基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析

• 作者: 李炜 杨强 郝唯杰
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用专辑
• 页码范围: 158-167
• 页数: 10页
• 字数: 9961字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20180705012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨强	浙江大学电气工程学院	21	198	8.0	13.0
3	郝唯杰	浙江大学电气工程学院	1	6	1.0	1.0
9	李炜	悉尼大学信息技术学院	1	6	1.0	1.0