为使配电网在虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击下仍旧可以获得最优的状态估计,提出了一种新的状态估计算法,提高了配电网抵御FDI攻击的状态估计精度。在相量测量单元(phasor measurement units,PMU)被攻击的情况下,即测量值...为使配电网在虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击下仍旧可以获得最优的状态估计,提出了一种新的状态估计算法,提高了配电网抵御FDI攻击的状态估计精度。在相量测量单元(phasor measurement units,PMU)被攻击的情况下,即测量值被篡改,最优卡尔曼估计可以分解为局部状态估计的加权和。该方法在某种意义上不安全,基于局部估计,提出了一种基于凸优化的方法,以取代加权和方法,将局部估计结合成一个安全的状态估计。仿真结果表明:当所有PMU量测设备都是良好时,所提的估计器与卡尔曼估计器的估计结果一致。当PMU设备被攻击造成量测量异常时,提供一个充分条件,在这个条件下安全状态估计器是稳定的。展开更多
文摘为使配电网在虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击下仍旧可以获得最优的状态估计,提出了一种新的状态估计算法,提高了配电网抵御FDI攻击的状态估计精度。在相量测量单元(phasor measurement units,PMU)被攻击的情况下,即测量值被篡改,最优卡尔曼估计可以分解为局部状态估计的加权和。该方法在某种意义上不安全,基于局部估计,提出了一种基于凸优化的方法,以取代加权和方法,将局部估计结合成一个安全的状态估计。仿真结果表明:当所有PMU量测设备都是良好时,所提的估计器与卡尔曼估计器的估计结果一致。当PMU设备被攻击造成量测量异常时,提供一个充分条件,在这个条件下安全状态估计器是稳定的。
