CN114418373A - 一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法 - Google Patents

一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，包括以下步骤：1：将主信号存储于主信号数据集；2：将二次信号存储于二次信号数据集；3：将主信号数据集转换为合法数据集并存储在合法签名谱数据集中；4：对主信号数据集在各种攻击场景下进行数据模拟，将模拟的数据结果存储在欺骗性签名谱数据集中；5：训练合法数据集和欺骗数据集，确定主信号信息可信度；6：对主信号数据集中主信号数据和二次信号数据集中的二次信号数据进行训练，确定二次信号的可信度，7：计算储能响应需求；8：存储储能运营数据。本发明判断主信号和二次信号可信度，估计储能运行状态，在发生信息攻击时，转换储能运营模式，避免对电网安全造成危害。

Description

一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法
技术领域
本发明涉及一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，属于电力***储能技术领域。
背景技术
储能在电力***的主要作用是提高清洁能源消纳、调峰调频、降低***运行成本，此外，储能技术能够提高能源效率、减少污染排放，通过自身的充电、放电来实现能量时空转移。
储能所需的数据信息(主信号)和控制信息(二次信号)是依赖于信息网进行通信的，因此，信息网如果发生信息攻击，对储能电站的数据信息和控制信息进行篡改，使得储能***安全性脆弱，会造成用户用电成本的增加和资源的浪费。但现有技术中，储能参与不同的运营模式，都是在假定储能信息完全可靠的情况下进行的，尚未考虑现实中可能存在的信息攻击行为，缺少检测及防御信息攻击行为的方法及措施，一旦信息网发生信息攻击行为，将会对电网安全造成极大危害。
发明内容
本发明的目的在于提供一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，通过建立主信号集和二次信号集，并对信息进行转换、模拟、训练等技术处理，判断信息的可信度，在发生信息攻击的情况下，快速转换主信号和二次信号遭受信息攻击后的储能运营模式，提升储能***运营的可靠性和有效性，避免信息攻击行为对电网安全造成危害。
本发明的目的通过以下技术方案予以实现：
一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，包括以下步骤：
步骤1：将主信号存储在主信号数据集，所述主信号中包括对储能电站进行调度所需的数据信息；
步骤2：将二次信号存储在二次信号数据集，所述二次信号中包括储能电站对储能单元的调度信息数据；
步骤3：将主信号数据集转换为合法数据集并存储在一个名为合法签名谱数据集中；
步骤4：对主信号数据集在各种攻击场景下进行数据模拟，将模拟的数据结果转换为欺骗数据集，并存储在欺骗性签名谱数据集中；
步骤5：采用深度学习方法对来自合法签名谱数据集和欺骗性签名谱数据集中的主信号进行训练，确定主信号信息可信度，并对主信号信息可信度进行判断，若信息不可靠，则报警；若信息可靠，则依据主信号对储能电站进行运行调度；
步骤6：采用深度学习方法对主信号数据集中主信号数据和二次信号数据集中的二次信号数据进行训练，确定二次信号的可信度，并对二次信号可信度进行判断，若信息不可靠，则报警；若信息可靠，则依据二次信号确定储能电站储能单元的运营模式；
步骤7：计算储能响应需求；
步骤8：存储储能运营数据。
本发明的目的可以通过以下技术措施进一步实现：
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，对储能电站进行调度所需的数据信息包括分时电价时序数据，电网侧各采样点对应的负荷、新能源出力、储能电站出力需求、储能电站中各储能单元功率、储能电池荷电状态、储能电池健康状态。
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，储能电站对储能单元的调度信息数据包括储能电站能量管理***下发给各储能单元的响应功率、响应时刻、终止时刻。
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，步骤3将主信号数据集转换为合法数据集的方法为连续小波变换法。
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，步骤4将模拟的数据结果转换为欺骗数据集的方法为连续小波变换法。
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，步骤4中所述攻击场景包括拒绝服务攻击和恶性数据注入攻击。
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，步骤5采用深度学习方法中的卷积神经网络法对从合法签名谱数据集、欺骗性签名谱数据集及其部分同类随机抽取的训练数据集进行训练，主信号信息可信度的确定指标为损失函数。
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，步骤6采用深度学习方法中的回归神经网络法对从主信号数据集、二次信号数据集随机抽取的训练数据集进行训练；二次信号数据可信度的确定指标为损失函数。
前述一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，步骤7的储能响应需求的计算方法为：考虑***功率平衡，以用电成本最小为目标，采用启发式算法优化储能电站响应指令，包括：
1)计算等效负荷，等效负荷＝利用电网用电负荷需求-(新能源出力+储能)，如果等效负荷大于0，用电成本＝利用分时电价*等效负荷；如果等效负荷小于0，将其等于0；
2)采用启发式算法计算出用电成本最小的情况，同时考虑负荷需求约束和储能***约束，所述启发式算法为粒子群算法，采用该方法得出最优解，然后储能电站将响应指令分配至各储能单元。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：考虑现实中可能存在的信息攻击行为以及主信号和二次信号遭受信息攻击后对储能运营模式的影响，针对不同的攻击类型采用卷积神经网络法等深度学习方法进行训练合法数据集和欺骗数据集，确定主信号、二次信号信息可信度，采取有效的防御策略，能够更切实际的，安全的决策储能运营模式，为后续市场化机制下储能产业的健康安全运行提供技术保障基础。
附图说明
图1是本发明的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明的计及信息攻击的储能运营模式控制方法，包括以下步骤：
步骤1：将主信号存储在主信号数据集，所述主信号为对储能电站进行调度所需的数据信息；主信号包括分时电价时序数据，电网侧各采样点对应的负荷、新能源出力、储能电站出力需求、储能电站中各储能单元功率、储能电池荷电状态、储能电池健康状态。
步骤2：将二次信号存储在二次信号数据集，所述二次信号为储能电站对储能单元的调度信息数据；二次信号包括储能电站能量管理***下发给各储能单元的响应功率、响应时刻、终止时刻。
步骤3：将主信号数据集转换为合法数据集，将主信号数据集转换为合法数据集的转换方法为连续小波变换法，在一定时间步长下，将主信号数据集内所有数据通过连续小波变换(CWTs)在频域生成N个频谱并存储在一个名为合法签名谱数据集中。
步骤4：对主信号数据集在各种攻击场景下进行数据模拟，所述攻击场景包括拒绝服务攻击和恶性数据注入攻击等，将模拟的数据结果转换为欺骗数据集，所述转换方法为连续小波变换法，在一定时间步长下，将欺骗数据集内所有数据通过连续小波变换(CWTs)在频域生成N个频谱，并存储在欺骗性签名谱数据集中。
步骤5：采用深度学习对来自合法签名谱数据集和欺骗性签名谱数据集中的主信号进行训练，确定主信号信息可信度，主信号信息可信度的确定指标为损失函数；深度学习方法采用卷积神经网络法，该方法使用从合法和欺骗的签名谱数据集及其部分同类随机抽取的训练数据集输入到网络中进行训练，输出结果为对来自合法签名谱数据集和欺骗性签名谱数据集中的主信号进行分类，如果输出的结果为1，说明来自合法签名谱数据集，输出的结果为0，说明来自欺骗性签名谱数据集。依据具有较高准确率的深度学习的方法进行数据二分类，即深度学习得到的结果为0，说明信息不可靠，则报警；深度学习得到的结果为1，说明信息可靠，显示正常，则依据主信号数据信息对储能电站进行运行调度。
步骤6：采用深度学习方法对主信号数据集中主信号数据和二次信号数据集中的二次信号数据进行训练，依据具有较高准确率的深度学习的方法进行数据二分类，如果输出的结果小于设定阈值，则为1，认定为输入数据可靠，如果输出的结果大于设定阈值，则为0，认定为输入数据不可靠；即深度学习得到的结果为0，说明信息不可靠，则报警；深度学习得到的结果为1，说明信息可靠，显示正常，则依据二次信号确定储能电站电池单元的运营模式；储能单元运营模式包括但不限于停机、额定功率充电运行、额定功率放电运行、其它功率放电运行及其它功率充电运行。
步骤7：计算储能响应需求；储能响应需求的计算考虑***功率平衡，以用电成本最小为目标，采用启发式算法优化储能电站响应指令，具体包括：
1)计算等效负荷，等效负荷＝利用电网用电负荷需求-(新能源出力+储能)，如果等效负荷大于0，用电成本＝利用分时电价*等效负荷；如果等效负荷小于0，将其等于0；
2)采用启发式算法计算出用电成本最小的情况。将用电成本包含电价信息、储能电池出力成本、新能源出力成本，同时需要考虑负荷需求约束和储能***约束，所述启发式算法采用粒子群算法，该方法可得出用电成本最小的储能电站出力。然后储能电站将响应指令分配至各储能单元。
步骤8：存储储能运营数据，包括储能单元编码、储能单元功率及运营模式等。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (9)

1.一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将主信号存储在主信号数据集，所述主信号中包括对储能电站进行调度所需的数据信息；
步骤2：将二次信号存储在二次信号数据集，所述二次信号中包括储能电站对储能单元的调度信息数据；
步骤3：将主信号数据集转换为合法数据集并存储在一个名为合法签名谱数据集中；
步骤4：对主信号数据集在各种攻击场景下进行数据模拟，将模拟的数据结果转换为欺骗数据集，并存储在欺骗性签名谱数据集中；
步骤5：采用深度学习方法对来自合法签名谱数据集和欺骗性签名谱数据集中的主信号进行训练，确定主信号信息可信度，并对主信号信息可信度进行判断，若信息不可靠，则报警；若信息可靠，则依据主信号对储能电站进行运行调度；
步骤6：采用深度学习方法对主信号数据集中主信号数据和二次信号数据集中的二次信号数据进行训练，确定二次信号的可信度，并对二次信号可信度进行判断，若信息不可靠，则报警；若信息可靠，则依据二次信号确定储能电站储能单元的运营模式；
步骤7：计算储能响应需求；
步骤8：存储储能运营数据。
2.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，对储能电站进行调度所需的数据信息包括分时电价时序数据，电网侧各采样点对应的负荷、新能源出力、储能电站出力需求、储能电站中各储能单元功率、储能电池荷电状态、储能电池健康状态。
3.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，储能电站对储能单元的调度信息数据包括储能电站能量管理***下发给各储能单元的响应功率、响应时刻、终止时刻。
4.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，步骤3将主信号数据集转换为合法数据集的方法为连续小波变换法。
5.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，步骤4中将模拟的数据结果转换为欺骗数据集的方法为连续小波变换法。
6.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，步骤4中所述攻击场景包括拒绝服务攻击和恶性数据注入攻击。
7.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，步骤5采用深度学习方法中的卷积神经网络法对从合法签名谱数据集、欺骗性签名谱数据集及其部分同类随机抽取的训练数据集进行训练，主信号信息可信度的确定指标为损失函数。
8.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，步骤6采用深度学习方法中的回归神经网络法对从主信号数据集、二次信号数据集随机抽取的训练数据集进行训练；二次信号数据可信度的确定指标为损失函数。
9.如权利要求1所述的一种计及信息攻击的储能运营模式控制方法，其特征在于，步骤7的储能响应需求的计算方法为：考虑***功率平衡，以用电成本最小为目标，采用启发式算法优化储能电站响应指令，包括：
1)计算等效负荷，等效负荷＝利用电网用电负荷需求-(新能源出力+储能)，如果等效负荷大于0，用电成本＝利用分时电价*等效负荷；如果等效负荷小于0，将其等于0；
2)采用启发式算法计算出用电成本最小的情况，同时考虑负荷需求约束和储能***约束，所述启发式算法为粒子群算法，采用该方法得出最优解，然后储能电站将响应指令分配至各储能单元。
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