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功率器件技术 SiC器件 ★ 5.0

基于暂态动能方法的弹性网络物理电力保护系统

Resilient Cyber-Physical Power Protection Systems Using Transient Kinetic Energy Method

作者
期刊 IEEE Transactions on Industrial Informatics
出版日期 2025年1月
技术分类 功率器件技术
技术标签 SiC器件
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 智能电力系统 网络攻击 线路停电 波形分析 网络安全
语言:

中文摘要

智能电力系统中远程控制与数字化的融合带来了重大的网络安全风险,尤其是针对保护系统的恶意攻击,这类攻击可能导致运行中断和线路停电。然而,此类停电也可能由系统故障、保护装置失灵或断路器故障引起。为应对这一挑战,本文提出了一种基于波形分析的新方法。该方法利用暂态动能分析和断路器实时监测来区分网络攻击和其他导致线路停电的原因。通过分析断路器(CB)线圈电流和触头行程的波形数据,该方法提取时间特征以评估断路器的健康状况。为每个特征生成概率分布曲线,从而可以将新的测量值与这些分布进行比较,以评估断路器的状态。在改进的 IEEE 39 节点测试系统上进行的数值模拟以及实验测试表明了一个关键发现:在电力系统故障期间,暂态动能的突变与线路停电的启动之间存在明显的时间延迟。相比之下,在网络攻击和断路器故障的情况下,这种延迟并不存在。这种创新方法可以无缝集成到监控和数据采集系统中,实现对停电根本原因的实时识别,显著增强电力系统的网络安全性。

English Abstract

The integration of remote control and digitalization in intelligent power systems has introduced significant cybersecurity risks, particularly from malicious attacks targeting protection systems, which can lead to operational disruptions and line outages. However, such outages may also arise from system faults, protection failures, or circuit breaker malfunctions. To address this challenge, this article introduces a novel methodology based on waveform analysis. The proposed approach leverages transient kinetic energy analysis and real-time circuit breaker monitoring to differentiate between cyber-attacks and other causes of line outages. By analyzing waveform data from circuit breaker (CB) coil current and contact travel, the method extracts timing features to assess CB health. Probability distribution curves are generated for each feature, enabling new measurements to be compared within these distributions to evaluate CB conditions. Numerical simulations on a modified IEEE 39-bus test system, supported by experimental tests, reveal a key finding: during power system faults, a distinct time delay occurs between abrupt changes in transient kinetic energy and the initiation of line outages. In contrast, this delay is absent in cases of cyber-attacks and circuit breaker failures. This innovative method can be seamlessly integrated into supervisory control and data acquisition systems, enabling real-time identification of the root causes of outages and significantly enhancing the cybersecurity of power systems.
S

SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,这项基于瞬态动能分析的电力系统网络安全防护技术具有重要的战略价值。随着公司在全球范围内部署大规模光伏电站、储能系统和综合能源解决方案,系统的数字化和远程运维能力已成为核心竞争力,但同时也带来了网络攻击的潜在风险。

该技术通过波形分析区分网络攻击与系统故障的创新方法,对阳光电源的SCADA系统和智能运维平台具有直接应用价值。特别是在大型地面电站和工商业储能项目中,断路器作为关键保护设备,其健康状态监测与异常根因识别能力的提升,可显著降低误判导致的发电损失和运维成本。论文提出的瞬态动能时延特征分析方法,能够在毫秒级别识别攻击事件,这对于保障电网侧储能系统的快速响应和稳定运行尤为关键。

从技术成熟度评估,该方法基于IEEE 39节点系统的仿真验证和实验测试,已具备理论可行性,但距离工程化应用仍需解决几个挑战:一是不同电压等级、不同厂家断路器的波形特征库建立需要大量现场数据积累;二是与阳光电源现有iSolarCloud平台的深度集成需要算法轻量化和边缘计算优化;三是在复杂电磁环境下的抗干扰能力有待验证。

机遇在于,阳光电源可将此技术融入下一代智能逆变器和储能变流器的保护系统中,形成"设备级+系统级"的双重网络安全防护体系,这将成为参与国际高端市场竞争、满足电网公司严格安全标准的重要技术壁垒,特别是在欧美等网络安全监管严格的市场具有显著的商业价值。