智能電網高級量測體系入侵檢測方法研究.pdf

1、智能電網是建立在集成的、高速雙向通信網絡的基礎上，通過先進的傳感和測量技術、設備技術、控制方法以及決策支持系統的應用，實現電網的可靠、安全、經濟、高效、環(huán)境友好和使用安全的目標。高級量測體系(AMI)作為智能電網的核心部件，在智能電表和數據處理中心系統之間提供雙向通信。由于與計算機網絡互連，容易遭受到網絡攻擊，針對AMI的攻擊威脅越來越多。除了可能遭受針對一般計算機網絡的攻擊外，它還有自身的弱點，比如電力設備終端有限的計算能力和潛在的部

2、署成本等，這些因素都限制了傳統入侵檢測方法在高級量測體系中的應用。
　　由于AMI系統的雙重特性，即處在傳統的電力網絡和計算機網絡相結合的環(huán)境下。攻擊者會利用這些弱點對智能電網系統發(fā)動攻擊。因此首先對高級量測體系(AMI)進行安全性分析，然后針對AMI的網絡特點建立基于機器學習算法的入侵檢測模型，實現了針對AMI的入侵檢測。具體工作如下:
　　(1)研究了AMI系統的組成結構并對AMI系統安全性進行分析，并構建AMI的通信模

3、擬圖，對每一層次的網絡可能遭受的主要攻擊類型進行分析。提出針對高級量測體系基于支持向量機(SVM)入侵檢測模型。
　　(2)針對SVM算法當訓練樣本過大時復雜度過高的問題，提出了一種基于ELM的AMI入侵檢測方法，利用ELM只需要設置網絡的單隱層節(jié)點個數，在算法執(zhí)行過程中不需要調整網絡的輸入權值以及隱元的偏置的特點，實現了AMI的快速入侵檢測。實驗結果表明，基于ELM的智能電網AMI入侵檢測方法利用了ELM學習速度快且泛化性能好的