智能電網調度控制系統安全技術基本框架研究

郝杰

摘要：針對智能電網調度控制系統在梳理了系統業務層級關系的基礎上，主要完成了健康度綜合評價基本框架及健康度分層優先評價方法的設計，指標框架遵循優先級分層原則進行構建，評價方法基于多業務通硬件間的融合，并建立了一套針對數據采集與監控系統核心應用的層次化評價指標體系，再通過層次分析法及專家經驗法的結合應用完成了指標權重及評價標準的制定，在此基礎上完成系統健康度的綜合評價。

關鍵詞：電網調度控制系統;安全評價指標體系;基本框架;實現路徑

中圖分類號：TM74

文獻標識碼：A

文章編號：1001-5922（2020）07-0104-04

隨著智能電網的深入應用，智能電網規模不斷擴大，地市級調度控制系統在地區電網監控方面發揮的作用日益凸顯，主要負責監控電力系統發、輸、變、配和用的電網調度控制系統（D5000系統）為調度一體化的實現提供了強大支撐，同時也時確保電網安全穩定運行的重要手段。電網調度控制系統因涵蓋業務較多而導致業務層級關系較為復雜，系統整體同硬件緊密耦合。有效降低事故發生概率是確保調度控制系統高效穩定運行的基礎和關鍵，對電網運行情況的監控、評估、分析、控制及調度等功能需通過進一步優化和完善調度控制系統實現。

1現狀分析

隨著智能化電網建設的深入，智能電網調度技術已成為確保電網安全穩定的基礎，不斷發展的智能電網技術使電力行業對調度控制系統安全的重視程度不斷提高。目前電力系統健康度評價方面的研究不斷深人，如對于評價電力變壓器方面，完成了其評價指標體系的建立（從其主要部件及狀態量等角度出發），對評估指標的模糊性和隨機性采用狀態評估方法（基于云模型）進行了綜合考慮，采用大數據分析評估方法評估了變壓器運行狀態（基于流數據）。對于評價電網運行狀態方面，完成了包括基于電網能效水平、電網結構堅強性、智能化等的相應評價指標體系的構建，實現了對電網某一方面運行情況準確的分析過程，并深人研究了智能電網評價指標和計算方法，通過應用層次分析法、反熵權法、綜合評價方法（基于直覺模糊層次分析法）提高了指標權重計算結果的準確性及評價結果的客觀性。現有評價方法在評價D5000系統健康度時大多僅針對某一業務或硬件健康度進行評價，缺少對業務和硬件健康度的綜合評價，面向一主多備工作方式的評價方法難以滿足綜合評價系統健康度的需求"。為此本文完成了一種健康度分層優先評價體系架構及方法的構建，通過對業務/硬件指標及評價指標優先級的綜合考慮，能夠體現業務的重要等級，實現了多業務同硬件間的有效融合，最終實現對D5000系統的健康度的科學有效的評價過程。

2健康度綜合評價基本框架

D5000系統能夠協調控制國、網、省三級調度業務，目前調度人員在運維管理D5000系統過程中可以獲取運行健康狀態，但評估健康狀態方法的科學準確性有待提升，各獨立應用系統（分布于各調度中心）集成于D5000系統中形成了一個基礎平臺和四大類應用，支持應用功能的全網共享，通過該系統可有效提高發現及處理電網故障的效率及質量，確保電網安全經濟的運行。但目前掌握和預判系統實時運行狀態的能力有待提過，通過評價D5000系統的健康度可有效解決這一問題，根據得到的健康運行關鍵影響因素確保系統安全穩定運行。考慮到D5000系統的一主多備的工作機制且同硬件緊密耦合的業務構成的層級關系復雜度較高，傳統評價方法在構建評價指標體系方面大多缺少對評價指標優先級、多業務間的重要等級及依賴關系的充分考慮"。為此本文構建的健康度綜合評價指標體系主要由定向指標框架及針對SCADA的評價指標體系構成。

2.1D5000系統定向指標框架

評價指標主要由平臺應用/數據質量健康度3大類構成（根據系統的業務層級關系），定向指標框架具體如圖1所示：（I代表最高優先級），①平臺健康度，主要包括服務、消息及服務總線、實時及關系數據庫。②應用健康度，主要便利公共基礎應用（提供平臺訪問服務，時其他業務應用訪問平臺應用的基礎）、SCADA應用（D5000系統的核心應用，負責接收實時數據）、數據服務應用（為其他業務應用提供數據訪問服務）、前置系統（FES，負責與通信服務器通信，對通道信息進行接收和必要的處理）應用健康度，公共基礎應用和數據服務應用的優先級為I，FES、SCADA為I、皿，提供可靠的數據基礎與服務的SCADA應用實現系統實時運行狀態的全面高性能監控，同屬于具體業務應用的FES和SCADA應用的優先級低于公共基礎應用和數據服務應用的優先級。③關鍵業務數據質量健康度，主要包括重要量測數據、控制性能指標（CPS）等[2]。

2.2SCADA應用的評價指標體系

D5000系統健康度評價特點為：①評價指標包括直接獲取指標和由其他指標健康度合成獲取的指標兩大類，包含定量指標和定性指標。②評價指標具有不同的優先級（根據指標重要等級及依賴關系確定），業務和硬件健康度耦合緊密（節點同服務器一對應），運行于主站上的業務主要包括一主多備和不分主備（多節點）兩種方式，多個節點的健康度構成了各業務健康度，某一節點健康度包含硬件健康度和業務健康度兩大部分。圖2為SCADA應用的評價指標體系，由包含業務和硬件兩類健康度的一個主機多備機的健康度共同決定。③SCADA應用布置于多臺服務器上，多應用主機在同一節點。在此基礎上設計健康度分層優先評價方法[3]。

3健康度分層優先評價方法

本文設計了一種業務與硬件融合的評價方法，位于同一節點的多應用主機的硬件具有相同的健康度，該節點上的業務健康度則存在一定的差異（業務進程不同）。通過對業務及硬件健康度進行融合計算實現節點上各應用健康度的獲取，以SCADA應用為例（其余三種應用的融合方法與其相同），相應主備機健康度在一主多備工作方式下通過融合業務與硬件健康度獲取。以實時數據庫為例，相應節點的健康度在多節點、不分主備工作方式下通過融合業務與硬件健康度獲取，再使用加權平均公式得到最終結果。

3.1優先級評價原則的制定及指標權重的確定

結合優先級原則（具體如圖3所示），以最底層作為評價起始點先計算其指標健康度，然后逐層向上評價。運用該優先級評價原則計算SCADA應用健康度，使用層次分析法確定指標權重，直至最終獲取SCADA的健康度[3]。

結合專家意見構建判斷矩陣后對其進行一致性檢驗，在滿足一致性的情況下通過換算判斷矩陣實現指標的權重值的獲取。具體通過兩兩比較指標，并結合運用結合九分度表完成判斷矩陣的構建，假設，指標個數n表示，i和j表示具體指標，i和j相比的重要性

標度由a表示，ay在i=j室溫情況下取值為1，aj在訣j的情況下取值為1/ai，表達式定義如下[4]。

IR表示平均隨機一致性指標，判斷矩陣的一致性比例及指標分別由Rc和I表示，具體表達式定義如下[5]。

由入mn表示矩陣的最大特征值，Ic具體表達式定義如下。

Re<0.1時判定為滿足一致性，其他情況下應作適當修正直到滿足一致性要求。在此基礎上通過方根.法的使用完成指標權重值的計算，計算公式如下[6]。

3.2評價標準和量化指標的制定

根據各指標的期望值和實際采集數據完成SCADA應用的指標評價等級的劃分，共包括完好、正常、注意、異常、嚴重5個評價等級，評分區間為[0，100]，表1為具體評價等級及評分標準。將實際的指標數據通過使用上述方法完成到[0，100]的分數值的轉換，通過指標的量化得到指標的健康分數f（x），x表示指標的實際數據，評分區間在ESL和ESR之間，數據區間在EDL和EDR之間，f（x）表達式如下向。

3.3綜合評價結果

1）加權評價法，通過使用加權平均法完成主、備機以下的指標層指標健康度的計算（根據SCADA應用評價指標體系），假設，健康度由H表示，權重向量及健康分數向量分別由W和S表示，計算表達式如下。

2）并接系統健康度公式，在D5000系統中出現設備損壞的情況下通常無需修復而采取直接更換的方法，服務器間相互獨立，系統的正常運行不受發生故障的某臺服務器的影響，但會不同程度降低系統的健康度，因此將一主多備系統視為并接系統獲取的主、備機健康度，假設，主、備機的總數及健康度分別由m和Hk表示，根據并接系統健康度獲取SCADA應用的健康度，計算表達式如下[7]。

3.4實際應用案例分析

對一主兩備的SCADA應用的運行狀態采用D5000系統某時刻的運行數據完成綜合評價（該時刻進程狀態處于正常狀態），先評價其主機的運行狀態，再評價其主機的硬件健康度（包含CPU、內存、swap、硬盤、網卡五個指標，最大特征值入m=5），硬件健康度的判斷矩陣通過將這些指標進行兩兩比較獲取，五項子指標的權重向量為：

lc=0，Rc=0<0.1，滿足一致性檢驗要求。結合表1得到主機的硬件健康度為97.8（通過轉換各指標的數據）;同理評價主機的業務健康度，六項子指標的權重向量（在進程資源占用情況下）為：

進程1、2的健康度分別為98.9736、99.3087。對進程1、2的健康度進行加權平均計算得到主機的業務健康度為99，業務和硬件健康度的權重向量為W=[0.75，0.25]。根據優先級評價原則，通過對業務和硬件健康度進行加權平均計算獲取主機健康度為98。備機1和備機2的健康度分別為97、98。根據并接系統健康度公式得出SCADA應用的健康度為99，SCADA應用的綜合健康度會直觀的顯現出，并可向下追溯各詳細指標的健康度，精確地定位降低綜合健康度的具體底層指標。評價結果表明此時SCADA應用（包括各主、備機）運行狀態完好，均處于高效、平穩期，并且評價結果同實際運行情況吻合，驗證了本文評價體系及方法的有效性。

4結語

文章主要構建了一種系統健康度綜合評價指標體系，并設計了一種改進的指標評價方法，以健康度形式給出各指標運行狀態，實現通過獲取的評價結果對系統真實運行狀態實時準確的顯示，并據此將相應的維護建議提供給運維人員，幫助其及時準確的發現和解決問題，從而使D5000系統的安全穩定性得到顯著提升。但該評價方法易受到專家經驗的主觀性影響，接下來的研究將在健康度評價中通過運用數據挖掘、機器學習等方法進一步完善該評價過程，使評價結果更加可靠。

參考文獻

[1]李田，蘇盛，楊洪明，等.電力信息物理系統的攻擊行為與安全防護[J].電力系統自動化，2017（22）：162-167.

[2]張白林，張玉瓊，侯芳.智能電網調度控制系統安全防護技術的實際應用研究[J].建材與裝飾，2019（02）：218-219.

[3]張友強，寇凌峰，盛萬興，等.配電變壓器運行狀態評估的大數據分析方法[J].電網技術，2017（03）：768-773.

[4] Yulia CHerdantseva ， Pete Burnap， Andrew BlytH ， et?al.?A review of cyber security risk?assessment metHods for?SCADA systems[J]..Computers & Security ，2016：1-27.

[5]張尚，王濤，顧雪平.基于直覺模糊層次分析法的電網運行狀態綜合評估[J].電力系統自動化，2016（04）：41-49.

[6] Xianrong Ji， FengHua Lu.K-means clustering analysis and evaluation for internet of acoustic environment?cHaracteristics[J].Cognitive Systems?ResearcH ，2018：603-609.

[7]沈鳳杰，張偉，張浩，等.適應調控一體化模式的安控裝置管理系統方案設計與實踐[J].電力系統自動化，2017（23）：143-179.

[8]黃飛，宋璇坤，周暉，等.基于效果與基礎互動的電網智能化水平綜合評價指標體系研究[J].電力系統保護與控制，2018（11）：142-148.