简介:摘要智能电网概念的出现,促使传统配电网出现了非常显著的变化。在配电规划与运行的过程中,则应该充分的对安全性问题进行考虑。配电系统安全性主要指的是电力系统运行时承受突然扰动(例如短路或者是系统内元件意外停止运行等)与停止运行的能力。配电系统安全域主要是指系统整体能够稳定安全运行的区域。现阶段,安全域的相关理论研究已获得了很大的成功,而且被广泛的应用在配电系统的安全性控制与分析中。域形式和以往的逐点法进行比较,具备着较大的优越性,其可以有效的确定安全域中系统运行点的相对位置,以此获取相应的运行信息,促使运行人员可以获得准确的系统安全稳定性测度,从而有效的使安全性评估过程中牵涉到的计算量有所减少。
简介:为了提高智能电网信息空间的主动防御能力,需要深入分析电力系统网络安全态势的感知与预测方法。在对电力SCADA系统受到的攻击方式分析的基础上,提出一种智能电网安全态势感知评估预测模型。在态势理解阶段中,采用类比于人工免疫原理的网络安全实时风险检测方法,建立关于抗体的克隆选择、学习机制以及生命周期模型,提出一种建立在抗体浓度基础上的网络安全风险预测模型;在态势预测阶段中,运用灰色关联度分析,结合灰色预测、神经网络与Kalman滤波,得出了以信息融合为基础的组合式预测方法。算例仿真结果表明,组合预测方法不仅能对当前电力系统所处的安全态势和发展情况进行有效描述,而且其预测精确度也高于单一的预测模型。