一种配电网电压受网络攻击的影响定量评估方法与流程

本发明涉及电力配电网领域，具体涉及一种配电网电压受网络攻击的影响定量评估方法。
背景技术：
：新能源交通工具的电动汽车在缓解能源危机和降低二氧化碳排放方面具有极大的潜能。据保守估计，到2025年我国新能源汽车的保有量将达到7000万辆。由于受自身续航里程及充电设施分布的制约，电动汽车的大规模应用目前主要集中在城市区域。电动汽车的充电方式主要有集中式充电站的快速充电和分散式充电站的慢速充电。作为一种移动的、由用户主导的电力负荷，电动汽车的充电负荷分布，大规模电动汽车接入会对配电网产生重大影响。在现有技术中，对于大规模电动汽车接入配电网的影响尚不能进行定量分析。且很多分析研究都是在单一电网背景下进行的，没有考虑网络攻击的威胁。目前，充电桩运营平台能够实现在后台控制充电桩状态。在电力信息物理系统的背景下，攻击者可以通过网络攻击进入运营平台的后台切断充电桩电源，使充电负荷聚集，进而造成配电网部分线路过载断线。尤其在节假日或重大活动期间，大量新能源汽车涌入城市，攻击充电桩造成的后果更加严重，有可能演变为影响正常社会秩序的重大事件。因此，在配电网侧需要一种评估攻击电动汽车充电桩对配电网影响的方法，来体现配电网中需要提高容量、加强保护的薄弱节点。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题在于，提供一种配电网电压受网络攻击的影响定量评估方法。可以通过模拟的方式，确定对应的网络攻击后的节点电压、线路负载等数据，得到攻击对配电网的定量影响信息。为解决上述的技术问题，本发明采用的技术方案为，提供一种配电网电压受网络攻击影响的定量评估方法，用于评估基于路网信息的配电网电压受电动汽车充电桩网络攻击的影响，所述方法包括如下步骤：步骤s10、读取配电网参数、交通网参数和电动汽车参数，搭建配电网模型和交通网络拓扑结构；步骤s11、结合电动汽车出行特点，计算攻击前的聚合充电负荷时空分布，并加到所述配电网模型和交通网络拓扑结构中对应的配电网节点上，通过潮流计算得到节点电压，并根据潮流计算结果设置合理的线路传输功率极限；步骤s12、确定电动汽车充电桩网络攻击的攻击规模以及攻击方式；步骤s13、选择攻击后的充电策略；步骤s14、计算攻击后的聚合充电负荷时空分布，通过潮流计算得到节点电压；步骤s15、计算节点电压合格率、线路过载率和失负荷量，评估此次攻击对配电网的影响。优选地，在所述步骤s10中，交通网络拓扑结构采用式(2)中矩阵d表示，其赋值原则如式(1)所示：其中，交通网参数包括节点数、道路起始节点及其长度；lij为节点i和节点j之间道路的长度。优选地，所述步骤s10中电动汽车参数包括电动汽车类型、电动汽车数量和电动汽车充电功率，以及各类型电动汽车出行时间和地点的概率分布；其中，电动汽车分为电动私家车、电动出租车和电动公交车；电动汽车充电功率包括各类型的慢充功率pgi和快充功率pfi。优选地，采用下述方式获得攻击前的聚合充电负荷时空分布：步骤s110，根据各类型电动汽车的出行特点，配置各类型电动汽车的出行时间和地点的概率分布，以及充电模式；步骤s111，计算单体电动汽车的充电功率负荷时空分布，分别用记录矩阵来存储私家车、出租车、公交车的慢充及快充信息；步骤s112，结合步骤s10中读取的电动汽车数量和充电功率，计算配电网每个节点在各时间节点上各类型车辆的聚合充电功率，进而得到所有电动汽车的聚合充电负荷的时空分布；步骤s113，将该充电负荷加到对应的配电网节点，在每个时间节点进行一次潮流计算，从而获得24小时内每个节点的电压和支路负载功率。优选地，所述步骤s110具体包括：确认电动私家车的停车地点为家和公司，默认为一天仅一次回家常规充电；确认电动出租车停车地点随机性极高，出行时间不规律，确认运营时间内快速充电，非运营时间内常规充电；确认电动公交车行驶路线、运营时间固定，有固定的充电停车场；在运营时间内至少进行一次快速充电，非运营时间内进行常规充电；优选地，所述步骤s112进一步包括：根据私家车出行时间分布概率利用蒙特卡洛随机生成上班时间和下班时间，根据私家车出行地点分布概率利用蒙特卡洛随机生成家和公司地点，并初始化电量soc0；利用最短路径算法在交通网络拓扑中确定行驶路径和里程数，计算行驶时间，得到到达时间ti和剩余电量soci；记录家所在节点shome和到家时间thome；根据出租车出行时间分布概率利用蒙特卡洛随机生成出发时间，选定运营时间；根据出租车出行地点分布概率利用蒙特卡洛随机生成出发地点，并初始化地点；随机生成出租车的目的地，利用最短路径算法在交通网络拓扑中确定行驶路径和里程数，计算行驶时间，得到到达时间和剩余电量；若电量过低则立即进行快充，记录充电时间tcharge和地点scharge，并初始化电量；运营结束后回到起始出发点进行慢充，记录起始节点sdepar和到达时间tback；根据公交车出行时间分布概率利用蒙特卡洛随机生成始发时间和末班时间；根据公交车出行地点分布概率生成始发和终点站，以及固定的充电点；利用最短路径算法在交通网络拓扑中确定行驶路径和里程数，计算行驶时间，得到到达时间和剩余电量；若电量过低，立即进行快充，记录充电时间tcharge，并初始化电量；记录充电节点scharge和到达时间tback。优选地，所述步骤s12中包括：选定要攻击的充电桩所在的节点和攻击持续的时间，包括针对部分节点的长时间持续攻击，以及间歇性攻击所有节点。优选地，在所述步骤s13中，攻击后的充电策略包括两种方式如下：第一种方式假设电动汽车具有超前性，电动汽车按照攻击前的行驶路径运行，当遇到需充电所在节点正处于被攻击状态时，可以退到之前的可充电节点提前充电；第二种方式假设电动汽车仅能知道下一节点能否充电，电动汽车按照攻击前的行驶路径运行，当遇到需充电所在节点正处于被攻击状态时，重新生成该目标节点，直到可以充电，替换掉原来的节点信息；其中，慢充策略统一调整为在攻击时间外进行慢充。优选地，所述步骤s14中，采用下述方式获得攻击后的聚合充电负荷时空分布：根据步骤s13中选择的充电策略重新计算单体电动汽车的充电负荷时空分布。优选地，所述步骤s15中评估攻击对配电网影响具体包括如下至少一种：计算节点电压合格率，并根据所述节点电压合格率来评估攻击后配电网节点电压能否满足技术要求：其中，节点电压的技术要求定为节点电压有效值的±10％；计算线路过载率，并根据所述线路过载率来评估攻击后配电网线路传输功率是否越限：其中，线路传输功率的极限根据攻击前的线路传输功率设定；统计总的失负荷量，并根据所述总的失负荷量来评估线路过载切线后负荷是否丢失，具体包括：将过载线路断开，判断是否形成孤岛，并进行一次潮流计算，统计失负荷量；若仍有线路过载，则重复上述操作直到线路传输功率均不越限，并统计总的失负荷量。实施本发明实施例，具有如下的有益效果：本发明提出一种配电网电压受网络攻击的影响定量评估方法，可以用来对基于路网信息的配电网电压受电动汽车充电桩网络攻击影响进行定量评估。该方法综合考虑了各类型电动汽车的出行特点，基于充电负荷预测方法计算得到充电负荷的时空分布，在确定攻击规模、攻击方式后，随机生成攻击节点和攻击时间，并改变电动汽车充电策略，分析比较攻击前后配电网各项参数指标的变化，同时给出针对配电网的评估量化值，为后续的防御措施提供指导参考；本发明具有很强的可扩展型和通用性，根据应用场景的不同，可以通过对电动汽车类型、数量及充电策略和配电网、交通网的规模进行灵活改变，形成符合不同场景(如恶劣天气、重大活动等)的评估方法。附图说明附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。图1为本发明所提供的一种配电网电压受网络攻击的影响定量评估方法的主流程示意图；图2是图1中步骤s11的更详细的流程示意图；图3是本发明的一个实施例中获得的攻击前充电负荷时空分布图；图4是本发明的一个实施例中计算获得的攻击前24小时的节点电压曲线；图5是本发明的一个实施例中攻击后按第一种充电策略进行充电获得的充电负荷时空分布图；图6是本发明的一个实施例中攻击后按第一种充电策略进行充电计算获得的的节点电压曲线；图7是本发明的一个实施例中攻击后按第二种充电策略进行充电获得的充电负荷时空分布图；图8是本发明的一个实施例中攻击后按第二种充电策略进行充电计算获得的节点电压曲线。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。如图1所示，为本发明所提供的一种配电网电压受网络攻击的影响定量评估方法的主流程示意图，一并参照图2至图8所示。在本实施例中，所述配电网电压受网络攻击影响的定量评估方法，用于评估基于路网信息的配电网电压受电动汽车充电桩网络攻击的影响，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤s10、读取配电网参数、交通网参数和电动汽车参数，搭建配电网模型和交通网络拓扑结构。本实施例中以一个具体的配电网进行举例说明，例如基于一个50节点的110kv配电网，其中包含7个发电机节点，71条支路。交通网中包含43个节点，共有73条道路。其中，交通网参数包括节点数、道路起始节点及其长度。交通网络拓扑结构采用式(2)中矩阵d表示，其赋值原则如式(1)所示：其中；lij为节点i和节点j之间道路的长度，从而可以获得矩阵d中的值：而且，交通节点和配电网节点在地理上存在耦合关系，可参见下表1所示。表1是本发明中实施例配电网节点与交通网节点对应关系而电动汽车参数包括电动汽车类型、电动汽车数量和电动汽车充电功率，以及各类型电动汽车出行时间和地点的概率分布；其中，电动汽车分为电动私家车、电动出租车和电动公交车；电动汽车充电功率包括各类型的慢充功率pgi和快充功率pfi。如下表2所示，即示出了本实施例中的电动汽车参数。表2是本发明中实施例的电动汽车相关参数步骤s11、结合电动汽车出行特点，计算攻击前的聚合充电负荷时空分布，并加到所述配电网模型和交通网络拓扑结构中对应的配电网节点上，通过潮流计算得到节点电压，获得相应的节点电压曲线，并根据潮流计算结果设置合理的线路传输功率极限。例如，在本实施例中，将一天24小时划分为144个单位，每个单位为10分钟，标号为1～144。如图2所示，所述步骤s11具体包括如下步骤：根据各类型电动汽车的出行特点，配置各类型电动汽车的出行时间和地点的概率分布，以及充电模式；确认电动私家车一般用于上下班代步，停车地点为家和公司。上班早高峰在7：00到10：00(43-60)，下班晚高峰在16：00到20：00(97-121)。由于行驶里程不长，默认为一天仅一次回家常规充电。确认电动出租车出行特点比较复杂，停车地点随机性极高。上班时间随机，一天运营12小时。日行驶里程长，出行时间不规律，认为运营时间内快速充电，非运营时间内常规充电。确认电动公交车行驶路线、运营时间固定，有固定的充电停车场。始发车在6：00到7：00(37-43)，末班车在21：00到22：00(127-133)。日行驶里程较长，一天一慢充不能满足出行需求，认为运营时间内至少进行一次快速充电，非运营时间内进行常规充电。其中，快充又分为三种，400kw快充一天仅需一次即可满足电量需求，60kw快充则需要一天多次补电，电池换电则替代了快充需求。步骤s111，计算单体电动汽车的充电功率负荷时空分布，分别以m行n列的矩阵f来存储私家车、出租车、公交车的慢充及快充信息；具体地，包括如下步骤：根据私家车出行时间分布概率利用蒙特卡洛随机生成上班时间和下班时间，根据私家车出行地点分布概率利用蒙特卡洛随机生成家和公司地点，并初始化电量soc0。利用最短路径算法在交通网络拓扑中确定行驶路径和里程数，计算行驶时间，得到到达时间ti和剩余电量soci。认为私家车仅下班后回家慢充，记录家所在节点shome和到家时间thome。根据出租车出行时间分布概率利用蒙特卡洛随机生成出发时间，选定运营时间；根据出租车出行地点分布概率利用蒙特卡洛随机生成出发地点，并初始化电量soc0。随机生成出租车的目的地，利用最短路径算法在交通网络拓扑中确定行驶路径和里程数，计算行驶时间，得到到达时间和剩余电量。认为出租车在每一段载客途中不可停车充电，因此需要保证剩余电量始终大于最低电量。若电量过低则立即进行快充，记录充电时间tcharge和地点scharge，并初始化电量。运营结束后回到起始出发点进行慢充，记录起始节点sdepar和到达时间tback。公交车平均抽样生成始发时间和末班时间；根据公交车出行地点分布概率生成始发和终点站，以及固定的充电点，并初始化电量soc0。利用最短路径算法在交通网络拓扑中确定行驶路径和里程数，计算行驶时间，得到到达时间和剩余电量。认为公交车运营时不可停车充电，判断剩余电量是否大于最低电量。若电量过低，立即进行快充，记录充电时间tcharge，并初始化电量。运营结束后回到固定充电点进行慢充，记录充电节点scharge和到达时间tback。利用多个m*n(如5个43*144)的记录矩阵分别存储私家车、出租车、公交车的慢充及快充信息，如式(3)(4)所示。其中，矩阵f记录了快充信息，fij＝1表示电动汽车在j时刻于i节点进行快充；而矩阵g记录了慢充信息，gij＝1表示电动汽车在j时刻于i节点进行慢充。其他矩阵以此类推。步骤s112，结合步骤s10中读取的电动汽车数量和充电功率，计算配电网每个节点在各时间节点上各类型车辆的聚合充电功率，进而得到所有电动汽车的聚合充电负荷的时空分布；最后聚合充电负荷时空分布。结合步骤s10中读取的电动汽车充电功率，计算每个节点在各时间节点上各类型车辆的聚合充电功率，如式(5)所示。按照电动汽车数量进行聚合，得到所有电动汽车的聚合充电负荷的时空分布，如图3所示。步骤s113，将该充电负荷加到对应的配电网节点，在每个时间节点进行一次潮流计算，从而获得24小时内每个节点的电压和支路负载功率。在本实施例中，所述攻击前24小时的节点电压曲线可参照图4所示。步骤s12、确定电动汽车充电桩网络攻击的攻击规模以及攻击方式。可以理解的是，确定攻击规模、攻击方式指选定要攻击的充电桩所在的节点和攻击持续的时间。由于攻击者的攻击资源有限，不可能同时关闭所有充电桩，且攻击行为发生后一段时间内，运营平台或电网侧会采取措施阻止攻击行为继续。因此，攻击方式可以是针对部分节点的长时间持续攻击，也可以是间歇性攻击所有节点等。在本实施例中，选择攻击方式为长时间持续攻击部分节点，攻击规模选择为攻击15个节点，持续时间6小时。本实施例选择攻击节点为(1,3,5,6,7,14,15,16,19,25,27,32,34,39,43)，攻击时间为16：00到22：00(96-132)。步骤s13、选择攻击后的充电策略，具体地可以包括如下两种方式：第一种方式假设电动汽车具有超前性。电动汽车按照攻击前的行驶路径运行，当遇到需充电所在节点正处于被攻击状态时，可以退到之前的可充电节点提前充电。如果仍存在无法充电的情况，则统计因无法充电而停车的车数。第二种方式假设电动汽车仅能知道下一节点能否充电。电动汽车按照攻击前的行驶路径运行，当遇到需充电所在节点正处于被攻击状态时，重新生成该目标节点，直到可以充电，替换掉原来的节点信息。对于回站慢充，若该节点正在被攻击则一致选择在攻击时间外进行慢充，不考虑更换充电站点。步骤s14、计算攻击后的聚合充电负荷时空分布，通过潮流计算得到节点电压。根据步骤s13选择的充电策略，在需要充电节点增加判断环节，即判断该节点是否正被攻击。对第一种充电策略，用0/1标记经过的所有节点，0表示经过该节点时可充电，1表示经过该节点时不可充电。若到达第i个节点时电量过低需要充电，而该点标记为1，则回推到最近的标记为0的第j个节点进行快充(其中，j<i)。若进行如上操作仍不能满足充电需求，则认为该车缺电停车，统计停车数量。对于第二种充电策略，判断每个需充电节点是否被攻击，若该节点被攻击，则重新生成一个此时可充电的节点替代掉原节点。对于回站慢充，增加判断该慢充节点是否正被攻击的环节。若正被攻击，将慢充延后至攻击结束；若即将被攻击，将慢充分成前后两部分进行；若不在攻击范围内，则正常慢充。根据上述环节，修改步骤s11中多个存储矩阵中的部分信息，重新分配充电负荷，得到攻击后的充电负荷时空分布。将攻击后的充电负荷加到对应的配电网节点，在每个时间节点进行一次潮流计算，即可得到攻击后的24小时内每个节点的电压和支路负载功率。步骤s15、计算节点电压合格率、线路过载率和失负荷量，评估攻击对配电网的影响。具体地包括：步骤s150，计算节点电压合格率，并根据所述节点电压合格率来评估攻击后配电网节点电压能否满足技术要求，其中计算公式如上：其中，节点电压的技术要求定为节点电压有效值的±10％；步骤s151，计算线路过载率，并根据所述线路过载率来评估攻击后配电网线路传输功率是否越限：其中，线路传输功率的极限根据攻击前的线路传输功率设定；步骤s152，统计总的失负荷量，并根据所述总的失负荷量来评估线路过载切线后负荷是否丢失，具体包括：将过载线路断开，判断是否形成孤岛，并进行一次潮流计算，统计失负荷量；若仍有线路过载，则重复上述操作直到线路传输功率均不越限，并统计总的失负荷量。可以理解的是，在本发明中，可以综合考虑上述三个影响因素来确定网络攻击对配电网电压的影响。具体到本实施例，按照第一种充电策略重新分配充电负荷的结果如图5、6所示。共有3709辆公交车、22辆出租车由于攻击无法及时充电而停车，不计入这些停车车辆的充电负荷。所以节点电压均满足技术要求，其中节点31电压跌落至0.9014，这是由攻击结束后慢充功率聚集导致的；而部分节点电压略有上升是因为重新分配充电负荷或减少的停车车辆的充电负荷。按照第二种充电策略重新分配路径和充电负荷的结果如图7、8所示。共有8048辆出租车、3709辆公交车重新分配充电节点。有1个节点不能满足技术要求，节点31从0.9028跌落至0.8936。节点电压合格率为98％。其余节点虽然满足设定的技术要求，但大部分节点有不同程度的电压跌落。根据攻击前的线路负载设定线路传输功率极限，共有5条支路负载越限，具体如表3所示。线路过载率为7％。表3是攻击后线路越限信息支路号118344145攻击前传输功率最大值(mw)163.855208.772119.1600512.601743.319126设定的传输极限(mw)16511020134攻击后传输功率最大值(mw)167.714211.754721.377714.020894.382899从上可以看出，攻击电动汽车充电桩使得充电负荷重新分配至各配电网节点，导致一部分节点负荷增加，节点电压跌落，而另一部分节点则可能负荷减少，电压回升；同时部分线路过载，在没有应对措施的情况下，若直接切线可能会导致负荷丢失，甚至是配电网瘫痪。本实施例中的攻击方式只是随机选取的，攻击者则会通过筛选使用攻击后果最为严重的方式。因此，本发明提供的评估攻击充电桩对配电网影响的方法是防御网络攻击的基础。实施本发明实施例，具有如下的有益效果：本发明提出一种配电网电压受网络攻击的影响定量评估方法，可以用来对基于路网信息的配电网电压受电动汽车充电桩网络攻击影响进行定量评估。该方法综合考虑了各类型电动汽车的出行特点，基于充电负荷预测方法计算得到充电负荷的时空分布，在确定攻击规模、攻击方式后，随机生成攻击节点和攻击时间，并改变电动汽车充电策略，分析比较攻击前后配电网各项参数指标的变化，同时给出针对配电网的评估量化值，为后续的防御措施提供指导参考；本发明具有很强的可扩展型和通用性，根据应用场景的不同，可以通过对电动汽车类型、数量及充电策略和配电网、交通网的规模进行灵活改变，形成符合不同场景(如恶劣天气、重大活动等)的评估方法。本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。当前第1页1 2 3