面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线...面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线性地衡量数据特征之间的关联性,且公平地根据一个特征变量中包含另一个特征变量的信息量来去除冗余特征,有效解决虚假数据注入攻击定位检测方法普遍面临的量测数据高维冗余问题;同时提出一种具有正反馈信息传递作用的双层置信极端梯度提升树来对各节点状态进行分类,通过结合电网拓扑关系学习标签相关性,从而有选择性地利用前序标签有效预测信息,来减少后续分类器学习到的前序标签预测信息中包含的错误,最终实现对受攻击位置的精确定位。在IEEE-14、IEEE-57节点系统上进行大量仿真,算例结果验证了所提方法的有效性,且相较于其他方法具有更高的准确率、精度、召回率、F1值和AUC(area under curve)值。展开更多
随着风电大规模的并网,其所具有的“零惯量”特征使电网惯量水平降低,频率特性恶化。为寻求风电并网对系统惯量水平的影响规律,明晰系统运行边界,对风电并网系统的惯量特性及最小惯量需求展开研究评估。首先,在同步发电机不同运行方式下...随着风电大规模的并网,其所具有的“零惯量”特征使电网惯量水平降低,频率特性恶化。为寻求风电并网对系统惯量水平的影响规律,明晰系统运行边界,对风电并网系统的惯量特性及最小惯量需求展开研究评估。首先,在同步发电机不同运行方式下,基于理论推导出评估风电并网系统惯量特性变化的计算表达式,并分析系统惯量特性的变化规律。在风电附加虚拟惯量控制情况下,以惯量响应过程提供的能量为出发点,基于系统惯量削弱量和风电虚拟惯量的平均惯量支撑功率,定义了一项惯量变化系数COIC,以此来判定系统惯量水平变化情况。其次,建立考虑风电渗透率的改进系统频率响应模型(System frequency response,SFR),量化系统惯量与风电渗透率的关系,给出了风电并网系统最小惯量评估方法。最后,搭建了含风电接入的4机2区域模型,对理论分析结果和评估方法进行了仿真验证。展开更多
文摘面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线性地衡量数据特征之间的关联性,且公平地根据一个特征变量中包含另一个特征变量的信息量来去除冗余特征,有效解决虚假数据注入攻击定位检测方法普遍面临的量测数据高维冗余问题;同时提出一种具有正反馈信息传递作用的双层置信极端梯度提升树来对各节点状态进行分类,通过结合电网拓扑关系学习标签相关性,从而有选择性地利用前序标签有效预测信息,来减少后续分类器学习到的前序标签预测信息中包含的错误,最终实现对受攻击位置的精确定位。在IEEE-14、IEEE-57节点系统上进行大量仿真,算例结果验证了所提方法的有效性,且相较于其他方法具有更高的准确率、精度、召回率、F1值和AUC(area under curve)值。
文摘随着风电大规模的并网,其所具有的“零惯量”特征使电网惯量水平降低,频率特性恶化。为寻求风电并网对系统惯量水平的影响规律,明晰系统运行边界,对风电并网系统的惯量特性及最小惯量需求展开研究评估。首先,在同步发电机不同运行方式下,基于理论推导出评估风电并网系统惯量特性变化的计算表达式,并分析系统惯量特性的变化规律。在风电附加虚拟惯量控制情况下,以惯量响应过程提供的能量为出发点,基于系统惯量削弱量和风电虚拟惯量的平均惯量支撑功率,定义了一项惯量变化系数COIC,以此来判定系统惯量水平变化情况。其次,建立考虑风电渗透率的改进系统频率响应模型(System frequency response,SFR),量化系统惯量与风电渗透率的关系,给出了风电并网系统最小惯量评估方法。最后,搭建了含风电接入的4机2区域模型,对理论分析结果和评估方法进行了仿真验证。
