一种基于备用线路灵活切换的移动目标防御方法

电子通信装置的制造及其应用技术1.本发明涉及电力系统安全领域，具体涉及一种基于备用线路灵活切换的移动目标防御方法。背景技术：2.状态估计被应用于电力系统，通过滤除原始测量值中的不确定性，以求得可靠的电力系统运行数据，为电力系统安全稳定运行提供保障。但状态估计面临着威胁，虚假数据注入攻击是一种典型的网络攻击方式，其通过篡改实时量测系统的量测数据以达到破坏电网信息正确性和完整性的目的，使得状态估计程序根据错误的量测量得到错误的状态估计结果。为了保障电力系统安全稳定运行，需采取有效的防御方法，静态的保护手段容易给攻击者充足的时间以规避或破解这些保护机制，不能长时间保证数据的安全，而移动目标防御策略具有预防的功能，实施移动目标防御策略能够在攻击未发生或未造成严重影响时进行积极的防御，从而达到保护量测数据完整性和状态估计准确性的目的。技术实现要素：3.本发明提供一种基于备用线路灵活切换的移动目标防御方法，为保护电力系统安全稳定运行提供了新思路。4.为解决上述技术问题，本发明提供一种基于备用线路灵活切换的移动目标防御方法，包括如下步骤：步骤1：建立电力系统移动目标防御模型，具体包括：1-1）建立电力系统直流状态估计模型；1-2）建立基于备用线路灵活切换的移动目标防御模型；1-3）根据电力系统面临的威胁，提出灵活配置备用线路的优化算法；步骤2：建立基于备用线路灵活切换的移动目标防御流程，具体包括：2-1）电力系统原始数据生成；2-2）对原始数据进行直流状态估计得到正确参数；2-3）针对直流状态估计结果发起虚假数据注入攻击；2-4）通过切换备用线路使坏数据检测器检测出虚假数据注入攻击；步骤3：分析备用线路灵活切换对电力系统运行的影响，具体包括：3-1）以最小化系统发电成本和攻击空间数量为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响；3-2）以最小化系统发电成本为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响；进一步，步骤1具体为：步骤1-1）建立电力系统直流状态估计模型，具体如下：电力系统的状态估计通过滤除原始测量值中的不确定性，以求得可靠的电力系统运行数据，dc状态估计是基于dc潮流计算模型得到的，dc潮流方程为：其中，为节点注入有功功率，为输电线路有功电流，为节点电压相角，为输电线路电纳参数，表示与节点相连的节点；在所有节点中，设定一个参考节点，其电压相角值为0，那么其余的节点的电压相角值将作为状态变量，表示为；假设所有节点均被部署传感器，且每条线路正方向上都部署一个传感器，节点上部署的传感器测量的是个节点的有功注入功率，线路上部署的传感器测量的是条线路的正向有功电流，那么测量值的个数为个，其中，，由于潮流方程是线性的，被表示为：；其中，表示节点有功注入功率和输电线路有功电流的测量值，表示测量矩阵, 中为测量值的个数，为除去平衡节点后的节点个数；测量矩阵与电网的拓扑结构和输电线路参数有关，其线性的构造形式为：；其中，矩阵，被称为输电线节点连接阵，矩阵，被称为输电线路电纳值的对角阵，矩阵为输电线节点转移因子阵，矩阵为可逆对称的电纳矩阵。5.输电线节点连接阵的元素表示矩阵在位置的元素，输电线路表示该线路连接节点，那么矩阵的每个元素写为：输电线路电纳值对角矩阵只有对角元素有值，其对角元素值为负的电纳值，即连接节点的输电线路的电纳值，除了对角元素外，其余元素都为0；矩阵为输电线节点转移因子阵，矩阵为可逆对称的电纳矩阵，根据dc潮流方程，，其中，，表示输电线路的正向有功电流列向量；，表示节点有功注入功率列向量；，表示节点电压相角列向量；测量值包括节点有功注入功率和输电线路有功电流，其可被表示为：；dc状态估计的状态变量为电压相角：；对于dc状态估计来说需要求解加权最小方差优化问题：，其中，表示测量值列向量，表示状态估计结果，矩阵为对角方阵，其对角元素为测量噪声方差的倒数，；其中，分别对应测量值，的噪声方差的倒数，令，得到状态估计最优结果的解析解，即；坏数据检测器在状态估计程序中被用以进行数据的辨识，判断是否有异常数据混入到原始数据当中，其残差计算公式如下所示：；坏数据检测器的机制如下式所示：；其中，阈值通过置信度为的假设检验来确定，即，为量测误差的标准差；步骤1-2）建立基于备用线路灵活切换的移动目标防御模型，具体如下：通过投入备用线路的方式可以改变改变输电线路参数，在这种情况下，输电线路工作方式从单输电线路工作变为两条并联的工作方式，其电抗参数会减半，电纳参数则会加倍，即：；因此测量矩阵会发生变化，即从原来的变为；对输电线节点连接阵和输电线路电纳值对角矩阵进行改写，以更为深入地分析测量矩阵在投入备用线路前后发生的变化,首先，构造以下三个基础的向量：，其在位置的元素为1，在其余位置的元素为0；，其在位置的元素为1，在其余位置的元素为0；，其在位置的元素为1，位置的元素为-1，在其余位置元素为0，那么，由这三个向量被改写为：；在备用线路被投入运行后，矩阵不变，矩阵变为，其被表示为：，其中，，输电线节点转移因子阵和可逆对称的电纳矩阵的变化量和也能被表示出来，即：来，即：其中，从推导结果看出，矩阵在第行含有非0元，矩阵在第列含有非零元；有了矩阵和之后，写出测量矩阵变化量的形式，即：投入备用线路前后的测量矩阵的关系为：，对于攻击者而言并不能获取备用线路的投切信息，而只知道投入备用线路之前的电网拓扑结构的信息，因此其只能构造出的攻击向量便可以对状态估计结果产生影响，为状态估计结果的改变量；但在投入备用线路后测量矩阵已变为了，根据残差计算公式，此时的残差计算结果为：，在测量矩阵中，行向量维数大于列向量维数，可以证明，并不为单位阵，即通过投入备用线路改变输电线路参数后计算得到的残差结果不为0；在测量矩阵中，每一列元素表示与一个节点相关的测量值，如果攻击者按照 设计的攻击向量可以由测量矩阵列向量空间线性表达，即，那么该fdi攻击是有效的，假设一个节点对应的测量矩阵列向量为一个攻击空间，用表示二者的相交项，那么其列空间维数即为攻击空间的表示：；其中和分别为投入备用线路前后的测量矩阵，为和在列向量空间上的相交项,对于防御者来说，投入备用线路后这个值越小，对fdi攻击的防御效果就越好。6.步骤1-3）根据电力系统面临的威胁，提出灵活配置备用线路的优化算法，具体如下：基于直流最优潮流算法，设计以最小化攻击空间数量和系统发电成本为目标的优化算法，其数学表达如下：其中，为决策变量，分别表示电压向量的相角、备用线路投入开关参数，和发电机有功出力，其中1表示投入备用线路，0表示不投入备用线路；约束条件中的第一式表示节点注入有功功率平衡，为发电机有功出力，为节点负荷，为可逆对称的电纳矩阵；第二式为发电机出力限制，分别表示发电机出力的最大与最小值，第三式为支路潮流限制，分别表示支路潮流的最大与最小值；第四式表示备用线路是否投入,为输电线路条数，那么电纳参数的计算方式会变为；目标函数为最小化攻击空间数量和系统发电成本，表示包含发电机的节点编号，分别为二者的惩罚系数；各个发电机成本其计算方法如下式所示，式中表示成本系数：；约束条件中的前三式为直流最优潮流的约束条件，分别表示节点注入有功功率平衡，发电机出力限制及支路潮流限制，第四式表示备用线路是否投入，为输电线路条数，那么电纳参数的计算方式会变为，并且，针对优化得到的结果，采用蒙特卡洛方法估计坏数据检测器对于虚假数据注入攻击的检测率，具体步骤如下：①通过生成随机数的方法构造攻击向量，其攻击的节点以及篡改程度都是随机的；②发起总数为n的虚假数据注入攻击；③基于优化得到的结果，采用坏数据检测器对状态估计结果进行检测；④估计坏数据检测器对于虚假数据注入攻击的检测率，为检测出异常数据的次数与总次数的比值：；将该检测率作为评价所提移动目标防御策略在抵御虚假数据注入攻击性能方面的指标。7.进一步，步骤（2）具体为：步骤2-1）电力系统原始数据生成，具体如下：进行原始潮流计算获取电网拓扑结构信息、输电线路信息及原始潮流数据，需获取的数据如下：其中，为节点信息，为输电线路信息，为系统状态变量，为输电线路电抗参数，测量值包括节点有功注入功率和输电线路有功电流。8.步骤2-2）对原始数据进行直流状态估计得到正确参数，具体如下：首先基于获取的拓扑信息即节点信息与输电线路信息和输电线路参数信息即电抗参数构造测量矩阵，；其中，为可逆对称的电纳矩阵,为输电线节点转移因子阵，为输电线节点连接阵，为输电线路电纳值的对角阵。9.然后进行状态估计，获取最优估计值：；其中，为系统状态估计结果，为测量矩阵，为对角方阵，其对角元素为测量噪声方差的倒数，表示测量值列向量。10.对于得到的状态估计结果进行不良数据辨识，即使用坏数据检测器对其进行检测，判断是否有异常数据混入。11.步骤2-3）针对直流状态估计结果发起虚假数据注入攻击，具体如下第一步，设计攻击向量：，其中，为测量矩阵，为状态估计结果改变量，为攻击向量；第二步，将设计好的攻击向量叠加至量测量中，即：；其中，为系统的原始量测值，为攻击向量，为遭受虚假数据注入攻击后的量测值；进而，状态估计结果变为：；其中，为系统的原始状态估计结果，为状态估计结果改变量，为遭受虚假数据注入攻击后的状态估计结果。12.第三步，使用坏数据检测器进行检测，残差计算公式如下：；其中，为遭受虚假数据注入攻击后的残差计算结果，为没有遭受虚假数据注入攻击的残差计算结果，从残差计算结果可以看出以此方法设计的攻击向量能够逃避坏数据检测器的检测，不会被识别为异常。13.步骤2-4）通过切换备用线路使坏数据检测器检测出虚假数据注入攻击，具体如下：假设原本电网的输电线路工作方式为单输电线路的工作方式，通过投入备用线路的方式改变输电线路参数，在这种情况下，输电线路变为两条并联的工作方式，其电抗参数会减半，电纳参数则会加倍，即：；其中，为输电线路电纳参数，为改变后的输电线路电纳参数。14.在系统的输电线路参数发生变化后，重新进行潮流计算获取数据，然后进行状态估计，此时，测量矩阵变为：；其中，矩阵为改变后的可逆对称的电纳矩阵，矩阵为改变后的输电线节点转移因子阵，矩阵为改变后的输电线路电纳值的对角阵，矩阵为输电线节点连接阵。15.针对变化后的电力系统发起虚假数据注入攻击，然后使用坏数据检测器执行不良数据辨识功能，残差计算公式如下：；其中，为输电线路参数改变后的残差计算结果,为遭受虚假数据注入攻击后的量测值,为改变后的测量矩阵，为遭受虚假数据注入攻击后的状态估计结果。16.坏数据检测器能够检测出异常的数据。17.进一步，步骤（3）具体为：3-1）以最小化系统发电成本和攻击空间数量为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响：将最小化系统发电成本和攻击空间数量作为优化算法的目标函数，对于攻击者来说，攻击面缩减了，攻击代价增大了，其发起虚假数据注入攻击更加困难了；对于防御者来说，系统发电成本降低，提高了系统运行的经济性，并且在抵御虚假数据注入攻击方面，基于蒙特卡罗方法得到了较高的检测率，证明所提方法对于虚假数据注入攻击有着良好的防御效果。3-2）以最小化系统发电成本为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响：将最小化系统发电成本作为优化算法的目标函数，对于防御者来说，系统发电成本大幅度降低，系统运行的经济性得到了极大程度的提高，在抵御虚假数据注入攻击方面，基于蒙特卡罗方法得到的检测率有所降低，但仍能够检测出大部分虚假数据注入攻击，证明所提方法对于虚假数据注入攻击有着良好的防御效果；对于攻击者来说，攻击面有所缩减，攻击代价有所增加，其发起虚假数据注入攻击更加困难但仍有可乘之机。18.相对于现有技术，本发明的优点如下：为了有效地防御针对电力系统的虚假数据注入攻击，本发明利用电网中配备的备用线路实施移动目标防御策略，即在不影响电力系统的正常运行下，通过灵活地切换输电线路的备用线路，完成了对电力系统线路参数的改变，从而增加了系统的不确定性、减少了攻击面、增大了攻击代价，达到了防御虚假数据注入攻击的目的，保障了电力系统的安全稳定运行。附图说明19.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。20.图1为针对fdia的mtd策略流程图；图2为虚假数据注入攻击对状态估计结果影响示意图；图3为备用线路投入后残差检测结果示意图；图4为优化配置备用线路示意图。具体实施方式21.以下将结合具体实例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。22.实施例1：一种基于备用线路灵活切换的移动目标防御方法，包括如下步骤：步骤1：建立电力系统移动目标防御模型，具体包括：1-1）建立电力系统直流状态估计模型；1-2）建立基于备用线路灵活切换的移动目标防御模型；1-3）根据电力系统面临的威胁，提出灵活配置备用线路的优化算法；步骤2：建立基于备用线路灵活切换的移动目标防御流程，具体包括：2-1）电力系统原始数据生成；2-2）对原始数据进行直流状态估计得到正确参数；2-3）针对直流状态估计结果发起虚假数据注入攻击；2-4）通过切换备用线路使坏数据检测器检测出虚假数据注入攻击；步骤3：分析备用线路灵活切换对电力系统运行的影响，具体包括：3-1）以最小化系统发电成本和攻击空间数量为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响；3-2）以最小化系统发电成本为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响；进一步，步骤1具体为：步骤1-1）建立电力系统直流状态估计模型，具体如下：电力系统的状态估计通过滤除原始测量值中的不确定性，以求得可靠的电力系统运行数据，dc状态估计是基于dc潮流计算模型得到的，dc潮流方程为：，其中，为节点注入有功功率，为输电线路有功电流，为节点电压相角，为输电线路电纳参数，表示与节点相连的节点；在所有节点中，设定一个参考节点，其电压相角值为0，那么其余的节点的电压相角值将作为状态变量，表示为；假设所有节点均被部署传感器，且每条线路正方向上都部署一个传感器，节点上部署的传感器测量的是个节点的有功注入功率，线路上部署的传感器测量的是条线路的正向有功电流，那么测量值的个数为个，其中，，由于潮流方程是线性的，被表示为：；其中，表示节点有功注入功率和输电线路有功电流的测量值，表示测量矩阵, 中为测量值的个数，为除去平衡节点后的节点个数；测量矩阵与电网的拓扑结构和输电线路参数有关，其线性的构造形式为：；其中，矩阵，被称为输电线节点连接阵，矩阵，被称为输电线路电纳值的对角阵，矩阵为输电线节点转移因子阵，矩阵为可逆对称的电纳矩阵。23.输电线节点连接阵的元素表示矩阵在位置的元素，输电线路表示该线路连接节点，那么矩阵的每个元素写为：输电线路电纳值对角矩阵只有对角元素有值，其对角元素值为负的电纳值，即连接节点的输电线路的电纳值，除了对角元素外，其余元素都为0；矩阵为输电线节点转移因子阵，矩阵为可逆对称的电纳矩阵，根据dc潮流方程，，其中，，表示输电线路的正向有功电流列向量；，表示节点有功注入功率列向量；，表示节点电压相角列向量；测量值包括节点有功注入功率和输电线路有功电流，其可被表示为：；dc状态估计的状态变量为电压相角：；对于dc状态估计来说需要求解加权最小方差优化问题：，其中，表示测量值列向量，表示状态估计结果，矩阵为对角方阵，其对角元素为测量噪声方差的倒数，；其中，分别对应测量值，的噪声方差的倒数，令，得到状态估计最优结果的解析解，即；坏数据检测器在状态估计程序中被用以进行数据的辨识，判断是否有异常数据混入到原始数据当中，其残差计算公式如下所示：；坏数据检测器的机制如下式所示：；其中，阈值通过置信度为的假设检验来确定，即，为量测误差的标准差；步骤1-2）建立基于备用线路灵活切换的移动目标防御模型，具体如下：通过投入备用线路的方式可以改变改变输电线路参数，在这种情况下，输电线路工作方式从单输电线路工作变为两条并联的工作方式，其电抗参数会减半，电纳参数则会加倍，即：；因此测量矩阵会发生变化，即从原来的变为；对输电线节点连接阵和输电线路电纳值对角矩阵进行改写，以更为深入地分析测量矩阵在投入备用线路前后发生的变化,首先，构造以下三个基础的向量：，其在位置的元素为1，在其余位置的元素为0；，其在位置的元素为1，在其余位置的元素为0；，其在位置的元素为1，位置的元素为-1，在其余位置元素为0，那么，由这三个向量被改写为：；在备用线路被投入运行后，矩阵不变，矩阵变为，其被表示为：，其被表示为：其中，，输电线节点转移因子阵和可逆对称的电纳矩阵的变化量和也能被表示出来，即：来，即：其中，从推导结果看出，矩阵在第行含有非0元，矩阵在第列含有非零元；有了矩阵和之后，写出测量矩阵变化量的形式，即：投入备用线路前后的测量矩阵的关系为：，对于攻击者而言并不能获取备用线路的投切信息，而只知道投入备用线路之前的电网拓扑结构的信息，因此其只能构造出的攻击向量便可以对状态估计结果产生影响，为状态估计结果的改变量；但在投入备用线路后测量矩阵已变为了，根据残差计算公式，此时的残差计算结果为：，在测量矩阵中，行向量维数大于列向量维数，可以证明，并不为单位阵，即通过投入备用线路改变输电线路参数后计算得到的残差结果不为0；在测量矩阵中，每一列元素表示与一个节点相关的测量值，如果攻击者按照 设计的攻击向量可以由测量矩阵列向量空间线性表达，即，那么该fdi攻击是有效的，假设一个节点对应的测量矩阵列向量为一个攻击空间，用表示二者的相交项，那么其列空间维数即为攻击空间的表示：；其中和分别为投入备用线路前后的测量矩阵，为和在列向量空间上的相交项。对于防御者来说，投入备用线路后这个值越小，对fdi攻击的防御效果就越好。24.在ieee5节点测试系统中，以遍历的形式遍历出投入1、2、3、4、5条输电备用线路后攻击空间的改变情况，遍历总数为，然后，使用蒙特卡洛方法，观察不同攻击空间缩减数量对于fdia的影响，估计投入备用线路之后坏数据检测器对于fdia的检测率，结果如表1所示：从结果可以看出，随着攻击空间的减小，坏数据检测器对于fdia的检测率逐渐增加。25.步骤1-3）根据电力系统面临的威胁，提出灵活配置备用线路的优化算法，具体如下：基于直流最优潮流算法，设计以最小化攻击空间数量和系统发电成本为目标的优化算法，其数学表达如下：，其中，为决策变量，分别表示电压向量的相角、备用线路投入开关参数，和发电机有功出力，其中1表示投入备用线路，0表示不投入备用线路；约束条件中的第一式表示节点注入有功功率平衡，为发电机有功出力，为节点负荷，为可逆对称的电纳矩阵；第二式为发电机出力限制，分别表示发电机出力的最大与最小值，第三式为支路潮流限制，分别表示支路潮流的最大与最小值；第四式表示备用线路是否投入，为输电线路条数，那么电纳参数的计算方式会变为；目标函数为最小化攻击空间数量和系统发电成本，表示包含发电机的节点编号，分别为二者的惩罚系数；各个发电机成本其计算方法如下式所示，式中表示成本系数：；约束条件中的前三式为直流最优潮流的约束条件，分别表示节点注入有功功率平衡，发电机出力限制及支路潮流限制，第四式表示备用线路是否投入，为输电线路条数，那么电纳参数的计算方式会变为，并且，针对优化得到的结果，采用蒙特卡洛方法估计坏数据检测器对于虚假数据注入攻击的检测率，具体步骤如下：①通过生成随机数的方法构造攻击向量，其攻击的节点以及篡改程度都是随机的；②发起总数为的虚假数据注入攻击；③基于优化得到的结果，采用坏数据检测器对状态估计结果进行检测；④估计坏数据检测器对于虚假数据注入攻击的检测率，为检测出异常数据的次数与总次数的比值：；将该检测率作为评价所提移动目标防御策略在抵御虚假数据注入攻击性能方面的指标。26.进一步，步骤2具体为：步骤2-1）电力系统原始数据生成，具体如下：进行原始潮流计算获取电网拓扑结构信息、输电线路信息及原始潮流数据，需获取的数据如下：，其中，为节点信息，为输电线路信息，为系统状态变量，为输电线路电抗参数，测量值包括节点有功注入功率和输电线路有功电流。27.步骤2-2）对原始数据进行直流状态估计得到正确参数，具体如下：首先基于获取的拓扑信息即节点信息与输电线路信息和输电线路参数信息即电抗参数构造测量矩阵，；其中，矩阵为可逆对称的电纳矩阵,矩阵为输电线节点转移因子阵，矩阵为输电线节点连接阵，矩阵为输电线路电纳值的对角阵。28.然后进行状态估计，获取最优估计值：；其中，为系统状态估计结果，为测量矩阵，为对角方阵，其对角元素为测量噪声方差的倒数，表示测量值列向量。29.对于得到的状态估计结果进行不良数据辨识，即使用坏数据检测器对其进行检测，判断是否有异常数据混入。30.步骤2-3）针对直流状态估计结果发起虚假数据注入攻击，具体如下第一步，设计攻击向量：其中，为测量矩阵，为状态估计结果改变量，为攻击向量；第二步，将设计好的攻击向量叠加至量测量中，即：；其中，为系统的原始量测值，为攻击向量，为遭受虚假数据注入攻击后的量测值；进而，状态估计结果变为：；其中，为系统的原始状态估计结果，为状态估计结果改变量，为遭受虚假数据注入攻击后的状态估计结果。31.第三步，使用坏数据检测器进行检测，残差计算公式如下：；其中，为遭受虚假数据注入攻击后的残差计算结果，为没有遭受虚假数据注入攻击的残差计算结果，从残差计算结果可以看出以此方法设计的攻击向量能够逃避坏数据检测器的检测，不会被识别为异常。32.步骤2-4）通过切换备用线路使坏数据检测器检测出虚假数据注入攻击，具体如下：假设原本电网的输电线路工作方式为单输电线路的工作方式，通过投入备用线路的方式改变输电线路参数，在这种情况下，输电线路变为两条并联的工作方式，其电抗参数会减半，电纳参数则会加倍，即：；其中，为输电线路电纳参数，为改变后的输电线路电纳参数。33.在系统的输电线路参数发生变化后，重新进行潮流计算获取数据，然后进行状态估计，此时，测量矩阵变为：；针对变化后的电力系统发起虚假数据注入攻击，然后使用坏数据检测器执行不良数据辨识功能，残差计算公式如下：；其中，为输电线路参数改变后的残差计算结果,为遭受虚假数据注入攻击后的量测值,为改变后的测量矩阵，为遭受虚假数据注入攻击后的状态估计结果。34.坏数据检测器能够检测出异常的数据。35.在ieee5节点测试系统中，设计攻击向量对1号节点的相角进行篡改，fdia攻击的有效性已在图2中得到了证明。接着，每次只投入一条备用线路，观察6条输电线路的备用线路被投入运行后对于fdia的影响，将没有备用线路投入的情况设置为序号1，其余六种情况从2-7依次排序，结果如图3所示。通过该算例可以证明所提方法能有效地防御虚假数据注入攻击。36.进一步，步骤3具体为：3-1）以最小化系统发电成本和攻击空间数量为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响：在ieee5节点测试系统中，将惩罚系数设定为，（即无备用线路投入时发电成本的倒数）和，由于防御者所希望的发电成本能够降低，那么乘上惩罚系数之后的系统发电成本会小于1，同时由于攻击空间为整数，这样对于优化结果就可以有一个理想的预期，即一个整数加上一个小数，且这个值越小越好。优化结果如表2所示：其中备线开关参数的优化结果为，在6条备用线路中，1表示投入对应输电线路的备用线路，0表示不投入，即投入第2、3、4条线路能够有最好的效果，优化结果示意图如图4所示。37.将最小化系统发电成本和攻击空间数量作为优化算法的目标函数，对于攻击者来说，攻击面缩减了，攻击代价增大了，其发起虚假数据注入攻击更加困难了；对于防御者来说，系统发电成本降低，提高了系统运行的经济性，并且在抵御虚假数据注入攻击方面，基于蒙特卡罗方法得到了较高的检测率，证明所提方法对于虚假数据注入攻击有着良好的防御效果。3-2）以最小化系统发电成本为目标，分析移动目标防御策略对电力系统运行和虚假数据注入攻击的影响：在ieee30节点系统中，将惩罚系数设定为（即无备用线路投入时发电成本的倒数）和，如此，优化目标就变成了只最小化系统发电成本。优化结果如表3所示。38.其中备线开关参数为优化得到的备用线路配置结果，在41条备用线路中，1表示投入对应输电线路的备用线路，0表示不投入。39.将最小化系统发电成本作为优化算法的目标函数，对于防御者来说，系统发电成本大幅度降低，系统运行的经济性得到了极大程度的提高，在抵御虚假数据注入攻击方面，基于蒙特卡罗方法得到的检测率有所降低，但仍能够检测出大部分虚假数据注入攻击，证明所提方法对于虚假数据注入攻击有着良好的防御效果；对于攻击者来说，攻击面有所缩减，攻击代价有所增加，其发起虚假数据注入攻击有困难但仍有可乘之机。









图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!




内容声明：本文中引用的各种信息及资料（包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主体（包括但不限于公司、媒体、协会等机构）的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理！本站为非盈利性质站点,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!




免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理，本文部分文字与图片资源来自于网络，部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请立即通知我们，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意,谢谢!