物联网(IoT)技术已广泛应用于智能电网中,以监控物理或环境状况。 特别是,状态估计是智能电网中基于IoT的重要应用程序,通过对电表测量和电力系统拓扑的分析,状态估计可用于系统监控以获得最佳的电网状态估计。 但是,错误数据注入攻击(FDIA)对状态估计造成严重威胁,这是检测困难的原因。 在本文中,我们提出了一种针对FDIA的有效检测方案。 首先,研究了反映智能电网物理特性的两个参数。 一个参数是从控制器到静态无功补偿器(CSSVC)的控制信号。 较大CSSVC表示存在强烈的电压波动。 另一个参数是定量节点电压稳定性指数(NVSI)。 较大的NVSI表示较高的漏洞级别。 其次,根据CSSVC和NVSI的值,提出了一种优化的聚类算法,将潜在的易受攻击节点分为几类。 最后,基于这些类别,提出了一种用于FDIA实时检测的检测方法。 仿真结果表明,该方案可以有效地检测出FDIA。
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