针对电力系统状态估计的恶意攻击和防护措施课程Presentation.ppt

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1、智能电网条件下针对电力系统状态估计的恶意攻击和防护措施,中国电科院崔全胜-博-现代信号处理课程Presentation 2014.01.02,目 录,1.电力系统的信息安全2.电力系统状态估计的概念3.针对电力系统状态估计的恶意攻击和防护措施4.讨论与思考5.参考文献,目 录,1.电力系统的信息安全2.电力系统状态估计的概念3.针对电力系统状态估计的恶意攻击和防护措施4.讨论与思考5.参考文献,实验室仿真:攻击智能电表,图中，智能电表I测量电热壶VI的功率，智能电表II测量LED灯VII的功率，智能电表III测量总功率。可以从平板电脑上发起攻击，修改电表I，电表II的数据，但总和仍等于电表II

2、I的数据，这样绕过了功率守恒检测。智能电表采用modBus/TCP协议 1。启示:可以网络方式篡改智能电表数据，并且“骗过”某些系统级检测方法。,FDIA攻击,FDIA(False Data Injection Attack)是对智能电网最有威胁的攻击方式之一。这种攻击可能造成终端用户窃电，电力市场秩序被扰乱,电力系统错误调度和控制，甚至有可能造成大停电。FDIA是一种信息-物理融合(cyber-physics)的攻击方式。一方面，攻击者应用网络黑客技术侵入电网的信息通信系统；另一方面，攻击者为了某种破坏目的，根据某种算法，确定应篡改哪些仪表的数据，并且使电力系统传统的坏数据检测算法检测不出这

3、些虚假的恶意的量测数据。这要求攻击者不但具有黑客技术，而且具有电力系统知识(例如攻击者了解电力系统状态估计算法，掌握电网的相关配置数据)。在智能电网的条件下，用户侧与电网侧之间有双向通信，这给FDIA攻击提供了可能。,目 录,1.电力系统的信息安全2.电力系统状态估计的概念3.针对电力系统状态估计的恶意攻击和防护措施4.讨论与思考5.参考文献,电力系统状态估计的概念,电力系统状态估计就是由量测量z(生数据)来估计电网的状态变量x(熟数据)。量测量一般为线路有功功率，线路无功功率，母线注入有功功率，母线注入无功功率等。状态变量为各个母线的电压和相角。量测方程为：z=h(x)+e+b，z为量测向量

4、，x为状态变量，h(x)为测量函数，e为随机误差，b为不良数据(大误差)。状态估计就是已知电力系统配置(由函数h()体现)，根据量测z,来估计状态变量x的过程，估计出的状态变量表示为 x。,直流状态估计算法,本例中，5条母线(开关站)，5条线路，6个量测点(包括注入量测和线路潮流量测)。若采用直流模型，4个状态变量，为2、3、4、5。z为6x1列向量，H为6x4矩阵，为4x1列向量。H由网络拓扑和各个线路的电抗决定，反映了电网的配置信息。,z是量测向量，H是雅可比矩阵，是状态变量(电压相角)。e是随机误差，高斯分布,直流模型量测方程：,状态估计软件的构成和工作流程,状态估计软件一般由下述几个算

5、法模块构成：可观性判断，状态估计算法，不良数据的检测,不良数据的辨识。状态估计算法一般采用加权最小二乘法，不良数据的检测一般采用基于量测量残差判断的方法2。,电力系统状态估计历史发展,1970,1980,1990,湖北实时,京津唐在线试验,WLS状态估计模型算法,模拟系统结线分析,正交化算法残差预报辨识误差估计,不良数据估计辨识,多SCADA估计LAV估计开关辨识,华北/华中/华东实用化,2000,2010,智能状态估计：开关辨识参数估计误差估计逐次型估计分布式估计SCADA/WAMS估计动态估计,美国,中国,逐次型估计分布式估计SCADA/WAMS估计,PMU/WAMS LMP计算,动态估计

6、智能电网,电力系统状态估计研究现状：,输电网集中式状态估计已经很成熟；注:当前多数FDIA论文一般都是以直流模型的集中式状态估计研究。2)当前研究热点为：分层分布式状态估计；RTU数据和PMU数据混合状态估计；3)配网状态估计：因为输网、配网差异较大，输电网状态估计不能直接拿到配网用，配电网状态估计有其独特特点，配电网状态估计研究和实践都很不足。随AMI发展和分布发电的日益增多，配网状态估计急需加强研究和实践。4)谐波状态估计。参考文献见3,目 录,1.电力系统的信息安全2.电力系统状态估计的概念3.针对电力系统状态估计的恶意攻击和防护措施4.讨论与思考5.参考文献,从2个视角说明：,从攻击者

7、的视角 说明如何构建假数据攻击电力系统状态估计 false data injection attack(FDIA):假数据(恶意数据)攻击 power system state estimation(SE):电力系统状态估计 FDIA against SE:恶意攻击电力系统状态估计从电力系统调度中心的视角 说明如何防御对状态估计的恶意攻击,“针对电力系统状态估记的恶意攻击”问题首次由Liu et al.等引入参考文献5。1)证明攻击者可以利用电力系统的配置实施攻击，使电力系统状态估计的某些状态变量数值产生错误。2)验证了攻击者可以绕过现有的“不良数据检测”算法，即不良数据检测算法可能检测不出恶

8、意数据的存在。,第一篇FDIA against SE的文章，2009年,z:原始量测向量 x:由量测z估计出的状态变量za:包含恶意数据的量测向量；xbad:由遭受攻击后的量测za估计出的状态变量za=z+a xbad=x+c,定理1(Liu et al.,2009)假设原始量测向量z可以通过不良数据检测算法。If:攻击向量a是矩阵H的列向量的线性组合，即a=HcThen:攻击后的量测向量za可以通过不良数据检测算法(即调度中心无法检测出恶意攻击)。说明:za=z+a xbad=x+c r=z z z=Hx,不良数据检测算法可能无法检测出是否被攻击,步骤:状态估计 za xbad 求估计量测量

9、：za=Hxbad 求残差,判断|r|是否小于门槛值 r=za za(注:z=Hx+e+a),攻击后残差,正常时残差,防御措施,1)思路一:保护关键量测点(在厂站端)保护所有量测点也许不可行。对于某一具体的电网，如果某些测量点可能影响较多的状态变量，那么应该用算法识别这些关键量测点。保护这些量测点，成本效益比较大。2)思路二:改进不良数据检测算法(在调度中心)现有不良数据检测方法是否都不能有效识别恶意数据攻击。如果都不能，应该开发新的不良数据检测算法。,防御措施,参考文献7 提出恶意数据攻击的贝叶斯描述形式，其动机是调度中心可以利用历史数据，跟踪系统的可信状态。提出了广义似然比测试法(GLRT

10、),一种统计检测方法，并与传统方法进行了比较。但文中是基于直流模型。参考文献4指出不良数据检测方法有：残差型检测，量测突变检测，残差与突变联合检测。现有不良数据检测方法真的都不行吗?,目 录,1.电力系统的信息安全2.电力系统状态估计的概念3.针对电力系统状态估计的恶意攻击和防护措施4.讨论与思考5.参考文献,讨论与思考,1.FDIA against SE 攻击前提能满足吗?-攻击电力系统状态估计的人需要掌握大量的电力系统配置信息，攻击者能够掌握这么多电力系统保密的配置数据吗?对于中国电网的信息系统，黑客有可能侵入生产区吗?实施用户侧电力市场，输配分开后，攻击者是否有侵入生产区的可能?可能途径

11、?2.状态估计模型应采用交流模型 模型应该用交流状态估计;针对直流模型，提出的结论和研究方法只有研究意义?只是为交流模型作铺垫?有些系统用的是分层分布式状态估计，有些系统用的是RTU/PMU混合量测状态估计，还有动态状态估计。随配网智能化和用户侧互动，攻击者也可能会攻击配电网状态估计?3.又一种不良数据检测算法?-攻击时量测方程 z=h(x)+e+a实际上与有不良数据时的方程一样z=h(x)+e+b。从方程上看，恶意攻击状态估计与有不良数据时状态估计一样，有本质区别吗?不良数据检测算法除了J(x),rN,rw常见的残差型检测方法，还有突变型检测，残差突变联合型检测。这些已有方法都不能检测出恶意

12、攻击吗?论文7针对恶意攻击提出了GLRT检测算法(广义似然比检测法)，是又一种不良数据的检测算法。最后一个问题：如何保护仪表?,参考文献,1.A Survey on Bad Data Injection Attack in Smart Grid,Dai Wang,Xiaohong Guan,Ting Liu,Yun Gu,Yanan Sun,Yang Liu.2.电力系统状态估计(书)，于尔铿主编，1985。3.白话“电力系统状态估计”(PPT)，于尔铿，2010。4.能量管理系统(书)，于尔铿主编，2001。5.False data injection attacks against sta

13、te estimation in electric power grids.By:Y.Liu,P.Ning,and M.Reiter,2009.6.Detecting False Data Injection Attacks on DC State Estimation.By:Rakesh B.Bobba,Katherine Rogers,Qiyan Wang,Himanshu Khurana,Klara Nahrstedt,and Thomas Overbye.7.Malicious Data Attacks On Smart Grid State Estimation:Attack Strategies And Countermeasures.By:Oliver Kosut,Liyan Jia,Robert J.Thomas,and Lang Tong.,