王宇飞,李俊娥
武汉大学
邱健
电力规划设计总院
引文信息
王宇飞, 邱健, 李俊娥. 考虑攻击损益的电网CPS场站级跨空间连锁故障早期预警方法[J]. 中国电力, 2020, 53(1): 92-99.
WANG Yufei, QIU Jian, LI June. A station level early warning method of cascading failures across space based on attack gain and cost principle in GCPS[J]. Electric Power, 2020, 53(1): 92-99.
电网信息物理系统(grid cyber-physical systems,GCPS)极大地改变了电力系统的物理形态与运行模式,提升了电力系统规划与运行的分析与控制能力。但近年频发的故障实例表明,GCPS亦面临日益严峻的新形态安全威胁:网络攻击可与物理故障耦合形成跨空间连锁故障,破坏GCPS稳定运行。如攻击者利用网络攻击引发大规模物理系统级联故障造成的乌克兰电网(2015年)与委内瑞拉电网(2019年)大范围停电事件。因此,亟待对跨空间连锁故障进行实时检测,并在其故障演化的早期阶段预警,以提升GCPS抵御网络攻击的能力。
为了解决跨空间连锁故障的实时精确检测问题,本文提出了一种计及攻击损益的跨空间连锁故障早期预警方法,在GCPS场站级对处于演化早期阶段的跨空间连锁故障进行检测与预警,辅助GCPS防御者降低故障危害: (1)探讨故障早期预警工作原理。先依据跨空间连锁故障演化机理剖析故障早期预警的工作原理,再构建故障早期预警的数学模型,并提出求解方法。 (2)提出场站级跨空间连锁故障检测方法。先以误用检测与异常检测融合的复合式机器学习方法完成对网络攻击(跨空间连锁故障源头)的实时检测,再结合已知的故障潜在通路综合推断当前可能发生的跨空间连锁故障类型。
根据图1的故障演化机理,将故障早期预警的核心思路概括为:在故障演化的第一阶段(网络攻击危害未影响电网物理系统正常运行之前)进行预警,尽可能在电网物理系统三道防线动作之前,辅助GCPS防御者在信息空间及时采取防御措施消除故障危害。其工作流程如下: 步骤1. 依据GCPS系统运行状态(潮流信息、运行拓扑、信息流、设备状态等)辨识当前所有的潜在故障通路; 步骤2. 基于机器学习对各类网络攻击进行实时的精准检测; 步骤3. 依据攻击损益原则,对网络攻击检测结果与潜在故障通路进行综合分析,推断当前可能发生的故障类型、位置、危害、概率等; 步骤4. 辅助防御者及时采取攻击阻断与隔离、故障预防控制等主动防御措施。
图1 由网络攻击引发的跨空间连锁故障演化全过程
故障早期预警的数学模型及约束条件可表示为
式中:w 和b 是可由机器学习训练求解的多分类问题参数;X 1 ,X 2 ,…,Xl 是网络行为X 的l 维属性。为了提升场站级故障检测精度,采用误用检测与异常检测串行工作模式生成故障检测模型,如图2。
图2 误用与异常检测融合的跨空间连锁故障检测原理
图3 误用与异常检测融合的跨空间连锁故障检测过程
本文提出的基于攻击损益的故障早期预警方法,可在网络攻击尚未引发故障之前给出较准确的故障早期预警,辅助GCPS防御者尽早采取针对性主动防御措施以减少故障危害,提升GCPS抵御网络攻击的能力并保障其安全稳定运行。
第一作者:王宇飞(1982—),男,博士研究生,高级工程师,从事电网信息物理系统、电力信息安全、电力人工智能研究。
E-mail:wallyful@126.com。
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编辑:杨彪
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