基于数据驱动的电力系统受攻击量测数据二层修复方法

    公开(公告)号:CN114372045A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202111490135.7

    申请日:2021-12-08

    Abstract: 本发明公开了基于数据驱动的电力系统受攻击量测数据二层修复方法,涉及电力系统运行安全维护领域,依据地区电网的网络参数信息建立各拓扑结构下的量测回归模型,模拟FDIA工况下被攻击的量测向量;在上层利用多维缩放法降维结合联邦森林算法分离受攻击数据;将分离后的正常数据输入下层的改进CBEGAN的生成器G中,生成数据G(z);将G(z)与历史量测回归模型注入判别器D,通过计算真实样本和生成样本的重构误差分布间的Hellinger距离来辨别真伪;通过目标M判断收敛,最终实现数据修复。本发明能在剩余正常数据基础上有效修复量测数据,实现电网受攻击后恢复的自愈能力,具有较好的测量收敛性、控制分布多样性和实用性。

    一种基于图论的配电网多种量测量的最优配置方法

    公开(公告)号:CN109193799A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201811043944.1

    申请日:2018-09-07

    Abstract: 本发明属于电力系统调度自动化技术领域,尤其涉及一种基于图论的配电网多种量测量的最优配置方法,包括:步骤1:建立配电网两节点之间有功功率和电压相角之间的量测模型;步骤2:根据配电网节点之间的连接关系形成配电网的拓扑关系图;步骤3:获得拓扑关系图上有连接的节点之间的支路有功功率量测成本以及每个节点的注入有功功率量测成本;步骤4:采用改进的Kruskal算法进行加边加点操作,逐步形成广义最小生成树作为该配电网多种量测量的最优配置方案。本发明在配置过程中具有良好的经济性,高效的计算效率以及完备的观测性,具有良好的工程应用前景,在满足整个系统可观测性下,得到了需要的最小经济投入,非常适宜于实际工程应用。

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