基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析

论文摘要

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。

论文目录

• 0 引言
• 1 SCN通信模式分析
•   1.1 通信协议对SCN的影响
•   1.2 网络异常情况分析
•   1.3 SCN业务流量数据的特征
• 2 基于回归模型的SCN流量阈值模型
•   2.1 数据流量分析
•   2.2 FARIMA建模方法
•   2.3 筛选算法
• 3 SCN脆弱性评估
• 4 仿真分析
•   4.1 FARIMA模型
•   4.2 SCN流量阈值模型
•   4.3 SCN运行状态评估模型
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郝唯杰,杨强,李炜

关键词: 智能变电站,通信流量,回归模型

来源: 电力系统自动化 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业

单位: 浙江大学电气工程学院,之江实验室,悉尼大学信息技术学院

基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFB0903000),国家自然科学基金资助项目(51777183),浙江省重点研发计划资助项目(2018C01008)~~

分类号: TM63

页码: 158-169

总页数: 12

文件大小: 2381K

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