电力信息物理网络协同攻击免疫机制研究

摘要

伴随智能电网的日益发展和泛在电力物联网建设的提出，电力系统逐步演化为信息与物理系统深度协作耦合的电力信息物理融合系统(Cyber Physical System,CPS)，电力物理系统的稳定运行也愈加依赖于信息系统的安全保障。耦合系统的信息流与能量流交互日益频繁，在提升电网感知、计算、通信和控制能力的同时，亦增加了电力CPS网络安全风险，网络协同攻击会导致双网级联失效而降低电力CPS可生存性。如何量化分析网络协同攻击对耦合电力CPS的影响并有效抑制安全风险传播是亟待解决的问题。因此，建立电力CPS的耦合一体化模型、量化评估网络协同攻击下的可生存性并提出针对脆性环节的免疫方法具有现实意义。本文对电力信息物理网络协同攻击免疫机制进行研究，主要研究工作如下： （1）针对电力CPS节点具有异质性和耦合性，难以通过无权网络模型表征信息-能量流交互的问题，构建了加权电力信息物理网络模型。在拓扑结构和耦合关系的分析基础上，融入信息网负荷优化和物理网潮流分布特性，定义了信息网度函数和物理网电气介数作为网内连接边权重，通过加权关联矩阵和节点初始负荷及容量，实现耦合电力CPS网络的形式化表征，为可生存性评估和免疫方法提供支撑。 （2）针对电力CPS规模不断扩大且现有级联失效模型忽略信息流和潮流转移特性，使得可生存性难以快速有效评估的问题，设计了网络协同攻击下的电力CPS可生存性量化评估模型。计及级联失效的负荷优化重配过程，将节点负荷及容量概念引入电力CPS，从耦合系统级联失效的结构连通性变化和风险传播范围两个维度出发，基于节点负荷容量限制、信息流择优分配策略、潮流优化方程和系统安全运行等约束条件设计了可生存性评估模型，并采用混沌Lévy搜索萤火虫算法对评估模型进行高效求解。算例分析表明，模型有效量化了网络协同攻击下电力CPS的可生存性并提高大规模耦合系统的评估效率。 （3）针对网络协同攻击下的安全风险传播速度快、波及范围广，难以通过免疫少量关键节点抑制风险爆发来提高CPS可生存性的问题，提出基于高脆性信息元胞保护的电力CPS目标免疫方法。首先引入元胞自动机理论将电力CPS节点进行元胞化定义，考虑耦合网络拓扑、功能属性和交互关系辨识了高脆性元胞，然后采取高脆性保护方法对信息元胞进行免疫，引入风险传播概率、元胞恢复概率和免疫概率设计目标免疫模型，最后通过粒子群优化算法对免疫模型求解，尽可能提高电力CPS遭受网络协同攻击的可生存性。算例分析表明，提出的高脆性目标免疫模型可提升电力CPS的可生存性，有效抑制不同种类网络协同攻击引起的安全风险。

目录

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 电力CPS一体化建模

1.2.2 电力CPS安全评估

1.2.3 网络协同攻击与免疫方法

1.3 课题研究内容

1.4 论文结构安排

第2章 加权电力信息物理网络模型

2.1 引言

2.2 电力CPS网内连接边权重

2.2.1 信息网度函数

2.2.2 物理网电气介数

2.3 加权电力CPS模型

2.3.1 网内和网间加权关联矩阵

2.3.2 节点初始负荷及容量

2.4 实验算例分析

2.4.1 电力信息物理网络模型

2.4.2 耦合网络参数统计

2.5 本章小结

第3章 网络协同攻击下的电力CPS可生存性量化评估

3.1 引言

3.2 网络协同攻击下CPS级联失效过程分析

3.3 计及负荷优化重配的可生存性评估模型设计

3.3.1 双网负荷重配约束

3.3.2 电力CPS可生存性评估模型

3.3.3 模型仿真流程

3.4 基于混沌Lévy搜索萤火虫的模型求解算法

3.4.1 标准萤火虫算法

3.4.2 混沌Lévy搜索萤火虫算法

3.4.3 模型求解的算法流程

3.5 实验算例与分析

3.5.1 实验数据

3.5.2 算例分析

3.6 本章小结

第4章 基于高脆性信息元胞保护的电力CPS目标免疫方法

4.1 引言

4.2 基于元胞自动机的电力CPS目标免疫模型

4.2.1 电力CPS元胞化定义

4.2.2 高脆性元胞辨识

4.2.3 元胞状态转化规则

4.3 基于粒子群优化的免疫模型求解算法

4.3.1 优化问题描述

4.3.2 求解算法

4.4 实验算例与分析

4.4.1 仿真参数

4.4.2 算例分析

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢