基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计

陈中; 潘俊迪; 蔡榕; 倪纯奕; 田江; 王毅

doi:10.7500/AEPS20240102010

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基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计
- Forecasting-aided State Estimation for Distribution Networks Based on Event-triggering Encryption
- 电力系统自动化 2024年48卷第23期页码：145-155
- 作者机构：
  
  1.东南大学电气工程学院，江苏省南京市 210096
  2.国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司，江苏省苏州市 215004
  3.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省南京市 211106
- 作者简介：
  
  陈中(1975—)，男，通信作者，博士，研究员，博士生导师，主要研究方向：电力系统规划运行与控制、人工智能在电力系统中的应用、电网智能调度与智能运行维护、电动汽车与能源互联网智能互动。E-mail：zhongchen@seu.edu.cn
  潘俊迪(2000—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统状态估计。E-mail：220222714@seu.edu.cn
  蔡榕(1969—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：地区智能电网研究、规划、设计、建设等。E-mail：CR19692023@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网公司总部科技项目(5108-202218280A-2-296-XG)
- DOI：10.7500/AEPS20240102010
  中图分类号：
- 收稿：2024-01-02，
  
  修回：2024-06-06，
  
  网络出版：2024-07-25，
  
  纸质出版：2024-12-10
- 稿件说明：
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陈中,潘俊迪,蔡榕等.基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计[J].电力系统自动化,2024,48(23):145-155.

CHEN Zhong,PAN Jundi,CAI Rong,et al.Forecasting-aided State Estimation for Distribution Networks Based on Event-triggering Encryption[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):145-155.
陈中,潘俊迪,蔡榕等.基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计[J].电力系统自动化,2024,48(23):145-155. DOI： 10.7500/AEPS20240102010.

CHEN Zhong,PAN Jundi,CAI Rong,et al.Forecasting-aided State Estimation for Distribution Networks Based on Event-triggering Encryption[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):145-155. DOI： 10.7500/AEPS20240102010.

摘要

电力信息-物理系统背景下，配电网的通信链路相较于输电网更易遭受到信息攻击。现有考虑信息攻击的状态估计方法中，检测-修正方法过度依赖于攻击检测，而抗差估计方法将信息攻击粗略视作量测异常值，信息攻击下的状态估计性能需进一步提高。为此，提出了一种基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计方法，旨在增强配电网状态估计应对信息攻击的主动防御能力并保证状态估计的性能。首先，构建事件触发加密传输框架以提高配电网状态估计应对信息攻击的主动防御能力。然后，针对事件触发加密传输框架带来的量测误差分布未知性，设计了一种基于柯西核函数的增强最大相关熵容积卡尔曼滤波算法，利用状态预测值辅助鲁棒滤波以实现未知量测噪声分布下的状态准确估计。最后

在改进的IEEE 33节点和IEEE 118节点配电系统上进行仿真分析以验证所提算法的有效性。

Abstract

In the context of power cyber-physical systems

the communication links in distribution networks are more vulnerable to cyber-attacks compared to transmission networks. Among the existing state estimation methods considering cyber-attacks

the detection-correction method overly relies on attack detection

while the robust estimation method roughly regards cyber-attacks as quantitative outliers. The performance of state estimation under cyber-attacks needs further improvement. Therefore

a forecasting-aided state estimation method for distribution networks based on event-triggering encryption is proposed to enhance the active defense capability of distribution network state estimation against cyber-attacks and ensure the performance of state estimation. Firstly

an event-triggering encryption transmission framework is constructed to enhance the active defense capability of distribution network state estimation against cyber-attacks. Secondly

addressing the uncertainty in the measurement error distribution introduced by the event-triggering encryption transmission framework

an enhanced Cauchy-kernel-based maximum correntropy cubature Kalman filter algorithm is designed to utilize the state forecast values to assist robust filtering for accurate state estimation under unknown measurement noise distribution. Finally

simulation analysis is conducted in modified IEEE 33-bus and IEEE 118-bus distribution network systems to validate the effectiveness of the proposed algorithm.

关键词

Keywords

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