基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析

被引：46

作者：

郝唯杰 ^{[1
,2
]}

杨强 ^{[1
,2
]}

李炜 ^{[3
]}

机构：

[1] 浙江大学电气工程学院

[2] 之江实验室

[3] 悉尼大学信息技术学院

来源：

电力系统自动化 | 2019年 / 43卷 / 01期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

IEC 61850; 分形自回归积分滑动平均模型; 智能变电站; 通信流量; 回归模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM63 [变电所];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式和流量异常特征,基于运行状态评估算法对某实际变电站站控层流量数据进行分析,并计算典型网络异常概率,从而实现了变电站在网络攻击情形下的安全态势评价。

引用

页码：158 / 167

页数：10

共 18 条

[1]

基于报文信息标签的智能变电站通信服务策略 [J].