一种基于Q学习网络攻击的电网连锁故障预测方法

摘要

本发明公开了一种基于Q学习网络攻击的电网连锁故障预测方法，包括：1构建网络攻击模型，确定断路器无故障跳闸攻击的各攻击路径成功概率，2构建基于Q学习的连锁故障演化模型，并使用Q学习算法进行训练，生成Q值表以选取最优网络攻击方案，可筛选出产生较大风险的攻击路径。本发明在考虑网络攻击成功概率的基础上，利用Q学习算法选取网络攻击路径，既能避免类似遍历算法的大范围计算，极大缩短计算时间，在工作量与完备性之间有较好的平衡，为网络攻击场景下的电网连锁故障防控提供理论指导。