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基于快速分解正交变换状态估计算法的坏数据检测与辨识 被引量:13
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作者 李碧君 薛禹胜 +1 位作者 顾锦汶 韩祯祥 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1999年第20期1-4,26,共5页
提出了在快速分解正交变换状态估计算法中检测与辨识坏数据的新方法。该方法成功地将假设检验辨识法(HTI)和量测补偿法的思想应用于基于快速分解状态估计算法的坏数据检测与辨识,用基于对增广的量测雅可比矩阵进行Givens行变换的方... 提出了在快速分解正交变换状态估计算法中检测与辨识坏数据的新方法。该方法成功地将假设检验辨识法(HTI)和量测补偿法的思想应用于基于快速分解状态估计算法的坏数据检测与辨识,用基于对增广的量测雅可比矩阵进行Givens行变换的方法计算和更新残差协方差矩阵,在建立可疑量测集时,考虑有功类量测误差对无功类量测残差的影响和无功类量测误差对有功类量测残差的影响。算例说明,该方法检测与辨识坏数据的能力较强。 展开更多
关键词 状态估计 坏数据检测 快速分解 正交变换 电业
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基于局部离群因子的PMU连续坏数据检测方法 被引量:11
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作者 刘灏 朱世佳 毕天姝 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期25-32,共8页
同步相量测量单元(PMU)能为电力系统监测和控制提供实时数据。然而,PMU连续坏数据与扰动数据高度相似,可能会导致控制中心做出错误的决策。针对PMU连续坏数据难以与扰动数据区分的问题,提出了一种基于局部离群因子(LOF)的连续坏数据检... 同步相量测量单元(PMU)能为电力系统监测和控制提供实时数据。然而,PMU连续坏数据与扰动数据高度相似,可能会导致控制中心做出错误的决策。针对PMU连续坏数据难以与扰动数据区分的问题,提出了一种基于局部离群因子(LOF)的连续坏数据检测算法。通过大量现场数据分析得出连续坏数据空间相似性差、扰动数据空间相似性强的结论,依据此结论提出了基于动态时间规整(DTW)的空间相似性评估方法。通过评估不同PMU的空间相似性来计算每台PMU的LOF值,进一步,提出了基于箱线图的阈值确定方法。通过比较当前窗口每台PMU的LOF值是否超过阈值,在线识别连续坏数据。仿真和测试结果表明,所提方法能有效实现连续坏数据的辨识和检测,并区分扰动数据。 展开更多
关键词 同步相量测量单元 连续坏数据检测 动态时间规整 局部离群因子
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基于DBSCAN的配电网同步测量坏数据检测方法
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作者 刘灏 陈容 +2 位作者 毕天姝 赵丹 张一鸣 《电力系统保护与控制》 2025年第17期122-133,共12页
配电网环境复杂,配电网同步相量测量装置(distribution network synchronous phasor measurement unit, D-PMU)容易受到干扰而产生坏数据,进一步影响基于测量数据的应用效果。为了提高D-PMU数据质量,提出一种不依赖系统拓扑的基于密度... 配电网环境复杂,配电网同步相量测量装置(distribution network synchronous phasor measurement unit, D-PMU)容易受到干扰而产生坏数据,进一步影响基于测量数据的应用效果。为了提高D-PMU数据质量,提出一种不依赖系统拓扑的基于密度的噪场应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)的配电网同步测量坏数据检测方法。首先利用基于密度的聚类算法DBSCAN进行异常数据检测。通过轮廓系数和邓恩指数对DBSCAN的聚类结果进行综合评价。利用麻雀搜索算法实现自适应参数调整,解决检测时需要预先处理训练、标记数据的问题。在此基础上,将时间序列聚类的K-Medoids算法和动态时间规整算法相结合,通过衡量不同时间序列之间的相似性,解决了D-PMU在电气联系较弱时对扰动数据与坏数据的区分问题,增强了数据处理的准确性与噪声环境下的稳健性。仿真和实际数据的测试结果表明,所提方法能有效区分真实扰动数据并准确识别D-PMU坏数据。 展开更多
关键词 坏数据检测 DBSCAN算法 动态时间规整 K-Medoids算法
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变电站状态估计中互感器虚假数据注入攻击分析 被引量:22
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作者 李青芯 孙宏斌 +3 位作者 盛同天 张伯明 吴文传 郭庆来 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期79-86,共8页
变电站实时量测的源头——电压和电流互感器采样序列可能遭受恶意的信息攻击而变得不可信,从而影响状态估计及相关高级分析及决策功能的可靠性。首先通过对采样原理的介绍,说明采样序列与量测的关系,表明攻击采样序列将可能导致量测中... 变电站实时量测的源头——电压和电流互感器采样序列可能遭受恶意的信息攻击而变得不可信,从而影响状态估计及相关高级分析及决策功能的可靠性。首先通过对采样原理的介绍,说明采样序列与量测的关系,表明攻击采样序列将可能导致量测中出现一致性量测坏数据。重点对虚假数据注入攻击下的攻击模式进行讨论,研究对电压、电流互感器输出的采样序列成功实施不可观测攻击的条件以及最小攻击代价。研究结果表明了互感器的配置冗余度及合理性在防御攻击方面的重要性,为制定量测保护策略奠定了基础。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 不可观测攻击 坏数据检测 变电站状态估计 量测采样
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基于鲁棒主成分分析的智能电网虚假数据注入攻击 被引量:14
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作者 田继伟 王布宏 尚福特 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期1943-1947,1971,共6页
基于主成分分析(PCA)的盲攻击策略仅对具有高斯噪声的测量数据有效,在存在异常值的情况下,上述攻击策略将被传统的坏数据检测模块检测。针对异常值存在的问题,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的盲攻击策略。首先,攻击者收集含有异常... 基于主成分分析(PCA)的盲攻击策略仅对具有高斯噪声的测量数据有效,在存在异常值的情况下,上述攻击策略将被传统的坏数据检测模块检测。针对异常值存在的问题,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的盲攻击策略。首先,攻击者收集含有异常值的测量数据;然后,通过基于交替方向法(ADM)的稀疏优化技术从含有异常值的测量数据中分离出异常值和真实的测量数据;其次,对真实测量数据进行PCA,得到系统的相关信息;最后,利用获得的系统信息构造攻击向量,并根据得到的攻击向量注入虚假数据。该攻击策略在IEEE 14-bus系统上进行了测试,实验结果表明,在异常值存在的情况下,传统的基于PCA的攻击方法将被坏数据检测模块检测,而所提方法基于鲁棒PCA的攻击策略能够躲避坏数据检测模块的检测。该策略使得在异常值存在的情况下虚假数据注入攻击(FDIA)仍然能够成功实施。 展开更多
关键词 虚假数据注入攻击 鲁棒主成分分析 交替方向法 坏数据检测 状态估计
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智能电网状态维持拓扑攻击及其对经济运行的影响 被引量:21
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作者 田继伟 王布宏 李夏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期50-56,共7页
随着传感器技术、计算机和通信网络技术的迅猛发展,现代电力系统已经成为一个复杂的信息物理系统。信息技术在电力系统大量运用的同时,也增加了电力系统遭受网络攻击的风险。为了评估电力系统面临的攻击威胁,研究了通过"错误"... 随着传感器技术、计算机和通信网络技术的迅猛发展,现代电力系统已经成为一个复杂的信息物理系统。信息技术在电力系统大量运用的同时,也增加了电力系统遭受网络攻击的风险。为了评估电力系统面临的攻击威胁,研究了通过"错误"的拓扑信息对智能电网控制中心进行误导的网络攻击。在此类拓扑攻击中,攻击者拦截远程终端单元的数据,对其进行修改,并将修改后的数据发送到控制中心。对不被检测的状态维持拓扑攻击的条件和一个更加现实可行的攻击策略进行了分析研究,并在IEEE 9-bus和14-bus系统上进行了仿真实验。仿真结果表明该类拓扑攻击能对经济运行造成破坏性影响。 展开更多
关键词 拓扑攻击 虚假数据注入攻击 状态估计 坏数据检测 最优潮流
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Damage alarming for bridge expansion joints using novelty detection technique based on long-term monitoring data 被引量:4
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作者 缪长青 邓扬 +1 位作者 丁幼亮 李爱群 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第1期226-235,共10页
Damage alarming and safety evaluation using long-term monitoring data is an area of significant research activity for long-span bridges. In order to extend the research in this field, the damage alarming technique for... Damage alarming and safety evaluation using long-term monitoring data is an area of significant research activity for long-span bridges. In order to extend the research in this field, the damage alarming technique for bridge expansion joints based on long-term monitoring data was developed. The effects of environmental factors on the expansion joint displacement were analyzed. Multiple linear regression models were obtained to describe the correlation between displacements and the dominant environmental factors. The damage alarming index was defined based on the multiple regression models. At last, the X-bar control chart was utilized to detect the abnormal change of the displacements. Analysis results reveal that temperature and traffic condition are the dominant environmental factors to influence the displacement. When the confidence level of X-bar control chart is set to be 0.003, the false-positive indications of damage can be avoided. The damage sensitivity analysis shows that the proper X-bar control chart can detect 0.1 cm damage-induced change of the expansion joint displacement. It is reasonably believed that the proposed technique is robust against false-positive indication of damage and suitable to alarm the possible future damage of the expansion joints. 展开更多
关键词 damage alarming expansion joint TEMPERATURE traffic condition control chart suspension bridge
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