語(yǔ)音識(shí)別[42]，和手寫(xiě)識(shí)別[43]，并明 OCON 可以在分類(lèi)準(zhǔn)確性和訓(xùn)練復(fù)雜度上有良好的性能。 然而，，的 FDI 攻擊檢測(cè)領(lǐng)域，沒(méi)有發(fā)現(xiàn) OCON 框架的相關(guān)應(yīng)用研究。CON 框架共分兩層：狀態(tài)識(shí)別層和全局層。狀態(tài)識(shí)別層包含多個(gè)相，用于完成檢測(cè) FDI 攻擊的任務(wù)，根據(jù)文獻(xiàn)[44]，目標(biāo)受限的 FDI態(tài)估計(jì)下，只影響目標(biāo)狀態(tài)變量。而在交流狀態(tài)估計(jì)下，不僅會(huì)攻擊
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TM76;TP309

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本文編號(hào)：2616632