基于时序神经网络的智能变电站采样值报文虚假数据检测和丢包预测研究

基于时序神经网络的智能变电站采样值报文虚假数据检测和丢包预测研究

论文摘要

随着我国智能变电站的推广,采样值报文的研究也越来越重要。我国智能变电站系统结构与IEC61850标准相同,IEC61850使得变电站自动化系统(Substation Automation Systems,SAS)使用电子式互感器,并通过以太网将电压和电流量测值作为采样值(Sampled Measured Values,SMV)报文进行传送。然而SMV过高的传输率将会引起丢包等现象;同时SMV严格的4ms约束使得加密几乎不可实现。为此,本文首先分析了IEC61850可能面临的安全威胁,给出了可能的攻击类型。然后提出了一种虚假SMV报文的在线检测方案,同时也满足IEC61850规定的4ms约束。为了确保SAS的可靠运行,本文也提出了一种利用时序神经网络来对丢包进行检测的方法。为了验证本文所提方法的有效性,在合并单元和智能电子设备中进行验证。实验结果表明,通过对SMV报文丢包的准确预测,可以实现虚假数据的辨识并提高继电保护的鲁棒性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 IEC61850网络安全问题
  •   2.1 IEC61850概述
  •   2.2 IEC61850主要面临的网络安全威胁
  • 3 人工神经网络及时序预测
  •   3.1 人工神经网络
  •   3.2 时序预测
  • 4 虚假数据在线监测和丢包预测方案
  •   4.1 系统说明
  •   4.2 具体方案
  •   4.3 合并单元
  • 5 仿真分析
  •   5.1 系统说明
  •   5.2 算例分析
  •     5.2.1 神经网络预测的准确性
  •     5.2.2 虚假数据检测
  •     5.2.3 丢包预测算法
  • 6 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 闫磊,李远,徐利美,岳彩娟

    关键词: 智能变电站,采样值报文,虚假数据注入,丢包预测

    来源: 自动化技术与应用 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 国网山西省电力公司,积成电子股份有限公司

    分类号: TP183;TM63

    页码: 98-103+112

    总页数: 7

    文件大小: 2424K

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