本文是一篇电气自动化论文，本文研究的是网络攻击环境下配电网的动态状态估计问题，其中本文所提到的改进算法使得攻击下配电网依旧可以得到可靠的系统状态，为配电网的稳定可靠运行提供了保障，为用户提供了持续可靠的高质量电力供应。
1. 绪论
1.1 研究背景及意义
电的发明、计算机的出现和通信技术的进步对21世纪人类文明产生了最大的影响[1]。电是其他能源——水、太阳能、化学能源——转化为电能的过程，人类文明的可持续性需要持续的电力供应。计算机、计算元件和通信技术在商品和服务生产中的使用改善了商品和服务的交付，因为它能够自动化流程、收集数据并利用这些数据做出明智的决策。它催生了支持现代生活方式的新基础设施。电力作为现代基础设施之一，在其发电、输电和配电中也使用了信息通信技术，从而形成了智能电网。这是必要的，因为电力系统由于需求的增加和电源/供应的变化而变得复杂[2]。
智能电网是一种与信息通信技术相结合的电力系统，可提供可靠、稳定、高效、可扩展和清洁的电能系统。智能电网由于其灵活性、收集数据和交换信息的能力以及易于监测和控制，是电力系统技术的新趋势。此外，大多数电网已经老化，开始对环境产生负面影响，如二氧化碳排放和温室气体排放。智能电网的概念已经在欧洲、北美、中国、印度和南非得到广泛应用[3]。它改善了发电、输电和配电，因为它寻求将电力生命周期的这些阶段分散以提高效率。智能电网在其设计框架中有三个基本组件：电力、通信和信息系统。这些可以被组织成由系统架构、分布式控制、应用程序、标准和网络安全措施组成的层。智能电网的关键技术领域包括分布式发电、电力存储系统、智能电表、先进控制、集成通信、传感和测量、改进的接口以及使用客户参与和需求响应的决策支持，如图1-1所示[2]。
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1.2 国内外研究现状
动态状态估计对于配电网的关键时间监测、控制和保护非常有用。这在很大程度上是由于发电组合和负荷组成的变化，特别是间歇性、随机性和电力电子接口的非同步可再生能源发电和分布式能源的普及率越来越高。在这种情况下，当系统操作点变化更频繁、更快时，跟踪系统动态状态变量至关重要。智能电表和PMU等新的量测设备可以为智能配电网添加新的测量类型，比如电压、电流相角，因此可以使得测量数据的冗余量大大增加，进而使得状态估计的精度大大提高，但同时也带来不同类型数据兼容的问题。除此之外，通信网络的介入使得配电网系统成为攻击者攻击的首要目标。为此，本文对配电网动态状态估计在多种量测引入、网络攻击以及网络攻击下的状态估计等方面进行了文献的回顾和综述。
1.2.1 多种量测引入研究现状
监控和数据采集（Supervisory control and data acquisition, SCADA）系统是电力系统的一种监测和管理工具，用于实现对电力系统的实时监测和远程控制。SCADA系统可以收集电力系统的实时数据，包括低精度支路功率、支路电流幅值和少数母线电压幅值等参数，并将其传送到中央处理器进行处理和分析，但其数据是异步的。PMU是近年来发展迅速的一种基于全球定位系统的高速高精度测量系统[10-12]，它可满足配电网侧对于高精确监测工具的需求，进而满足对电网有效监视的要求。PMU数据包括高精度电压、电流相量。如果PMU部署满足系统的可观测性需求，则无需考虑混合测量。然而，出于经济考虑，PMU在大规模配电网中的部署受到限制，并且在没有其他测量的情况下无法满足可观测性的冗余性。因此为了保证配电系统的态势感知能力，多源测量必须长期共存。针对SCADA和PMU测量区间的差异，在[13]中提出了基于Broyden近似和WLS的静态混合状态估计，在异步区间内使用前者状态估计结果代替SCADA数据作为伪测量。在[14]中提出了一种基于wirtinger-微积分的配电网动态状态估计方法来处理PMU和所有常见的测量类型，以最大限度地提高处理器的计算效率。在[15]中提出了一种混合线性最小绝对值估计方法，该方法无需对系统状态进行初始猜测或迭代，在计算量方面优于WLS估计器。在文献[16]中，使用Pearson相关系数对混合量测数据进行相关性评估，根据时序数据的曲线情况对数据进行排列以实现混合数据的融合。文献[17]提出了一种基于PMU的主动配电网实时状态估计故障检测与定位方法。
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2. 配电网动态状态估计模型与算法
2.1 引言
电力系统用于将电力从发电输送到消费者。电网由监控和数据采集（SCADA）系统持续运行和监控，以确保正常运行状态。电力系统状态估计通过测量数据，包括电压、电流、有功功率和无功功率等多种数据，通过对这些数据进行分析和处理，从而推算出电力系统的状态信息。根据估计结果，电力系统管理者可以了解电力系统的运行状况，及时采取措施，保证电力系统的稳定运行。
配电系统状态估计是使用系统中某些位置的有限数量的测量数据来推断系统状态变量值的过程。因此，配电系统状态估计基本上是一种将数据测量映射到状态变量的数值过程。虽然状态估计是一个发展成熟且在输电系统中广泛使用的概念，但它在配电层面的使用仍然是积极研究的主题。近年来，配电系统中先进计量基础设施（AMI）的快速增长（例如，根据[49]，2015年美国先进计量表的数量估计为6470万台，而总数量为1.508亿台，表明渗透率为42.9%。）因此，配电系统状态估计有望成为智能电网监控和电力管理的重要功能[7]。配电系统状态估计功能的一般示意图如图2-1所示。
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2.2 配电网的动态状态估计模型
传统的静态状态估计方法只能在某一时刻获取系统的状态信息，而无法捕捉系统在连续时间上的变化过程。实际应用中，由于配电网中加入了分布式发电和储能设备等新型组件，系统状态的变化显得越发动态。为了更准确地跟踪系统状态的变化，动态状态估计方法应运而生，其示意图如图2-2所示。该方法通过递归更新估计来实现对系统状态变化的跟踪，并可以预测未来时刻的系统状态。这种方法在安全分析方面也起到重要作用，它能给操作员更多的时间来实施控制措施从而确保系统的稳定运行[51,52]。
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3. 虚假数据注入攻击下基于自适应奇异值分解容积卡尔曼滤波的配电网动态状态估计 ............................. 15
3.1 引言 ............................. 15
3.2 FDI攻击下的动态状态估计模型 ................ 16
4. 拒绝服务攻击下基于自适应平方根容积卡尔曼滤波的配电网动态状态估计 ....................... 30
4.1 引言 ................................ 30
4.2 DoS攻击下的动态状态估计模型 ................................................. 30
5. 网络攻击下基于卡尔曼滤波分解的配电网动态状态估计 ............. 44
5.1 引言 ................................. 44
5.2 网络攻击下的动态状态估计模型 ........................... 44
5. 网络攻击下基于卡尔曼滤波分解的配电网动态状态估计
5.5 仿真验证
本章采用IEEE 39-bus测试系统进行仿真分析。其中IEEE 39-bus测试系统中各节点的支路电阻，电导，电纳等参数按照给定的参数表设置。之后对其进行潮流计算，得到各状态量的真值，包括各节点的注入的有功和无功功率值，各节点的稳态电压幅值、相角。在对配电网进行动态状态估计仿真的过程中，对在稳态潮流计算中得到的电压幅值以及电压相角中加入高斯白噪声即可以得到各节点量测值。在以下仿真实验中，设置了50个时间采样间隔以模拟电力系统的动态变化。
由于空间有限，选取了IEEE 39-bus系统中的节点3和5作为代表节点。对于有攻击的情况，假设测试系统中节点上部署的PMU测量装置遭到攻击，进而使其量测值电压幅值和相角都有了偏差，其中3 3a(k)=0.1y(k)，42 42a(k)=0.1y(k)，5 5a(k)=0.1y(k)，44 44a(k)=0.1y(k)，7 7a(k)=0.1y(k)，21 21a(k)=0.1y(k)。
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6. 结论与展望
6.1 结论
本文主要针对网络攻击环境下的配电网，基于卡尔曼滤波分解方法、容积卡尔曼滤波方法、奇异值分解方法以及强跟踪方法等，研究了配电网的安全动态状态估计理论。最终通过IEEE测试系统对提出的算法进行了验证，论文的主要贡献总结如下：
(1) 研究了虚假数据注入攻击下配电网动态状态估计问题。首先将测量信号和控制信 号遭受的FDI攻击建模为配电网系统方程的未知输入和未知输出，以此来重构配电网估计模型。在此基础上，结合容积卡尔曼滤波算法和强跟踪算法，设计一种改进的自适应奇异值分解容积卡尔曼滤波算法，有效地处理了FDI攻击的破坏效应。为攻击下的配电网得到更精确的系统状态，进而掌握配电网的运行状态，使得操作人员可以做出更利于电网稳定可靠运行的指令。最后使用IEEE 39-bus标准测试系统进行仿真实验，证明了提出算法的有效性和可行性。
(2) 研究了拒绝服务攻击下配电网动态状态估计问题。针对DoS攻击引发测量数据 发生随机性延时、丢失的情况来分析并讨论合适的滤波理论和方法进而使滤波系统在此种条件下依然能够对目标状态做出尽可能准确的估计。首先对配电网中PMU量测、SCADA量测混合存在的情形，采用等效电流测量变换技术解决两类测量数据之间的数据兼容性问题。然后根据数据传输延时以及丢失的特点，重构配电网量测方程。最后设计了一种改进的基于自适应平方根容积卡尔曼滤波器算法，在DoS攻击下准确估计出配电网的系统状态，为后续基于估计状态的发电调度等高级应用提供精确的状态信息，保证了配电网系统的可靠性和稳定性，对电力企业有现实意义。最后，在IEEE 33-bus标准测试系统上进行了仿真实验，结果表明所提出的状态估计器在DoS攻击下的有效性。
参考文献（略）